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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca12f6aae1 - Spring ai ollama教程

在這篇博文中，我將詳細介紹如何構建一個基於Spring和Ollama的人工智能項目。這個教程將涵蓋從環境準備、分步指南到配置詳解和驗證測試等多個方面，確保你能夠順利運行和優化這個項目。 環境準備 首先，我們需要對項目的前置依賴進行安裝。請確保你的機器滿足以下硬件需求： quadrantChart title 硬件資源評估 x-axis 資源類型 y-a

spring , System , 應用程序 , aigc

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mob64ca12d78ba3 - copilot 自動生產測試案例

在現代軟件開發中，自動化測試扮演着至關重要的角色。尤其是在使用像Copilot這樣的智能工具來生成測試案例時，如何有效地解決“copilot 自動生產測試案例”問題，成為了技術團隊必須面對的挑戰。以下是我們在這一過程中所採取的步驟和決策的詳細記錄。 業務場景分析 隨着業務的不斷髮展，產品功能變得越來越複雜，手動編寫測試用例的效率大大降低。自動化測試的需求逐漸浮出水面。同時，團隊希

測試用例 , 自動生成 , aigc , 自動化測試

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小雯AIGC - 國內首個對標谷歌的多模態模型？Kling O1 發佈後，行業情緒明顯變了

作者 / 小雯AIGC Kling O1 的上線，讓國內多模態模型的討論突然變得清晰起來。 過去兩年，中國的大模型發展節奏以單項能力迭代為主：文本、圖像、視頻各自進步，但缺少統一方向。 而 Kling O1 的出現，使行業第一次認真討論—— 國產多模態模型是否正在進入與谷歌同類模型“體

ChatGPT初體驗 , Kling O1 , AI , aigc , AI作畫 , 可靈AI

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u_16213341 頭像

mob64ca12da726f - langchain mysql fastgpt

在本文中，我們將探討如何利用 LangChain 和 FastGPT 來與 MySQL 進行高效的數據交互和處理，展示出集成的整個過程。此外，我們會涵蓋性能優化及生態擴展的相關內容，幫助大家更好地整合這一技術棧，實現數據處理的高效性與靈活性。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有技術棧之間能夠完美兼容。以下是我們將使用的軟件及其對應版本： 技術

數據 , MySQL , aigc

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十八、解密LangChain中的RAG架構：讓AI模型突破侷限學會“翻書”答題

一、相得益彰 在人工智能領域，我們常常遇到兩個核心挑戰：如何讓模型獲取最新知識，以及如何讓模型基於特定信息生成準確答案。RAG（Retrieval-Augmented Generation：檢索增強生成） 提供了一種解決這些挑戰的範式，而 LangChain 則提供了實現這一範式的完整工具箱。二者的結合，就像RAG給了建築師既有了設計藍圖，而LangChain又有了全套現代

yyds乾貨盤點 , API , 數據庫 , AI寫作 , aigc , 迭代

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gjnet - 乾貨｜洛谷P1330 封鎖陽光大學

【題目來源】 https://www.luogu.com.cn/problem/P1330 【題目描述】 曹是一隻愛刷街的老曹，暑假期間，他每天都歡快地在陽光大學的校園裏刷街。河蟹看到歡快的曹，感到不爽。河蟹決定封鎖陽光大學，不讓曹刷街。 陽光大學的校園是一張由 n 個點構成的無向圖，n 個點之間由 m 條道

aigc , 二分圖 , bard , .net , ci

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mob64ca12d52440 - llama_cpp_python 圖文輸入

llama_cpp_python 圖文輸入是一個強大的功能，它允許用户通過代碼處理文本和圖像輸入，使得機器學習模型的應用更加多元化和靈活。在這篇博文中，我將詳細記錄如何解決“llama_cpp_python 圖文輸入”相關問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧與排錯指南。 環境準備 在進行圖文輸入的實現之前，需要確保系統的軟硬件環境滿足要求。 軟硬件

User , System , aigc , Python

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mob64ca12f43142 - Diffusion model面試題

關於“Diffusion model面試題”的描述： 在近年來，Diffusion model在各種領域的應用逐漸增多，包括計算機視覺、自然語言處理等。許多公司在面試中開始關注應聘者對Diffusion model的理解與實際應用能力。這篇博文將系統性地記錄如何應對相關的面試題，並提供有效的解決方案和最佳實踐。 版本對比 在討論不同版本的Diffusion model時，我們

性能優化 , 不同版本 , API , aigc

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mob64ca12e51ecb - copilot移動到vscode左邊

在使用 Visual Studio Code 的過程中，開發者常常需要根據個人習慣來調整界面，像“copilot移動到vscode左邊”這樣的需求便是其中之一。要實現這一功能，我們需要深入分析適用場景、核心性能指標、特性拆解及實戰對比，同時制定合理的選型指南與生態擴展方案。 背景定位 在現代開發環境中，IDE 的用户體驗越來越重要，而功能性和靈活性是最關鍵的維度。對於許多開發者來

code , aigc , 開發者 , Visual

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mob64ca12de62a6 - ollama服務的模型文件存儲在哪裏

在處理“ollama服務的模型文件存儲在哪裏”這個問題時，我經歷了一些探索和調試的過程。這個過程不僅揭示了服務的底層邏輯，還為我提供了豐富的實踐經驗。下面是我所整理的解決步驟和思考過程。 背景定位 在2023年初，隨着機器學習應用的迅速增加，我們開始接觸“ollama”服務。這個服務在全公司乃至行業中都變得越來越重要，使用它提供的模型有助於完成各種任務。不過，我發現團隊在使用這個

