tag aigc

標籤
貢獻411
754
05:52 PM · Oct 25 ,2025
miro 頭像 itchenhan 頭像 u_17171882 頭像 u_17513518 頭像 u_15795349 頭像 u_17606904 頭像 u_17540178 頭像 u_17469189 頭像 u_17513850 頭像 u_16213384 頭像 u_16213319 頭像 u_17353299 頭像

@aigc / 博客 RSS 訂閱

itchenhan 頭像

IT陳寒 - Redis性能翻倍的7個實戰技巧：從緩存雪崩到分佈式鎖的深度優化指南

Redis性能翻倍的7個實戰技巧：從緩存雪崩到分佈式鎖的深度優化指南 引言 Redis作為當今最流行的內存數據庫之一，以其高性能、低延遲和豐富的數據結構著稱。然而，在實際生產環境中，許多開發者僅停留在基礎使用層面，未能充分挖掘Redis的潛力。本文將深入剖析7個實戰技巧，涵蓋從緩存設計到分佈式鎖優化的核心場景，幫助你將Redis性能提升一倍甚至更多。這些技巧均源於大規模生產環境的

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

收藏 評論

zhuxianzhong 頭像

googlingman - 開源AI視頻工具Video2X關鍵點備註

一、三大模型比較 Video2X使用過程中提到的 realesr-animevideov3、realsrgan-plus 和 realsrgan-plus-anime 這三個模型，它們都屬於 Real-ESRGAN 開源超分辨率項目，但設計目標和應用場景有明顯區別。 為了方便快速瞭解，我將它們的核心差異整理成了下面的表格：

Video2X , aigc , 轉繪 , 動漫 , AI作畫

收藏 評論

u_16175470 頭像

mob649e815d334b - llama 7b原理

LLaMA 7B原理：探討與解析 LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta發佈的系列大型語言模型，其中7B代表其參數量為70億個。該模型致力於提高生成預訓練模型的性能，致力於在自然語言處理（NLP）任務上取得突破。本文將探討LLaMA 7B的技術原理、架構解析、源碼分析以及擴展討論，旨在為讀者提供一個全面的理解框架。 背景描述 在過去的

初始化 , 自然語言處理 , aigc , ci

收藏 評論

u_16213388 頭像

mob64ca12e60047 - langchain 長上下文總結

在這篇博文中，我將詳細探討如何解決“langchain 長上下文總結”問題。隨着大規模文本處理需求的增長，僅依靠短上下文處理的方式顯然已經無法滿足使用場景。我們需要對長文檔進行有效總結，提取核心信息。本篇文章將通過明確的結構呈現解決該問題的全過程。 背景定位 初始技術痛點主要體現在兩個方面：處理能力的不足和上下文理解能力的提升需求。傳統的文本處理方法在應對長文檔時，往往受限於上下

文本處理 , aigc , 應用場景 , 開發者

收藏 評論

u_16213457 頭像

mob64ca12f66e6c - 如何在ubuntu上安裝ollama

如何在Ubuntu上安裝Ollama 在當今的技術環境中，Ollama作為一種增強開發和操作效率的工具，越來越受到開發者的關注。它能夠幫助團隊在協同開發中實現高效的信息共享和交流。然而，在Ubuntu上安裝Ollama的過程並非一帆風順，遇到的問題和解決方案值得關注。 問題背景 在軟件開發和技術運維領域，工具的選擇直接影響到團隊的協作效率和項目的進度。根據業務模型，可以用以下

User , 軟件源 , aigc , Ubuntu

收藏 評論

u_9849794 頭像

子丶不語 - AI 如何改變我們的日常生活

人工智能（AI）在2026年已深度融入我們的日常，從起牀到入睡，幾乎無處不在。它不僅提升了效率，還帶來了高度個性化和智能化的體驗。根據最新數據，全球AI市場規模已超過5000億美元，許多人每天與AI互動超過100次。下面，我們從更多場景詳解AI的實際影響，結合真實案例和數據，讓內容更豐富生動。 智能助手：一天的智能起點 早晨醒來，你對手機或智能音箱説：“早安，今天的日

