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RSS订阅原创 docker 安装 Postgres 17.6
Docker安装PostgreSQL简明指南 拉取镜像：docker pull postgres:17.6 获取默认配置：将配置文件输出到本地目录 运行容器：映射端口5432，设置密码，挂载配置文件和数据库存储目录 容器内操作：通过docker exec进入容器后，切换postgres用户执行psql命令 关键参数说明： 密码通过POSTGRES_PASSWORD环境变量设置 配置文件和数据目录通过-v参数持久化到宿主机 -c参数指定配置文件路径
2025-09-21 16:19:22
514
原创 docker 部署 sftp
摘要：本文介绍了如何配置和使用atmoz/sftp容器实现安全的文件传输。关键步骤包括：1)配置users.conf文件设置用户信息，格式为用户名:密码::用户子目录；2)运行容器时映射配置文件和数据目录；3)通过SFTP客户端连接测试，登录后用户被限制在/home/用户名目录下，虚拟根目录为/upload。示例代码展示了使用Python的paramiko库实现文件上传的方法，其中远程路径需以用户子目录upload为起始路径（如/upload/1.txt）。注意事项包括目录权限设置和chroot环境下的路径
2025-09-18 21:09:06
455
原创 window 安装 uvx
本文介绍了uvx工具的安装配置方法：1）通过PowerShell脚本安装uvx；2）设置安装路径和环境变量；3）配置国内镜像源加速；4）可选配置缓存路径、Python路径等环境变量；5）提供临时安装和永久安装示例。安装完成后需重新打开cmd窗口使环境变量生效，可通过uvx --version验证安装。
2025-09-13 14:03:42
1739
原创 Window 部署 coze-stdio（coze 开发平台）
本文介绍了Coze-Studio项目的本地部署流程及常见问题解决方法。部署环境要求Windows11系统，Docker 28.3.2，2核CPU和4G内存。主要步骤包括：1）拉取代码；2）配置模型参数；3）启动服务。详细说明了添加新模型的方法，以qwen3-235b-a22b-instruct-2507为例，演示了配置文件修改和启动流程。针对常见错误提供了解决方案：1）elasticsearch-setup执行失败的解决方法；2）端口占用问题的排查与处理。项目访问地址为http://localhost:88
2025-07-27 21:51:12
835
原创 ubuntu 部署 coze-loop
本文介绍了CozeLoop的安装和配置步骤。首先需要安装Go环境（1.24.5版本）和Docker，然后克隆CozeLoop代码库。重点说明了模型配置文件model_config.yaml的配置方法，包含火山方舟、通义千问和DeepSeek等多个AI模型的API设置、参数配置（如temperature、max_tokens等）。最后通过docker-compose启动服务，开放8082端口后可访问Web界面。文末还提供了常见网络问题的解决方案，包括更换Docker镜像源以解决连接超时问题。
2025-07-27 13:17:44
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原创 腾讯云同步
【摘要】我的技术博客即将同步发布至腾讯云开发者社区，诚邀各位开发者朋友共同入驻该平台。腾讯云开发者社区为技术爱好者提供优质的内容分享与交流空间，通过专属邀请链接（https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=hfumernlbjm）即可快速加入。期待与更多同行在云计算、开发运维等领域展开深度交流与合作。
2025-07-23 14:53:18
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原创 1668. 最大重复子字符串
摘要 题目要求在字符串sequence中找出子串word的最大连续重复次数。算法思路是：将字符串转换为字符数组后遍历sequence，每次遇到与word首字符匹配的位置时，检查后续字符是否完全匹配word，并统计连续匹配次数。时间复杂度O(N^2)，空间复杂度O(1)。代码实现使用双循环匹配，外层遍历sequence，内层验证完整word匹配，通过计数器记录最大重复次数。测试结果显示该解法在时间(0ms)和空间(40.83MB)上表现优异。
2025-07-06 11:30:05
355
原创 Docker 安装 Elasticsearch 9
本文介绍了如何在 Ubuntu 24.04 LTS 系统上使用 Docker 28.2.2 快速部署最新版本的 Elasticsearch (9.0.3) 和 Kibana ，适用于本地开发和测试环境。常见问题解答（Q&A） ：解决了因网络问题导致无法下载启动脚本的情况，建议通过浏览器手动下载后上传至服务器执行。
2025-07-06 11:20:45
1040
原创 387. 字符串中的第一个唯一字符
摘要：本文介绍了力扣387题"字符串中的第一个唯一字符"的优化解法。使用byte数组标记字符状态（0未出现/1出现一次/2多次出现），并用ArrayList存储首次出现的索引。优化后改用固定大小int数组替代ArrayList，避免扩容开销。算法时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)，最终实现5ms运行时间（快于89%提交），内存44.38MB（优于49%提交）。关键点是通过有限状态标记和直接索引访问提高效率。
