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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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chenfenglove 頭像

魚弦CTO - Spring Boot @ConfigurationProperties：批量綁定配置到 POJO

引言 在 Spring Boot 開發中，配置管理是連接外部環境與業務邏輯的核心環節。當應用需要注入多個關聯配置（如數據庫連接池參數、第三方 API 配置、業務規則閾值）時，零散的 @Value 註解會導致代碼冗餘且難以維護。此時，@ConfigurationProperties 註解應運而生——它通過 批量綁定 的方式，將一組關聯的外部配置（如 application.y

spring , yyds乾貨盤點 , 構造器 , aigc , bard , 嵌套

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u_17590620 頭像

mb692901b228770 - 2025年告別熬夜寫論文！推薦4款免費論文神器，一天搞定初稿

寫論文別再焦慮了！這4個免費工具，輕鬆拯救你的論文進度。熬夜趕工、思路卡殼、格式混亂……每一個寫論文的痛，我們都懂。別急，下面這幾個神器或許就是你一直在找的“神助攻”。 ✍️文獻整理神器 幫你自動抓取文獻資料，生成標準引用格式，再也不用一條條手動輸入參考文獻了。 🔄降重潤色小助手 AI輔助改寫句子，調整表達方式，讓語句更學術、邏輯更清晰，還能順便優化重複

功能點 , 數據 , AI寫作 , aigc , 文檔處理

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u_16213348 頭像

mob64ca12dc54c5 - idea copilot高級用法

在開發與構建項目時，"IDEA Copilot"無疑使得效率提升成為可能。本文將深入探討其高級用法，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧以及錯誤集錦，致力於為開發者們提供切實可行的方法和技巧。 環境配置 環境的正確配置是開發的基礎，接下來我們將創建一個流程圖展示配置過程，並列出所需依賴與版本信息。 flowchart TD A[安裝JDK] -- B[

User , aigc , 編譯過程 , ci

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u_16385746 頭像

mb65642785a1017 - 本地私有知識庫新選擇：訪答軟件真實體驗分享

本地私有知識庫新選擇：訪答軟件真實體驗分享 為什麼選擇本地私有知識庫 在信息爆炸的時代，高效管理個人知識變得愈發重要。與雲端知識庫不同，本地私有知識庫將數據完全存儲在個人設備上，既保障了隱私安全，又避免了網絡依賴。經過多方比較，我最終選擇了知識庫軟件，它完美滿足了我的需求。 訪答知識庫使用體驗 訪答軟件界面簡潔直觀，即使是技術小白也能快速上手。我將多年的學習筆記、工作文檔

訪答 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , ai開發 , aigc , openai , 人工智能

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miro 頭像

mb6900529f6798c - Redis 7.0實戰：我是如何用Pipeline將QPS提升300%的

Redis 7.0實戰：我是如何用Pipeline將QPS提升300%的 引言 在高併發場景下，Redis作為高性能的內存數據庫，常常成為系統的關鍵瓶頸之一。在實際生產環境中，我們經常會遇到需要大幅提升Redis查詢性能的需求。本文將分享我在一個實際項目中如何利用Redis 7.0的Pipeline特性，將系統的QPS（每秒查詢數）提升了300%的經驗。 在項目初期，我們的服

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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u_16175496 頭像

mob649e81637cea - Ubuntu如何關閉ollama

在使用 Ubuntu 時，用户可能會遇到需要關閉 Ollama 這個程序的情況。Ollama 作為一個強大的本地 AI 模型託管工具，在某些情況下，用户可能希望將其停止運行，尤其是在進行系統維護或優化資源使用時。接下來，我們將詳細探討如何在 Ubuntu 系統上關閉 Ollama，包括問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試以及預防優化等幾個要素。 問題背景 在日常使用中

User , aigc , 解決方案 , Ubuntu

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ZhenYe 頭像

ClearDrea - AIGC工具GenStorybook使用體驗：重塑前端開發工作流的智能助手 引言：前端開發中的“故事”困境

在現代前端工程化實踐中，組件驅動開發（Component-Driven Development, CDD）已成為主流範式。作為這一理念的核心工具，Storybook為開發者提供了獨立於應用主邏輯的組件開發、測試和文檔化環境。然而，儘管Storybook極大地提升了組件開發效率，其初始配置和故事（Stories）編寫過程仍存在顯著的學習成本和重複性勞動——這正是AIGC（人工智能生