AIGC二三事 , 數據 , app , google , AI寫作 , aigc

收藏 評論

itchenhan 頭像

IT陳寒 - SpringBoot性能優化實戰：5個鮮為人知卻提升30%吞吐量的關鍵配置

SpringBoot性能優化實戰：5個鮮為人知卻提升30%吞吐量的關鍵配置 引言 在微服務架構盛行的今天，SpringBoot因其"約定優於配置"的理念成為Java開發者的首選框架。然而，隨着業務規模擴大，許多團隊發現默認配置下的SpringBoot應用在高併發場景中表現不佳。本文深入挖掘5個常被忽視但能顯著提升吞吐量的關鍵配置項，結合JVM原理和Web容器調優技術，幫助開發者突

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

收藏 評論

u_12830878 頭像

mb58f33267314e7 - AI工具 vs AI夥伴：3個核心差異，幫你重新定義AI使用方式

AI從“能做事”進階到“會懂人”，我們對它的認知也正在經歷一場關鍵迭代——從“工具”到“夥伴”的跨越，不僅是使用場景的拓展，更藏着技術邏輯與交互模式的本質差異。很多人困惑於“同樣是用AI，為什麼有人只把它當效率插件，有人卻能讓它成為成長助力？”核心答案，就藏在“工具式使用”與“夥伴式協作”的底層邏輯裏。今天，我們就從3個核心維度，拆解兩者的差異，幫你重新定義AI的使用方式。

數據 , 職場規劃 , aigc , bard , 迭代

收藏 評論

itchenhan 頭像

IT陳寒 - Python 3.12 新特性解析：10個讓你開發效率翻倍的隱藏技巧

Python 3.12 新特性解析：10個讓你開發效率翻倍的隱藏技巧 引言 Python 3.12 於2023年10月正式發佈，作為Python語言的最新穩定版本，它帶來了許多令人振奮的新特性和改進。雖然一些顯著的變更（如性能優化和類型系統增強）已經廣為人知，但其中還隱藏了許多能夠顯著提升開發效率的技巧和功能。本文將深入解析Python 3.12中10個你可能尚未充分發掘的實用特

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

收藏 評論

u_16213305 頭像

mob64ca12d1a59e - langchain 本地知識庫 持久化

在現代 IT 領域，使用基於 langchain 的本地知識庫進行信息檢索與管理已日益普及。儘管這項技術非常強大，用户在實際應用中常常面臨持久化的問題。為了更好地服務於用户，將下面的內容介紹如何解決“langchain 本地知識庫 持久化”這一課題。 用户場景還原 在某公司，開發團隊希望構建一個知識庫系統，以便存儲並快速檢索技術文檔和常見問題的解答。以下是具體的場景還原：

數據丟失 , 持久化 , aigc , 解決方案

收藏 評論

u_16175439 頭像

mob649e8155b018 - 多模態 Diffusion

在當前的信息時代，多模態 Diffusion 已經成為了人工智能和計算機視覺領域的熱門話題。它的應用包括圖像生成、文本理解和多模態信息處理等領域，同時面臨着如何有效融合和生成不同模態信息的挑戰。本文將對多模態 Diffusion 的背景、原理、架構、源碼及應用場景進行詳細探討，為讀者提供一個全面的理解。 背景描述 隨着人工智能技術的快速發展，多模態 Diffusion 模型因其能

