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我也要
AI摘要
博客介绍了使用ollama的相关操作。首先是准备ollama环境，接着进行模型下载和启动，选择默认q4量化版本，只需一张4090。最后进行模型启动和测试体验，提出三个简单问题，通过ollama启动的qwq回答结果无误，还给出了prompt eval rate和eval rate数据。
选择自己需要的版本
本次验证,直接使用的默认q4量化版本
只需要一张4090
ollama run qwq:32b这里用到的就是三个简单的问题
1.9.9 和 9.11 哪个更大？
2.单词 “strawberry” 中有多少个字母 “r”？
3.李白的风格写一首七言绝句
通过ollama启动的qwq
回答结果没有任何问题
prompt eval rate 560 token/s
eval rate 32 token/s
ollama教程——使用Ollama与LangChain实现Function Calling(函数调用)的详细教程（二）【附完整源码】
Ollama 是一个开源框架，专门设计用于在本地运行大型语言模型。它的主要特点是将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，从而优化了设置和配置细节，包括 GPU 使用情况，简化了在本地运行大型模型的过程。Ollama 支持 macOS 和 Linux 操作系统，并且已经为 Windows 平台发布了预览版。Ollama 的一个重要优势是其易用性。安装过程简单，例如在 macOS 上，用户可以直接从官网下载安装包并运行。对于 Windows 用户，官方推荐在 WSL 2 中以 Linux 方式使用命令安装。
千问推理模型QwQ测试-Ollama
在探寻答案的过程中，它始终保持自省，以理性之光审视每一个假设，在不同的思维维度中穿行，追寻更深层的真理。QwQ 理解了 985 是什么，但没有完全抓住问题的焦点——焦点是 750 分肯定够考上 985 大学了，而且能考 750 都会被抓去不正常人类研究中心做研究了，而不是回答如何才能考上。在假设的情况下，今天周五，昨天是周四，真实情况是：明天是周四，所以今天是周三。将5L瓶子的水装满，倒入装有2L水的3L瓶子当中，5L瓶子剩4L水。模型回答很长，无法得出结论，陷入了死循环，我终止了回答。
AI大模型驱动的智能座舱研发体系重构
AI大模型正重构智能座舱研发体系的核心逻辑，需以场景认知为起点、混合架构为支柱、AI原生生态为落脚点。未来，研发体系需持续融合认知科学、边缘计算与开放生态理论，推动座舱从“工具”进化为“伙伴”。
重磅！QwQ-32B 本地部署全攻略：用 Ollama 一键运行，轻松上手！
想象一下，你的 AI 无需联网，就能流畅地回答问题，甚至生成代码、优化工作流。无论是 隐私保护、离线可用、低成本运行，还是 稳定无延迟，本地大模型的优势已经让越来越多的技术人跃跃欲试。本教程学习如何在本地使用 Ollama 安装、设置和运行 QwQ-32B，并构建一个简单的 Gradio 应用程序。今天的主角 QwQ-32B，正是本地部署的明星选手！QwQ-32B 是 Qwen 的推理模型，它旨在在复杂问题解决和推理任务中表现出色。尽管只有 320 亿个参数，但该模型在性能上与拥有 6710 亿个参数的更大
那些年对支付宝的研究[整理]
支付宝功能强大.他内部各个功能间的跳转是通过Uri 实现的.而使用window.location.href 即可.跟浏览器一样的协议.很方便 H5启动支付宝: alipays://platformapi/startapp?appId=20000067&url=网址 alipays://platformapi/startapp?appId=20000691&url=网址 ali...
QT实现Word读写
在windows环境下，我们可以通过ActiveQt实现Office自动化，相当于VB的VBA功能。 以下是一个实例： #include #include #include int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); //显示的打开一个word应用程序 QAxW
消费级显卡上ollama部署QwQ32B
QwQ32B硬件要求魔改2080ti 的 22G 显存差不多够用ollama中的是Q4_K_M量化模型。
Hadoop在大数据领域的电商数据分析案例
随着电商行业的迅猛发展，每天都会产生海量的数据，如用户浏览记录、购买行为、商品信息等。如何从这些数据中提取有价值的信息，为电商企业的决策提供支持，成为了电商企业面临的重要问题。Hadoop作为一个开源的分布式计算平台，具有高可靠性、高扩展性和高效性等特点，能够很好地处理大数据。本文的目的就是通过实际案例，详细介绍Hadoop在电商数据分析中的应用，范围涵盖了从数据采集、存储到分析的整个流程。本文首先介绍背景信息，让读者了解Hadoop在电商数据分析中的重要性和应用场景。
ollama+qwq小试牛刀
本文主要演示一下ollama运行QwQ-32B模型。
SQL面试题——最大连续登陆问题
最大连续登陆是我们计算比较常用的指标，我们可以将其当成一个经典的SQL模型，后面我们也会陆续总结出其他的模型，你还知道其他的比较经典的SQL 吗？欢迎分享，或者你还知道其他的关于计算连续的指标？最大连续登陆重要的是计算思想，最大连续才是关键，登陆只是一个场景，要学会举一反三。
基于 YOLOv26 的高速抛物识别系统：微小目标检测
本文提出了一种基于YOLOv26的高速抛物识别系统，专注于微小目标检测。系统采用多模块协同架构，包括视频预处理、YOLOv26检测、目标跟踪和抛物行为分析等模块。关键技术包括YOLOv26s模型检测、DeepSORT目标跟踪和边缘计算部署。通过构建包含多种抛物类型的专业数据集，并应用数据增强技术提升模型性能。系统实现了车辆检测、微小抛物目标识别、抛物轨迹分析和风险等级评估等功能，可实时检测高速公路上的抛物行为并触发告警，为交通管理提供智能化解决方案。
Ollama进阶，在Python、Java、Go项目中集成Deepseek、QWQ大模型
