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mob64ca12d42833 - vscode copilot插件 自動生成註釋

在當今的編程世界中，自動化和智能化已經成為了不可逆轉的趨勢。尤其是像“vscode copilot插件”這樣的工具，它不僅能提高我們的編碼效率，還能在很大程度上輔助生成代碼註釋。本文將詳細探討如何利用vscode copilot插件實現自動生成註釋，並給出了一些實用的建議。 背景定位 隨着編程語言的豐富和開發環境的不斷演進，編程已不再是單純的技術活動。我們需要一個更高層次的工具來

code , 編程語言 , aigc , 開發者

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mb68738fa1c4e31 - ? TRAE SOLO 3.0 實戰速通指南：在編程馬拉松中打造高分產品的五步策略?

🏆 TRAE SOLO 3.0 實戰速通指南：在編程馬拉松中打造高分產品的五步策略 🎯 引言：黑客馬拉松的評審維度 大家好，我是圍巾哥蕭塵，昨天參與了武漢 TRAE 黑客馬拉松的評審工作，本次活動有 80 多人蔘與，共產生了 40 多個產品，其中 20 個產品入圍了路演階段。 作為評審，我們主要從以下三個關鍵維度來評估作品的質量和潛力：

app , 功能結構 , AI寫作 , aigc

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mob649e8167c4a3 - 怎麼判斷ollama 用的是cpu還是gpu

判斷Ollama使用的是CPU還是GPU的過程可以通過以下步驟進行詳細的記錄和分析。 在機器學習和深度學習的實施過程中，計算資源的有效利用是至關重要的，特別是在使用Ollama等框架時。我們需要明確Ollama是否在CPU上運行，還是在GPU上加速處理。這種判斷不僅對性能優化至關重要，還能在故障排查和資源管理時提供支持。 問題背景 在執行Ollama模型時，用户可能在意的是模

User , bash , 錯誤碼 , aigc

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mob64ca12d1a59e - aigc使用體會

在探索和使用 AIGC（人工智能生成內容）技術時，我積累了不少體會，今天來和大家分享一下。AIGC 的魅力在於它能夠生成高質量的文本、圖像等內容，但要想真正發揮其潛力，我們需要進行一系列的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化與生態擴展。以下是我的詳細記錄，希望能幫助到正在探索這一領域的你。 環境準備 在使用 AIGC 技術之前，首先要做好環境的準備。這包括安裝必要的依

技術棧 , 配置文件 , aigc , Python

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mob649e8166179a - aigc面試

在當今信息時代，AI生成內容（AIGC）正逐漸成為業務和技術領域的重要驅動力，它不僅改變了我們的工作方式，也為面試過程帶來了新的挑戰與機遇。針對"AIGC面試"的問題，我們將深入探討該面試的背景，技術演進歷程、架構設計、性能優化、故障覆盤以及擴展應用等方面的內容，以期為這個新興領域奠定紮實的基礎。 背景定位 隨着人工智能技術特別是AIGC的快速發展，越來越多的企業開始在招聘過程中

高併發 , 架構設計 , aigc , 模態

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mob64ca12dc88a3 - ollama linux下載模型位置

ollama linux下載模型位置的描述 在現代機器學習和人工智能發展的背景下，模型的下載和使用變得愈發重要。對於使用ollama的用户，確保Linux環境中的模型下載位置正確配置是實施高效工作流程的關鍵。本文將詳細記錄如何解決“ollama linux下載模型位置”的問題，以便在實際應用中提供充分支持。 環境準備 在正式進行模型下載配置之前，首先需要確保Linux環境配置

硬件資源 , bash , aigc , ci

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mob64ca12f062df - ollama模型下載換路徑

在一次項目中，我遇到了一些關於“ollama模型下載換路徑”的問題。為了分享我解決這個問題的過程，我特別記錄下了這整個過程的細節，希望能為他人提供參考。下面將詳細介紹解決這一問題的演示和實操步驟。 環境預檢 在切換模型下載路徑之前，我首先進行了環境的預檢，包括了硬件配置和依賴版本的對比。 我使用了下圖展示了我的硬件拓撲： mindmap root 硬件拓撲

