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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob649e8167c4a3 - langchain常用的embedding模型

在現代自然語言處理（NLP）任務中，系統通常需要將文本數據轉換為向量表示，以便於後續的處理和分析。LangChain 是一個非常流行的開源框架，旨在簡化與語言模型的交互。在此框架中，embedding 模型扮演了至關重要的角色，因為它們允許將文本數據轉化為更容易處理的格式。 問題背景 在一個真實的用户場景中，我們的團隊正在開發一個問答系統，旨在為用户提供快速的技術支持。為了實現這

System , 工具鏈 , 響應時間 , aigc

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u_16213367 頭像

mob64ca12e10b51 - llama_cpp_python gpu 版本安裝

llama_cpp_python gpu 版本安裝是一項旨在充分利用圖形處理單元（GPU）進行高效計算的工作。以下是關於如何成功安裝該版本的詳細指南。 環境準備 在準備開始安裝之前，我們需要確保我們的硬件和軟件環境滿足要求。 前置依賴安裝 # 安裝基本依賴 sudo apt update sudo apt install build-essential python3-d

bash , aigc , CUDA , Python

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u_16213429 頭像

mob64ca12efd81c - AIGC音頻模型

AIGC音頻模型是一種基於人工智能生成內容的音頻處理技術，廣泛應用於音頻生成、轉換、處理等場景。隨着語音識別和合成技術的發展，AIGC音頻模型的適用場景越來越多，比如語音助手、在線教育、遊戲音效生成等。 根據《人工智能音頻技術研究報告》，AIGC音頻模型通過深度學習技術對音頻內容進行分析和生成，展示出強大的創新能力。 適用場景分析 在實際應用中，AIGC音頻模型

System , 響應時間 , aigc , 人工智能

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mob64ca12e7f20c - langchain AgentExecutor

在使用langchain的過程中，AgentExecutor是一個核心組件，主要用於執行各種任務和代理操作。這篇文章將詳細描述如何配置環境、編譯過程、進行參數調優、定製開發、性能對比以及提供一些進階指南，讓你的Agents運作得更加順暢。 環境配置 首先，我們需要配置運行langchain的環境。以下是一個基本的環境配置流程圖，展示了所需的步驟： flowchart TD

性能對比 , aigc , 調優 , Python

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u_16213465 頭像

mob64ca12f86e32 - langchain 檢查返回值為json 函數

在使用 Langchain 進行 API 開發時，確保返回值為 JSON 格式是非常重要的一步。此過程不僅可以幫助實現數據一致性，還能讓下游處理變得更加高效和直觀。本文將詳細記錄如何解決“Langchain 檢查返回值為 JSON 函數”問題。 背景定位 在一個在線服務開發的初期（時間軸），團隊發現返回的數據格式不一致，導致後續的許多功能無法正常工作。經過追蹤，發現問題的根源在於

API , aigc , Json

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u_15493951 頭像

wb61e504c106755 - claude-agent-sdk mineru-parser-skill發票識別

claude-agent-sdk mineru-parser-skill發票識別 不談玄學，只講落地。 我是一名深耕算法工程化一線的實踐者，擅長將 新技術、關鍵技術、AI/ML 技術從論文和 demo 轉化為可規模化部署的生產系統。在這裏,你看不到堆砌公式的理論空談,只有真實項目中踩過的坑、趟過的路,每一篇文章都源自實戰經驗的提煉。我相信技術的價值在於解決真實問題,而不是製造

API , aigc , Copilot , 結構化 , Python

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mb6900529f6798c - Vue 3.4 性能優化實戰：這5個技巧讓我的應用加載速度提升40%

Vue 3.4 性能優化實戰：這5個技巧讓我的應用加載速度提升40% 引言 在現代前端開發中，性能優化是一個永恆的話題。隨着 Vue 3.4 的發佈，開發者獲得了更多強大的工具和特性來進一步提升應用的性能。本文將分享我在實際項目中通過 Vue 3.4 實現的五項關鍵優化技巧，這些技巧最終讓應用的加載速度提升了 40%。無論你是 Vue 新手還是資深開發者，這些實戰經驗都能為你的項

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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wx65bc375171f34 - 動靜分離：現代網站架構的性能加速器

在當今互聯網環境中，網站性能直接關係到用户體驗、轉化率和搜索引擎排名。而“動靜分離”作為一項成熟的網站優化策略，已成為提升網站性能的關鍵手段。 一、動靜分離的本質 動靜分離的核心在於將動態內容和靜態內容分離處理，讓不同類型的資源由最合適的服務器處理，從而實現整體性能的最優化。 靜態資源：指內容不隨訪問者、時間或操作而改變的文件，如圖片、CSS樣式表、J