如何在Python、Java、Go项目中集成运行在Ollama中的Deepseek、QWQ大模型？本文提供了RESTful API和SDK两种方式的实现。
深度强化学习调参技巧：以DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等算法为例
深度强化学习调参技巧：以D3QN、DDPG、TD3、PPO、SAC算法为例
手把手教你用Ollama玩转QwQ-32B推理模型
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署【ollama】QwQ-32B推理模型，实现本地AI助手的快速搭建。该平台简化了部署流程，用户可轻松运行这一320亿参数模型，应用于数学推理、逻辑问题解答和代码生成等场景，享受离线、秒级响应的智能对话体验。
innovus：ccopt_design分段长tree操作
这步don't touch保证后面完整cts尽量不会动到已经长过的tree。需要给sub tree手写一个spec，参考create_ccopt_clock_tree_spec -file的写法，只写create_ccopt_clock_tree和skew group部分就行。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
ollama运行QwQ-32B完整指南：从模型下载、量化到WebUI集成
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】QwQ-32B推理模型。该平台简化了部署流程，用户可快速搭建环境，利用此模型进行复杂的逻辑推理与数学问题求解，例如分步骤解答数学应用题，显著提升处理分析类任务的效率。
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pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
QwQ-32B+ollama部署指南：NVIDIA驱动/CUDA/ollama版本兼容矩阵
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署【ollama】QwQ-32B镜像，实现高效的大语言模型推理。该平台简化了NVIDIA驱动、CUDA与ollama版本的兼容性配置，用户可快速搭建环境并应用于智能问答、文本生成等场景，显著提升AI应用开发效率。
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
ollama部署QwQ-32B完整流程：含模型签名验证与安全启动配置
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】QwQ-32B镜像，实现高效的大语言模型推理。该镜像支持文本生成、逻辑推理等复杂任务，可应用于智能问答、内容创作等场景，显著提升AI应用的开发效率。
小白也能懂：Ollama部署QwQ-32B图文教程
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】QwQ-32B镜像，快速启用本地大语言模型推理能力。该镜像专长于逻辑推演与分步解答，典型应用场景包括数学题求解、代码逻辑分析及长文档深度理解，显著提升技术研究与教育辅导效率。
零门槛体验AI大模型！QWQ32B+Ollama远程部署，5分钟上手实践
阿里云通义团队推出的QwQ32B大模型（320亿参数）凭借小型化架构在消费级硬件上实现高效推理。实测显示，在RTX3060显卡的Windows11环境下，该模型通过Ollama工具链成功部署，推理速度达3-4 tokens/s。教程详细演示了：1）使用Ollama下载运行模型；2）通过Docker部署Open WebUI图形界面；3）跨设备访问设置。测试表明，即使在12G显存的3060显卡上，模型也能保持较高推理质量，为个人开发者提供了可本地部署的中等规模AI解决方案。完整部署流程包含环境配置、性能测
小白必看：ollama上QwQ-32B的快速入门指南
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署【ollama】QwQ-32B镜像，实现高效AI推理应用。该平台简化了部署流程，用户可快速搭建QwQ-32B环境，应用于数学解题、代码编写等智能问答场景，提升学习和工作效率。
小白也能懂：Ollama部署QwQ-32B全流程解析
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署【ollama】QwQ-32B镜像，实现本地大语言模型的快速搭建。该平台简化了部署流程，用户可轻松运行这一拥有325亿参数的通义千问模型，应用于代码编写、文本创作和复杂问题解答等场景，获得强大的AI助手服务。
手把手教你用ollama玩转QwQ-32B模型
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】QwQ-32B镜像，实现高效的大语言模型推理应用。该平台简化了部署流程，用户可快速搭建QwQ-32B环境，应用于代码编写、学术研究等文本生成任务，显著提升AI辅助工作效率。
Dify+Ollama+QwQ：3步本地部署，开启AI搜索新篇章
接下来我们就尝试跟随来部署本地的价值所在!
小白必看：Ollama部署QwQ-32B的3个关键步骤
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署【ollama】QwQ-32B镜像，实现本地大语言模型的快速搭建。该平台简化了部署流程，用户可轻松运行该320亿参数模型，应用于智能问答、代码生成和文本创作等场景，为学习和开发提供强大的本地AI助手。
免费开源：用Ollama玩转QwQ-32B大模型
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】QwQ-32B镜像，快速启用具备深度推理能力的320亿参数大模型。用户无需复杂配置即可实现本地化部署，典型应用于数学证明、代码调试与多步逻辑决策等需要严谨思考的任务场景，显著提升技术问题解决效率。
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