依賴包 , bash , aigc , 安裝過程

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mob64ca12ebf2cc - OllamaLLM函數調用過程中的url參數

在本文中，我們將深入探討“OllamaLLM函數調用過程中的url參數”問題的解決方案，幫助你更好地理解和應用這一挑戰。以下是相關的各個部分，將涵蓋整個過程。 環境準備 為了讓你的項目成功運行，首先必須確保你具備相應的環境。下面是一些依賴安裝指南。 依賴名稱 版本 備註 Ollam

函數調用 , 配置文件 , aigc , JAVA

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網易雲信IM - AI+文旅+遊戲：跨越四百年的“尋夢”之旅

官印一方，文心千古。“他是鐵骨文人，曾拒絕張居正拉攏仕途坎坷，直言上奏；他是遂昌縣令，護百姓，修書院，下鄉勸農，囚犯自願回牢獄。” 四百年前，湯顯祖與遂昌結下不解之緣；四百年後，循着《牡丹亭》的遺韻，穿越時空，終於重逢於這片他曾深愛的土地。 在網易雲信的幫助下，《忘川風華錄》中的湯顯祖跨越古今的清夢，一襲紫衣斜倚梅窗，手中的狼毫重新着墨，這一次，寫的不僅是戲文，更是與

實時對話AI智能體 , ip , aigc , bard , 對話AI智能體 , 對話智能體

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mob649e815574e6 - OLLAMA模型地址

在這篇博文中，我將詳細記錄如何解決“OLLAMA模型地址”相關的問題，確保讀者能夠清晰地理解整個過程。接下來，我將通過一系列結構劃分，來深入探討這一實現方式，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優及擴展部署。 首先，我們需要考慮到基礎環境的要求，確保一切順利進行。在環境預檢中，我創建了一張思維導圖，具備硬件拓撲結構，以幫助我理解整體系統的組成，以及所需的軟件與硬件關係。

bash , aigc , 子節點 , Web

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mob64ca12e51ecb - langchain_text_splitters 根據特殊符號分割

在處理文本分析和自然語言處理的過程中，文本分割是一個普遍的需求。在這一領域，我採用了langchain_text_splitters庫來實現根據特殊符號進行分割，解決了文本預處理中的關鍵問題。這篇博文將詳細描述我的探索過程和實現方案，包括初始技術痛點的分析、關鍵決策節點、系統架構設計、性能攻堅過程、故障覆盤以及擴展應用場景。 背景定位 文本處理中的初始技術痛點主要集中在如何有效地

System , aigc , 正則表達式 , 子節點

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yzy121403725 - kubeflow大規模ML訓練master單點故障方案

優化 Kubeflow 部署，配置多 Master、共享存儲，使用 PyTorchJob/TFJob 配合 checkpoint 策略，保留 MLOps 全流程能力 這些優化的核心目標是： 1. 提高可用性 (HA)：通過多 Master 消除單點故障。 2. 提升效率：通過共享存儲和合理的 Checkpoint 策略，加速訓練、方便模型複用和故障恢復。

aigc , llama , Kubeflow , master單點故障 , ML訓練

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不一樣的科技宅 - Java Stream API 操作完全攻略：讓你的代碼更加出色 (三)

前言   Java Stream 是一種強大的數據處理工具，可以幫助開發人員快速高效地處理和轉換數據流。使用 Stream 操作可以大大簡化代碼，使其更具可讀性和可維護性，從而提高開發效率。本文將為您介紹 Java Stream 操作的所有方面，包括 groupingBy、groupingBy、joining、mapping 等操作，讓你的代碼行雲流水，更加優雅 groupingBy()：按

steam , lambda , 技巧 , JAVA , 後端