日誌文件 , 配置文件 , aigc , ci

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mob64ca12e0c608 - python二次開發stable diffusion

對“python二次開發stable diffusion”的覆盤記錄 在進行 "python二次開發stable diffusion" 的過程中，我們從環境配置開始，以確保一切能夠順利進行。以下是每一個步驟的詳細記錄： 環境配置 首先，確保安裝必要的依賴工具： 安裝Python及其包管理器pip 安裝CUDA和cuDNN（如果使用GPU加速） 克隆St

System , aigc , 環境配置 , Python

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讓世界更美好 - AI工具深度測評：超越炒作，找到真正賦能你的智能夥伴

在信息過載、創意需求爆發的時代，AI應用工具已從未來概念演變為日常辦公桌上的“數字同事”。然而，面對眼花繚亂的選擇，一個核心問題浮現：它們究竟是提升生產力的神器，還是製造繁忙的玩具？ 本文將避開泛泛而談，深入測評五大核心領域的代表工具，通過橫向對比與場景化分析，揭示其真實能力邊界，幫你構建高效的“人機協作”工作流。 一、文本創作引擎：創意生成、邏輯優化與協作增強

AIGC二三事 , 音視頻 , 自然語言 , AI寫作 , aigc , 領域知識

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mob64ca12f4d1ad - Linux Ollama使用GPU運行LLM模型

在當今的機器學習領域，運行大型語言模型（LLM）已經成為一種趨勢。尤其是使用強大的GPU加速，可以顯著提高模型的訓練和推理速度。然而，在Linux環境中，許多用户在使用Ollama運行LLM模型時遇到了GPU無法正常工作的情況。下面來詳細探討如何解決“Linux Ollama使用GPU運行LLM模型”的問題。 問題背景 在實際用户場景中，很多數據科學家和機器學習工程師依賴於Oll

aigc , 解決方案 , ci , CUDA

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mob649e816a3664 - stable diffusion torch size

在使用Stable Diffusion時，用户常常會遇到與“torch size”相關的問題。這些問題通常與模型的性能和資源佔用有關。本文將詳細記錄解決“stable diffusion torch size”問題的過程，分為環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等模塊。 環境準備 為了有效運行Stable Diffusion，我們需要配置合適的環境。以下是依

System , aigc , ci , Python

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mob64ca12f7e7cf - ollama 啓動設置端口

ollama 啓動設置端口 在使用 Ollama 時，有時需要手動設置啓動端口。這通常是在多項目環境或網絡配置中非常重要，需要確保每個實例可以正常啓動並避免端口衝突。在這個博文中，我將詳細介紹如何解決“ollama 啓動設置端口”的問題。 問題場景 假設我在一個多任務的開發環境中，運行多個 Ollama 實例進行機器學習模型的測試與開發。每個實例默認佔用相同的端口，這導致啓動

機器學習 , 配置文件 , server , aigc

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mob64ca12d9b014 - anythingllm加載不了ollama模型

出現“anythingllm加載不了ollama模型”的問題通常會影響到開發和部署工作，尤其是在需要將大型模型整合進現有系統時。 在這一背景下，很多開發者在使用 anythingllm 來加載 ollama 模型時，遇到了一些困難。系統未能正確識別模型，導致無法完成其指定的功能。這種現象不僅阻礙了開發進程，還對項目的整體進度產生了負面影響。 現象描述 開

依賴庫 , 加載 , 網絡連接 , aigc

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mob64ca12e91aad - aigc與數據安全和隱私

在當前的數據驅動時代，人工智能生成內容（AIGC）為開發者、企業和個人帶來了新的機遇，但與此同時，數據安全和隱私問題也日益凸顯。本文將探討如何解決“AIGC與數據安全和隱私”的問題，從環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理到配置調優和服務驗證進行系統化的分析。以下是針對這些步驟的詳細描述。 環境預檢 在實施AIGC系統前，需要進行全面的環境預檢，以確保所使用的硬件和軟件環境能夠支

bash , aigc , 安裝過程 , 調優

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AI時代原住民 - AI重構軟件研發全流程走向落地！亞馬遜發佈「AI驅動開發」全新方法論，完整解讀十大核心原則

從氛圍編程到智能體編程，從SDD(Spec驅動開發)到AI DLC(AI驅動開發全週期)，AI重構軟件研發從意願走向落地 在敏捷方法論誕生二十多年後，軟件工程正迎來其歷史上最激動人心的範式轉移。亞馬遜AWS的Raja SP近日發佈了一篇開創性文章，正式提出了AI驅動開發生命週期（AI-DLC）——一個專為AI原生時代

AIGC二三事 , 驅動開發 , aigc , Copilot , 開發者 , 軟件工程

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mob64ca12f6066e - 家庭怎麼部署aigc

在家庭中部署AIGC（人工智能生成內容）是一項充滿挑戰的任務。很多家庭希望利用AIGC來提升生活質量，或是提高工作效率。然而，實際部署過程中卻常常面臨各種問題與困擾。例如，設備的配置、網絡環境、軟件選擇等等，都會影響AIGC的效果和使用體驗。本文將詳細記錄在家庭環境下部署AIGC的完整過程，包括遇到的問題、錯誤現象的分析、根因探討、解決方案以及後續的驗證測試和預防優化。 問題背景

server , 用户反饋 , aigc , 解決方案

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編程小覃 - 『千言：面向事實一致性的生成評測比賽』基線系統

關於環境配置： CUDA 11.2.0: https://developer.nvidia.com/cuda-11.2.0-download-archive?target_os=Windowstarget_arch=x86_64target_version=10target_type=exelocal CUDNN v8.2.1:

aigc , llama , paddle , CUDA , Python

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