2025-06-27 18:23:15
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原创 ms-swift 微调 internlm3-8b-instruct（论文分类任务）
本文详细介绍了使用ms-swift框架对InternLM3-8B模型进行论文分类任务微调的全流程。主要内容包括：1) 环境配置（CUDA 12.2、40GB A100显存）；2) 训练数据准备（arxiv论文分类数据集）；3) 分阶段训练过程（预训练+SFT微调）；4) 评测方法（使用general_mcq评测集）；5) 模型权重合并与上传魔搭社区。特别说明了使用Lora微调技术（rank=8, alpha=32）和关键参数设置（学习率5e-5/1e-4，batch size 4/8），最终模型显存占用达3
2025-06-23 21:03:14
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原创 292. Nim 游戏
摘要：Nim游戏问题通过分析不同石子数量下的胜负规律发现，当石子数为4的倍数时先手必输。初始解法使用数组或位运算记录状态但超时，最终发现关键规律：胜负仅取决于n是否能被4整除。最优解为判断n%4!=0，时间复杂度O(1)。该方案揭示了博弈问题中寻找数学规律的重要性，通过观察模式可大幅简化计算。
2025-06-23 20:37:20
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原创 ms-swift 部分命令行参数说明
本文介绍了深度学习模型训练中的关键参数设置。主要包括：1)训练轮数(num_train_epochs)控制数据遍历次数；2)批量大小(per_device_train_batch_size)影响训练速度和内存；3)学习率(learning_rate)决定参数调整幅度；4)预热比例(warmup_ratio)实现学习率渐增；5)LoRA相关参数(lora_rank,lora_alpha)控制适配矩阵复杂度；6)数据分割(split_dataset_ratio)划分训练/验证集。此外还介绍了梯度累计(gradi
2025-06-22 14:33:15
1810
原创 vLLM 部署 Qwen3
摘要：本文介绍了在GPU环境下部署vLLM和Qwen3-8B大语言模型的完整流程。内容包括：1)创建conda虚拟环境(vllm,python3.10)；2)安装vLLM；3)启动API服务；4)提供两种调用方式(curl和Python客户端)。环境要求为CUDA12.2、40GB显存，展示了如何通过角色扮演(刘备与关羽)进行对话交互，并配置了temperature、top_p等生成参数。最后给出了Python客户端的完整调用示例代码。
2025-06-20 20:13:11
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原创 Ubuntu 安装 docker
本文介绍了在Ubuntu系统上安装Docker的完整步骤。首先需卸载旧版本及相关组件，然后通过添加Docker官方GPG密钥和APT源进行安装。配置过程包括设置阿里云和1panel镜像加速源，最后通过运行hello-world镜像验证安装。主要内容包括：1)卸载旧版本；2)设置Docker仓库；3)安装Docker组件；4)配置镜像加速；5)测试验证。整个过程涵盖了Docker在Ubuntu上的完整部署方案，包括基础安装和性能优化配置。
2025-06-11 13:06:28
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原创 Windows 安装 Milvus
在Windows操作系统上，通过Docker Desktop安装Milvus Standalone（单机版）的步骤如下：首先，以超级管理员身份启动PowerShell，并切换到指定路径。然后，使用Invoke-WebRequest命令下载Milvus的安装脚本，并执行启动命令。启动成功后，通过docker ps命令确认Milvus是否正常运行。此外，可以选择安装可视化工具Attu，通过下载并双击安装包完成安装，便于后续管理和操作Milvus。整个过程包括Docker Desktop的安装、Milvus的配置
2025-05-12 20:39:59
1052
原创 Window、CentOs、Ubuntu 安装 docker
本文提供了在Windows、CentOS和Ubuntu系统上安装和卸载Docker的详细步骤。对于Windows用户，只需从Docker官网下载安装包并双击安装即可。CentOS用户需先卸载旧版本Docker，然后通过yum安装gcc、gcc-c++等依赖，设置阿里云镜像仓库，安装并启动Docker。Ubuntu用户需先停止并删除Docker服务，更新软件包，安装依赖，添加Docker官方GPG密钥和软件源，安装并启动Docker，并可选择配置用户组和镜像源加速。此外，还提供了安装Docker-compos
2025-05-12 17:38:04
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原创 Ollama 本地运行 Qwen 3
默认情况下，模型数据可能存储在C盘（如 C:\Users\用户名.ollama\models）变量名：OLLAMA_MODELS 变量值：目标模型路径（如 E:\ai\ollama）1、打开 Ollama 所处文件夹目录，然后在路径前面输入 cmd + 空格，再回车。：傻瓜式安装，直接双击软件，然后点击 Install。win + R，然后输入 cmd，回车。2、选择参数量，并复制运行命令。1、下载 Ollama。2、安装 Ollama。3、 查看是否安装完成。1、打开系统环境变量。