靜態資源 , 服務器 , AI寫作 , 動靜分離 , aigc

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mob64ca12f290b0 - ConfigurableListableBeanFactory 手動註冊bean

ConfigurableListableBeanFactory 手動註冊bean 是 Spring 框架中常見的操作，尤其在動態場景中，我們需要手動註冊 bean 來擴展系統的功能。通過配置與註冊依賴關係實現靈活的組件管理是我們接下來要講述的重點。 協議背景 首先，瞭解 ConfigurableListableBeanFactory 的基本概念是非常重要的。Configurabl

抓包 , 字段 , wireshark , aigc

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mob64ca12f8da8d - 在ubuntu 中安裝ollama

在Ubuntu中安裝Ollama Ollama是一個功能強大的開發工具，可以幫助我們在各種機器學習和自然語言處理任務中高效地構建和部署模型。本文將詳細闡述在Ubuntu環境中安裝Ollama的步驟，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用，確保每一步都清晰易懂並且易於操作。 環境準備 在開始之前，確保你的硬件和軟件環境滿足安裝Ollama的要求。

bash , aigc , 包管理器 , Ubuntu

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mob649e816347dd - LangChain 對接 Mysql 進行數據查詢

在今天的博客中，我將記錄如何將 LangChain 對接 MySQL 進行數據查詢的過程。這將是一個詳細的指南，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。 環境準備 首先，需要確認你的技術棧是兼容的。我們需要以下環境支持： 組件 版本 兼容性 Python

MySQL , aigc , 數據查詢

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mob64ca12d4da72 - ollama的中文embedding模型

在今天的數字時代，對於中文文本的高效處理越來越重要。今天，我想和大家聊一聊“ollama的中文embedding模型”，並分享一下在使用過程中遇到的問題及解決方案。這不僅是一次技術上的覆盤，也是一次理念上的總結。 背景定位 在現代應用中，中文文本的分析和處理逐漸成為許多業務場景的關鍵需求。例如，在社交媒體行業，能夠快速且準確地理解用户評論的情感傾向，將極大地提升用户體驗和交互質量

sed , 複雜度 , 監控系統 , aigc

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Chikaoya - AI工具21天磨練計劃：Day 3 - 編程與邏輯思維大挑戰

📚 今日目標：測試六大AI的編程能力與邏輯推理水平 1. 今日測試概覽 🎯 三大挑戰領域： 基礎編程能力 邏輯推理與算法 代碼解釋與調試 2. 今日測試任務 ✅ 編程能力三重測試（預計耗時：2-2.5小時） 挑戰一：基礎編程題 [ ] 題目：“用Python編寫一個函數，判斷一個字符串是否為

測試用例 , 編程能力 , AI寫作 , aigc , 解決方案

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mob64ca12d84572 - langchain 向量化question es文檔召回

在今天的博文中，我們將深入探討如何利用 Langchain 實現向量化問答與 Elasticsearch 文檔的召回。這一過程涵蓋了環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證和最佳實踐等多個方面。 環境預檢 在正式開始前，我們需要確保我們的環境滿足所有必要的條件。我們將用四象限圖來展示環境要求的兼容性，並做出分析。例如，確保 Python 版本、Elasticsearch

最佳實踐 , elastic , aigc , ci

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wx691d832271996 - 太陽系行星距離計算器項目實戰技巧分享

引言 在當今快速發展的技術世界中，實踐出真知。本文將探討最近完成的"太陽系行星距離計算器"教學輔助工具項目，分享其中的核心功能、技術亮點以及寶貴的開發經驗。這個項目不僅是一次技術挑戰，更是團隊協作和創新思維的完美展現。 項目概述 太陽系行星距離計算器是一個基於Python的桌面應用程序，它能夠精確計算地球與太陽系八大行星及月球的實時距離，並集成了AI行星科普資訊生

距離計算 , 文心一言 , API , aigc , 日誌系統

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mob64ca12f7e7cf - github copilot和bito對比

作為現代軟件開發的利器，GitHub Copilot 和 Bito 都致力於提升開發者的生產力。然而，這兩者在應用場景、功能特性等方面存在顯著差異。本文將探討這兩者的對比，包括它們的性能指標、核心特性及在實際項目中的應用示例。同時，我將提供選型指南，幫助開發者根據自身需求選擇合適的工具。 背景定位 在當前快速發展的技術環境中，自動化編程助手正在成為開發者日常工作的重要組成部分。G