API , 自然語言 , AI寫作 , aigc , 開發者

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u_12369130 頭像

cooldream2016 - 深入探索 AI Ping 平台與 Claude 集成：安裝、配置與圖像生成應用

前言 在人工智能的不斷髮展中，圖像生成技術已成為其中一項令人矚目的創新。隨着越來越多的 AI 平台提供圖像生成服務，如何高效地集成這些技術成為了開發者面臨的一大挑戰。本文將詳細介紹如何通過 AI Ping 平台結合 Claude，實現圖像生成模型的應用。通過本教程，你將學會如何安裝 Claude，配置 AI Ping，使用 AI Ping 的百鍊模

code , API , aigc , 開發者 , AI作畫

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u_16175512 頭像

mob649e81673fa5 - stable diffusion 生成4k圖片

穩定的擴散（Stable Diffusion）是一種用於生成高質量圖像的深度學習模型，伴隨着其強大的能力，生成4K圖像的需求也越來越突出。在這篇博文中，我們將詳細探討如何高效地將Stable Diffusion用於生成4K圖片，並以全面的結構涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及生態擴展等內容。 版本對比 在不同版本的Stable Diffusion中，生成4

排錯 , 新版本 , 舊版 , aigc

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mob64ca12d4da72 - 千葉 stabledifussion

千葉 Stable Diffusion 是一種圖像生成模型，廣受歡迎，可以生成高質量的圖片和藝術作品。為了有效使用該技術，我們需要從環境配置、編譯過程到參數調優、定製開發等多個方面，進行系統性的梳理和總結。以下是解決“千葉 Stable Diffusion”問題的詳細過程。 環境配置 在開始之前，我們需要配置我們的開發環境。環境的配置涉及安裝必要的軟件包和庫，並確保一切運轉順利。

aigc , 環境配置 , 調優 , Python

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u_17479937 - 2025年9款AI論文神器推薦：實測查重率低原創度高！

家人們，今天在校園論壇閒逛時，又看到了好多關於畢業論文的求助帖。有個學妹急得都快哭了，説距離答辯就剩一個月，可論文進展十分緩慢。文獻綜述部分寫得雜亂無章，數據處理也毫無頭緒，查重率初步檢測就高達 45%，導師已經下了最後通牒，再不合格就要面臨延畢。下面的回覆裏全是同病相憐的聲音，大家都在為畢業論文發愁。怕自己寫效率低，怕 AI 生成的內容查重不過關，怕找不到合適的文獻來支撐論點，

論文 , 數據 , 工具鏈 , AI寫作 , aigc

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mob649e81607bf3 - CentOS上安裝Ollama

在本篇文章中，我將詳細記錄如何在CentOS上安裝Ollama的過程。Ollama是一個開源、強大的命令行工具，廣泛用於優化和管理工作流。以下是操作步驟的詳細講解，涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南及擴展應用。 環境準備 在開始安裝之前，首先需要確保系統滿足Ollama的運行環境，並且安裝必要的前置依賴。 # 更新系統包 sudo yum update -y

bash , aigc , Docker

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u_16213305 頭像

mob64ca12d1a59e - langchain_chatchat代碼詳解

在本文中，我們將對 langchain_chatchat 代碼進行詳解，包含環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南等內容。以下是詳細的過程記錄，希望對你深入理解 langchain_chatchat 有所幫助。 環境準備 在使用 langchain_chatchat 之前，確保你的開發環境具備以下軟硬件要求： 硬件

bash , aigc , Python

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u_16175453 頭像

mob649e81593bda - 免費AIGC使用

在當今快速發展的技術環境中，免費使用AIGC（人工智能生成內容）工具的需求日益增加。然而，如何高效且安全地實現這種“免費AIGC”使用，成為了許多用户面臨的挑戰。在這篇博文中，我將詳盡記錄我們在解決這一問題過程中的各個步驟和技術細節。 用户場景還原 想象一下，一個項目團隊希望利用AIGC生成營銷文案，提升內容創作效率。在經過多次嘗試後，他們發現，雖然工具讓內容生成變得簡單，但由於

API , aigc , JAVA , Json

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u_16175461 頭像

mob649e815b1a71 - ollama post 接口 示例

在這篇博文中，我們將深入剖析如何使用 ollama 的 post 接口，提供一個全面的示例，以及詳細的環境準備和配置步驟。這些信息將幫助你更好地理解和使用這個接口。 環境準備 首先，確保你的開發環境已準備好使用 ollama，我們需要安裝以下依賴： ollama: 這是我們將要使用的核心工具。 curl: 用於簡單的 HTTP 請求。 Python: 為了

User , aigc , Json , Python

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mob649e8165596b - 基於langchain開發的agent應用程序代碼