2025-05-01 22:02:51
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原创 RAG 是什么？一文带你看懂 AI 的“外挂知识库”
RAG 将信息检索与语言生成相结合，在回答问题时，首先从外部知识库（如网页、数据库、文档等）中检索相关信息，再基于这些信息生成回答。：使得具有相似语义的文字序列对应的向量尽可能接近（即相似度高），而语义不同的文字序列对应的向量尽可能远离（即相似度低）文档索引的目的是为了实现高效、准确的信息检索，为后续的大语言模型生成提供可靠的上下文支持。（word，excel，PDF，Markdown 等）根据一定的规则容划分为。，因此，它们无法回答训练数据时间点之后发生的事件，比如“今天的最新新闻”
2025-05-01 21:44:49
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原创 MCP：让大语言模型不只是聊天，更能“动手做事“的开放协议
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。有了 MCP，大模型不只是聊天工具了，还能“动手做事”——比如查数据库、记笔记、写代码等等。
2025-04-13 21:53:35
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原创 DataGrip 配置 console 默认路径
注：修改配置之后，可能会需要重新下载驱动，并且需要重新激活 DataGrip。1）点击 help -> Edit Custom Properties。3）重启 DataGrip。
2025-03-05 21:38:19
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原创 通义万相 2.1
2025 年 2 月 25 日晚上 11：00 通义万相 2.1 开源发布短短几天在 Hugging Face 和 Modelscope 的总下载量超过 100万GitHub 上 stars 数超 6千。
2025-03-04 22:17:32
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原创 20美元/月的Cursor瑟瑟发抖！Trae免费玩转Claude-3.7-Sonnet
遥遥领先其他顶尖大模型，包括 DeepSeek R1， 用于辅助编程岂不美哉？，提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力。使用 Trae 开发项目时，你可以与 AI 灵活协作，提升开发效率。这些提示词例子都是最近使用的，基本上都有特定的要求，仅供参考。：只给了一个响应结果，生成响应结果的 VO 类。相比于 Cursor 每个月 $20，在软件工程评测中，最顶级的大模型。，虽然会出现一些幻觉，但问题不大。，就是不能调整 IP 地址等。：需要给数据表生成实体类。
2025-02-28 22:13:53
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原创 Mysql 迁移 dm 数据库
1）第一种：扩大字段的长度，例如：1.5倍2）第二种（适用于 mysql 中 varchar 字段）：将 varchar 的字段类型替换成 nvarchar。
2025-02-20 21:26:44
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原创 零代码量！3分钟用Chatbox搭建DeepSeek R1满血版私人高速通道
前段时间使用 DeepSeek，刷新了很多次，其他大模型又没有 DeepSeek 的推理能力强，每次都是“服务器繁忙，请稍后再试”，烦得很。好歹我是个程序员，这不可以搞本地部署，查了一下，我发现连最低的配置都达不到（GPU：RTX 4060 (8GB)）。用官方开放平台 API 接入，试着用了一下，也是卡得很，就第一次成功了。。。。后来就找了一个新的渠道接入，DeepSeek R1 满血版，AI 回答速度也可以，关键是价格同样和DeepSeek官网一样便宜[哈哈哈]。让我们开始动起来吧~~~~
2025-02-12 21:33:07
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原创 简单三步走！电脑接入 DeepSeek R1 超简教程
简单三步走，10分钟之内就能接入 DeepSeek R1 助手：没有余额的要充值，我这里的是之前注册送的：DeepSeek API 开放平台：Chatbox。
2025-02-06 18:00:00
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原创 一文了解 DeepSeek R1 模型：AI 推理领域的革命性突破
DeepSeek-R1 的发布标志着 AI 推理领域的一次重大突破。DeepSeek 不仅挑战了 OpenAI 的领先地位，还为 AI 技术的普及和发展注入了新的活力。未来，DeepSeek-R1 有望在更多领域展现其强大的潜力，推动 AI 技术的广泛应用。DeepSeek：让开源大语言模型超越闭源成为可能！DeepSeek-R1 模型是开源的，大家可以直接将大模型安装到本地把玩。
2025-01-23 22:04:44