代碼生成 , 知識管理 , aigc , 開發者

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小虛竹51CTO - OpenAI重磅發佈GPT-Image-1.5 畫圖模型，能否登頂王位？

操作指南 操作指導 AI平台 國內直接訪問地址：https://sass.xiaoxuzhu.cn/ 點擊【新系統登錄】 註冊後登錄即可。 選擇GPT-5.2大模型 GPT-4o 上半年那波爆火，確實把奧特曼都逼到“GPU 要融了”的邊緣🤣 也順手把“生圖 + 視覺理解”徹底捲成了各家大模型的標配賣點。但到了今年下半年

普通用户 , aigc , openai , 好用 , Image , AI作畫

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mob649e815b1a71 - maigc iperf

在現代網絡調試和性能測試中，maigc iperf 是一個非常有用的工具，它能幫助我們診斷網絡帶寬、延遲等問題。這個博文中，我們將詳細記錄解決 maigc iperf 類問題的過程，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六個部分。 環境預檢 在任何安裝和部署之前，我們需要先對環境進行預檢，確保所有的系統和硬件條件滿足要求。

User , server , aigc , ci

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mob649e8165596b - langchain解釋器

在當今的 IT 領域中，Langchain 作為一個強大的工具，已經引起了廣泛的關注。Langchain 解釋器是其核心組件之一，旨在幫助開發者高效地構建語義應用程序。然而，隨着項目複雜性的增加，開發者們在使用 Langchain 解釋器時，常常會遇到一些問題。下面，我們將圍繞“langchain 解釋器”的問題的解決過程進行深入探討。 背景定位 在當前的業務場景中，許多企業希望

API , 架構設計 , aigc , 開發者

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mob64ca12ee2ba5 - llama微調中output為數組json格式

在進行Llama微調的過程中，我遇到了一個比較棘手的問題——輸出結果為數組的JSON格式。在解決這一問題的過程中，我逐步梳理了環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和進階指南等幾個方面的解決方案，下面將詳細記錄這個過程。 環境配置 在開始之前，首先需要配置好環境。以下是我為Llama微調所需的依賴版本信息： 依賴項 版本

複雜度 , 虛擬環境 , aigc , 環境配置

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mob649e81593bda - vs2019升級可以使用GitHub Copilot

在這篇文章中，我將詳細描述在 Visual Studio 2019 中如何升級以便能夠使用 GitHub Copilot 的整個過程。隨着 AI 輔助編程技術的快速發展，GitHub Copilot 為開發者提供了更高效的編程體驗。為了幫助開發者實現這一目的，我將從技術背景入手，分析核心維度，拆解特性，進行實戰對比，並提供選型指南及生態擴展的建議。 背景定位 在當前的開發環境中，

aigc , 代碼補全 , 開發者 , Visual

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碼海航行俠 - deepseek到人工智能5級的哪個階段

人工智能的智商等級 Description 2017年11月我校邀請了百度的李經理給我們介紹了人工智能在百度的發展。隨着AI的不斷髮展，人工智能的智商也在不斷提高。 人工智能系統的智商我們目前將分為6個級別： （1）第0級，沒有現實對應的東西（NULL)，我們假設智商為0~50

aigc , 人工智能 , 智能系統 , 百度 , AI作畫

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mob64ca12ea4e24 - ollama 可用text embedding模型有那些

ollama 可用text embedding模型有那些 在進行文本嵌入模型的集成與應用時，首先需要了解可用的模型。ollama 提供了一系列的文本嵌入模型，能夠滿足不同的需求和環境。接下來，我們將詳細説明如何準備環境、集成模型、配置參數、實戰應用、優化性能以及擴展生態。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境已經準備好。以下是依賴安裝指南，包括不同平台的安裝命令和版本兼容性

windows , 數據 , aigc , Ubuntu

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mob64ca12d1e6a9 - ollama部署模型實現網頁瀏覽功能

在這篇文章中，我們將詳細介紹如何通過“ollama”部署模型來實現網頁瀏覽功能。通過分步驟的指南和配套的代碼示例，這篇博文將幫助你順利完成這個項目。 環境準備 在開始之前，我們需要確保我們的環境準備工作到位。首先，確保你的系統上已經安裝了以下前置依賴。 前置依賴安裝 Docker: 用於容器化部署。 Node.js: 用於後端服務構建。 Python:

aigc , 啓動服務 , ide , Python

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