數據 , aigc , 應用場景 , 模態

收藏 評論

u_16213354 頭像

mob64ca12ddcacc - spark saveAsTable 數據源拉了兩次數據

在使用 Apache Spark 進行數據處理時，我遇到了一個棘手的問題：使用 saveAsTable 方法將數據保存到 Hive 表時，數據源被拉取了兩次。這種情況不僅影響了處理效率，也浪費了計算資源。為了更好地記錄解決這個問題的過程，我着重從環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優和最佳實踐六個方面進行整理。 環境預檢 在進行解決方案之前，首先要確保我們的環境是配置正

spark , hive , aigc , apache

收藏 評論

chenfenglove 頭像

魚弦CTO - Midjourney V6：從一句話到“封神”級設計稿的魔法指南

1. 引言：一句話生成高質量設計的革命 在傳統設計領域，從概念到設計稿的轉化通常需要經歷頭腦風暴、草圖繪製、多輪修改的漫長過程。2023年底，Midjourney V6的發佈徹底改變了這一範式——僅用一句精準的描述，即可在60秒內生成堪比專業設計師數小時工作成果的設計稿。這場變革不僅關乎效率，更在於它打破了創意表達的技術壁壘，讓非設計師也能將腦海中的視覺概念快速具象

midjourney , 私藏項目實操分享 , 產品設計 , aigc , 人工智能 , 模型 , ui

收藏 評論

u_16175515 頭像

mob649e81684ddc - GitHub Copilot 國內提示反應慢

在使用 GitHub Copilot 的過程中，很多開發者發現其提示反應速度在國內網絡環境下顯得格外緩慢。這篇博文旨在詳細分析造成這一問題的原因，並提供相關的解決方案，從而幫助開發者更高效地利用這個強大的工具。 背景定位 隨着人工智能技術的發展，GitHub Copilot 的出現標誌着編程效率的新紀元。開發者在編碼過程中，通過 Copilot 能夠獲得實時的代碼建議，從而更快地

aigc , 自動補全 , 基礎架構 , 開發者

收藏 評論

u_16175438 頭像

mob649e815574e6 - ollama ubuntu 開放API

ollama ubuntu 開放API 是一個強大的工具，可以幫助開發者快速集成並利用各種服務。本文將詳細介紹在 Ubuntu 中使用 Ollama 開放 API 的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面。讓我們開始吧！ 環境準備 在開始之前，我們需要確保環境中已安裝必要的軟件。以下是支持 Ollama API 的版本和相應的技術棧兼容性。

API , bash , aigc , Ubuntu

收藏 評論

u_16099264 頭像

碼農小哥 - 編碼之道（二）：軟件的價值 - 御劍

代碼量陷阱：軟件開發的認知誤區 在軟件開發行業，“代碼量”曾長期被當作衡量開發能力與項目價值的硬指標。不少企業將日均代碼行數、功能模塊數量作為考核標準，甚至有團隊為追求“數據好看”而堆砌冗餘代碼。但隨着數字化深入，這種認知正在被現實擊碎——某企業投入百萬開發的客户管理系統，代碼量超10萬行卻因操作繁瑣被客户棄用；而微信早期核心功能代碼量有限，卻憑藉極致體驗成為國民級應用。

數據 , 軟件開發 , 商業價值 , aigc , bard

收藏 評論

u_16213392 頭像

mob64ca12e6f33c - aigc助手 沒有在系統找到軟件

aigc助手 沒有在系統找到軟件的描述： 在日常的IT工作中，我們常常會遇到諸如“aigc助手 沒有在系統找到軟件”的問題。這可能是由於軟件未安裝、環境配置不當或者依賴缺失等多方面原因。本文將詳細記錄解決這一問題的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證和擴展部署等方面。 環境預檢 為了確保系統的正常運行，第一步我進行了環境預檢，包括確認依賴的硬件和軟件環境

bash , aigc , ci , Python

收藏 評論

u_16213352 頭像

mob64ca12dd455e - ollama gpu加速 windows

在使用Ollama進行GPU加速時，Windows用户常常會遇到一些挑戰。從版本對比到實戰案例，再到排錯指南，本文將全面深入地探討如何解決這些問題。通過清晰的遷移指南和兼容性處理，我們希望可以幫助你順利完成Ollama在Windows上的GPU加速。 版本對比與兼容性分析 在選擇Ollama進行GPU加速時，瞭解不同版本間的差別是至關重要的。以下是Ollama的主要版本演變歷程：