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原创 AI领域新动态：人才需求、技术进展与出口限制
CC - 12M 数据集训练后，X - CLR 准确率 59.4%，SimCLR 为 58.9%，CLIP 为 58.8%。：如果把 SimCLR 和 X-CLR 比作两种‘交朋友’的方式：SimCLR 是更简单直接的，它只关注谁是朋友（比如同一只猫的两张照片），谁是陌生人（比如猫和卡车），而且完全不用人来标注谁是谁。相反，X-CLR 更像是一个‘友谊打分系统’，它不会简单地分‘朋友’和‘陌生人’，而是给每对关系分配一个分数，比如猫和狗可能是50分（有点像），而猫和卡车只有10分（完全不像）。
2025-01-20 22:02:55
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原创 四个AI模特网站，一分钟低成本生成电商图片~
AI模特相较于传统模特，在成本和效率上具有显著优势，能够快速生成多样化的模特图以满足个性化需求，提高消费者的购买体验，同时降低商拍成本和提升效率。5积分，新用户注册送 400积分，每天登录送 100积分，每天可以生成20张电商图片。AI 生成模特图片，他可以选择模特的姿势，根据模特的姿势，模特，衣服生成图片。第一张图片是模特，第二张图片是衣服，第三张图片是生成后的结果。免费，效果看起来不错，需要科学上网，操作简单。免费，需要科学上网，分为两个功能，生成。生成效果：目前生成的图片，下载没有水印。
2024-12-29 17:47:02
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原创 window 安装 nodejs
可能会出现 cmd 找不到 nodejs 和 npm 的情况，并且包也可能不知道哪一个。使用 powershell 操作，要不然可能有些执行不了。下载之后傻瓜式安装就行。
2024-12-28 11:19:59
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原创 Recraft 基础使用全攻略：设计师的 AI 得力助手登场
Recraft是一款由Recraft AI推出的多功能人工智能图像生成与编辑工具。它集成了AI绘画、矢量图生成和设计工具，是一款强大的AI图像生成与编辑工具。未订阅的情况下，每天送50积分，生成一张图片需要花费1积分，也就是一天可以生成50张。图片生成（Image）：可以通过文本生成图片海报生成（Frame）：根据框选的大小，通过文字生成图片，可给图片里面加上文字（目前不支持中文）图片集（Image set）：图片集，可以一次生成风格一致的多张图像。
2024-12-22 21:55:40
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原创 AI 视频：初识 Pika 2.0，基本使用攻略
Image：上传图片，通过图片生成视频Pikaffect：特效Ingreduebts：视频的组成成分，例如：椅子，桌子的图片；生成了一个视频Docs。
2024-12-22 15:21:30
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原创 利用智谱清言打造微信 AI 助理：详细步骤解析
1）创建智能体2）输入 提示词（prompt）- Role: 信息整合专家- Background: 用户需要从大量的公众号文章和网页内容中提取关键信息，进行有效总结，以便快速获取核心观点和数据。- Profile: 你是一位经验丰富的信息分析师，擅长从繁杂的信息中提炼精华，具备快速阅读和理解复杂内容的能力。- Skills:遇到网页链接时，你可以调用[网页解析]插件，处理一个或多个链接，提取出链接中的内容，并按照要求进行总结。
2024-12-20 20:42:21
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原创 探索火山方舟 Prompt 调优：一篇文章带你了解
平时我们问 ai 问题的时候，有时候得到的结果感觉不是自己想要的。例如：我问 kimi： “今天天气怎么样”；他给我发了全国的天气。而我只是想要北京今天的天气怎么样，这种情况下我就应该问 kimi：“今天北京的天气怎么样”。得到的答案就只是今天 12月19号北京的天气。而 “今天北京的天气怎么样” 这句与 AI 进行交互的这段话就是提示词（Prompt）。我们可以通过优化自己的提示词（Prompt），来使得我们获取到的答案更符合预期。
2024-12-20 06:00:00
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原创 豆包视觉理解模型正式登场：体验流程详解
在12月18日举办的火山引擎 Force 大会上，字节跳动正式发布发布豆包视觉理解模型，为企业提供极具性价比的多模态大模型能力。当你传入图片时，视觉语言模型（VLM）可以理解图片里的视觉信息，并结合这些信息完成图片相关的任务，例如描述图片等。豆包模型家族中的 Doubao-vision-pro-32k 就是 VLM 的一种。基于RTC + 视觉大模型/语言大模型的强大理解能力，扣子支持和自己搭建的智能体进行低延迟高质量的视频实时通话，让智能体耳聪目明。
2024-12-18 15:11:19
2538
空空如也
主线程结束，子线程获取到的httpservletrequest为null
2021-11-04
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