關於基於LangChain開發的Agent應用程序代碼，本文將詳細記錄整個開發和部署過程，從環境預檢到最佳實踐，旨在提供明確的指導和建議，以幫助開發者順利進行項目實施。 環境預檢 在開發之前，首先需要確保系統環境滿足最低要求。以下是系統要求的詳細信息。 系統要求 組件 最低要求 建議配置

最佳實踐 , aigc , 安裝過程 , 版本衝突

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mob649e81673fa5 - aigc 拓撲數據分析

在當今數據驅動的時代，“AIGC 拓撲數據分析”已經成為企業洞察數據規律、優化資源配置的重要工具。通過利用拓撲數據分析（TDA）技術，我們能夠從複雜的數據中提取潛在的模式和結構，從而助力決策和業務發展。 問題背景 隨着業務的發展，我們的數據庫規模不斷擴大，數據量達到 $N = 10^6$ 條用户記錄，結構複雜度超過 $D = 100$ 維，這對數據分析的實時性和準確性提出了挑戰。

數據 , aigc , 解決方案 , 數據處理

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u_16175519 頭像

mob649e81693c66 - java deeplearning4j做AIGC

在當前技術背景下，Java Deeplearning4j作為一個強大的深度學習框架，越來越多地被應用於生成式人工智能（AIGC）領域。本文將重點分析如何利用Java Deeplearning4j在AIGC項目中解決常見問題，並對各個環節進行詳細的技術記錄和實施指南。 版本對比 在使用Java Deeplearning4j進行AIGC時，不同版本之間存在着明顯的特性差異。以下是對最

性能優化 , System , aigc , JAVA

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mob64ca12f15103 - 汽車之家aigc平台搭建

在這篇文章裏，我們將深入探討如何構建“汽車之家AIGC平台”，涉及從環境準備到擴展應用的各個方面。我們的目標是搭建一個靈活、可擴展的人工智能生成內容（AIGC）平台，以支持各種汽車相關的數據處理和內容生成需求。 環境準備 首先，為了順利地搭建“汽車之家AIGC平台”，我們需要確保所有的前置依賴已正確安裝。以下是我們的依賴清單和版本兼容性矩陣： 組

API , postgresql , aigc , ci

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chooseAI - 美貌與智慧並存的Gemini 3 PRO，震撼出場！

目錄 前言 製作的交互遊戲 搭建的實用工具 構建的windows系統 小結 之前反推圖片和視頻、識別AI內容創作的時候，Gemini2.5 pro就向大家展示了它脱穎而出的實力——模態識別多、細節判斷強、專業程度深、文筆人味兒濃。 現在Gemini 3 Pro在1

Gemini 3 Pro , AI大模型 , aigc , 前端設計 , stable diffusion

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mob64ca12f062df - ollama 限制大模型使用gpu

ollama 限制大模型使用gpu 在我最近的項目中，我遇到了一個關於“ollama”限制大模型使用 GPU 的問題。這對於任何需要高性能計算資源的深度學習應用來説，都是一個棘手的障礙。本文將詳細記錄解決這一問題的過程，從背景描述到技術原理，再到架構解析和代碼分析，力求清晰呈現整個解決思路。 背景描述 首先，讓我們瞭解一下該問題的背景——為何會出現“ollama”限制大模型使

aigc , Processing , ci , Python

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mob64ca12ebb57f - ollama 本地通義千問

在構建以“ollama 本地通義千問”為核心的技術方案時，我發現了幾個關鍵的流程需要記錄。本文將通過環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化及生態擴展來詳細討論如何構建與管理這一系統。 首先，我準備了一個技術棧兼容性矩陣，以便我們可以清晰地知道所需要的各個組件之間的兼容性。 組件 版本 兼容性

技術棧 , API , aigc , ci

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mob649e8164659f - aigc的本地化部署

aigc的本地化部署是當前許多企業面臨的技術挑戰。在這篇博文中，我將詳細記錄解決這一問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用等多個維度。 環境準備 在進行本地化部署之前，我們需要準備相應的軟硬件環境。以下是具體的要求： 軟硬件要求 項目 要求 操作系統

使用場景 , bash , aigc , Python

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mob649e815ecee0 - diffusion模型unet網絡詳解

在本文中，我將深入探討“diffusion模型unet網絡”的工作原理，並通過分步指南詳細解釋如何在實際中實現和優化這一深度學習模型。進行這一過程的同時，結合環境準備、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南來保證方法的系統性和完整性。 環境準備 在開始之前，我們需要確保軟件和硬件環境的正確配置。下面是我對所需環境的整理。 軟硬件要求 組件

排錯 , 數據 , aigc , ci

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