windows , 不同版本 , 新版本 , aigc

收藏 評論

u_16213334 頭像

mob64ca12d8c182 - GitHub Copilot搜不到

遇到“GitHub Copilot搜不到”的問題可是令人頭疼的，不解決的話就像是編程時找不到合適的助手。接下來，我們一步步來捋清楚這個問題，看看怎麼解決它。 版本對比 在處理“GitHub Copilot搜不到”問題之前，瞭解不同版本之間的特性是很重要的，因它有助於我們逐步排查原因。以下是對比了幾個主要版本的特性差異。 版本 特性

User , aigc , 代碼補全 , Javascript

收藏 評論

u_16213400 頭像

mob64ca12e8d855 - ollama如何設置使用gpu推理

在本文中，我們將探討如何設置 ollama 以使用 GPU 進行推理。隨着人工智能模型的日益複雜，利用 GPU 的高速處理能力，使得推理過程得到顯著的加速，這也成為了當前技術環境中一個重要的課題。 問題背景 在開發和部署機器學習模型的過程中，尤其是需要實時推理的場景，單純使用 CPU 已經無法滿足性能要求。隨着深度學習框架的發展，許多開發者希望通過 GPU 來提升推理效率，使得複

User , aigc , 基礎設施 , memory

收藏 評論

u_16213340 頭像

mob64ca12da2d62 - stable diffusion 顯示面部修復

stable diffusion 顯示面部修復的描述 在人工智能圖像生成領域，Stable Diffusion因其強大的生成能力而備受關注。然而，近來出現了一些用户反饋，表示在使用Stable Diffusion處理人臉圖像時，修復效果未達到預期，尤其是在某些面部特徵上顯示畸變。為了解決這一問題，我對可能的錯誤現象、根因以及解決方案進行了深入研究和分析。以下是我整理的詳細過程。

aigc , 解決方案 , 圖像質量 , Python

收藏 評論

u_16175438 頭像

mob649e815574e6 - stable diffusion 文生圖生成一個美女

生成一個美女的“stable diffusion 文生圖”方案，涉及深厚的圖像生成技術與文本解析能力。下面記錄了這一過程的具體實施細節。 協議背景 Stable Diffusion 模型自2022年發佈以來，迅速演變併成為圖像生成領域的一項重要技術。結合深度學習和大規模語義理解，Stable Diffusion能夠根據文本輸入生成高質量的圖像。接下來將明確其發展進程：

抓包 , 字段 , server , aigc

收藏 評論

yayu 頭像

冴羽 - 太好看了！3 個動漫變真人 Nano Banana Pro 提示詞

前言 本篇我和你分享 3 個將動漫變成真人的 Nano Banana Pro 提示詞。 原圖以最近很火的《羅小黑戰記 2》中的鹿野為例： 動漫直接轉真人 提示詞： 1:1 變真人 生成效果如下： 這個提示詞也可以： 精確複製原插圖中的姿勢、體態、手勢、面部表情和拍攝角度,生成一張女孩在 Comiket 上 cosplay 這個插圖的高度細節照片。保持相同的角度、透視和構圖,不做任何偏離。

教程 , aigc , 人工智能 , nano-banana-pro , 前端

收藏 評論

u_16213404 頭像

mob64ca12e9cad4 - Python 安裝 llama 庫

在本文中，我將詳細記錄如何安裝 Python 的 llama 庫的過程，涉及到環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。無論你是新手還是有經驗的開發者，都能從中受益。 環境準備 在開始安裝 llama 庫之前，我們需要準備環境以及前置依賴。 前置依賴安裝 要安裝 llama 庫，首先需要確保 Python 環境的版本至少為 3.7，此外，還需安裝一些必要

User , System , 管理工具 , aigc

收藏 評論