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RSS订阅原创 隐藏式微信二维码AI生成的优势有哪些
AI在生成隐藏式二维码和微信号中的应用，核心是通过算法平衡功能性、美观性与安全性，解决传统方法的局限。未来随着生成式AI（如扩散模型）的进步，这类技术将更智能、个性化，成为数字营销、隐私保护和用户体验优化的关键工具。隐藏式二维码用于产品包装、广告海报，用户扫描后跳转AR互动或领取NFT。企业用AI分配微信号，根据用户问题类型自动路由至对应客服，提升效率。通过AI生成临时微信号参与社交活动，结束后自动失效，保护个人隐私。Ai画的营销微信二维码-语义熔炉网。语义熔炉网-Ai画的营销微信二维码。
2025-03-10 18:27:01
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原创 manus邀请码如何获取
1、官方渠道申请： 用户可以通过访问Manus的官方网站或关注其官方社交媒体账号，了解内测活动的最新动态。3、社区与论坛分享： 一些科技爱好者或早期体验者可能会在相关的社区和论坛上分享他们的邀请码。用户可以积极参与这些社区和论坛的讨论，并留意其他用户分享的邀请码信息。4、好友邀请： 如果用户已经认识拥有Manus邀请码的好友，那么直接向他们请求邀请码可能是一个快速有效的途径。Manus邀请码的获取途径主要包括官方渠道申请、参与内测活动、社区与论坛分享以及好友邀请等。
2025-03-06 21:59:29
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原创 Deepseek×ComfyUI革命性工作流：AI图像3倍速精修实战指南
ComfyUI「玄学精修」工作流核心逻辑：通过节点级联优化与GPU运算资源动态分配技术，实现传统精修流程3倍以上的出图效率。（实测RTX3060显卡单张精修图处理时间从45秒降至14秒）一、颠覆认知的节点参数配置（附对比图）1. InSPyReNet抠图模块threshold=单图生成时间2.4s7.1s295%批量处理能力18张/分钟5张/分钟360%显存利用率83%47%76%：AI图像优化工作流、ComfyUI加速方案、Deepseek节点配置。：ComfyUI插件安装、工作流导入、参数调优。
2025-03-05 21:12:44
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原创 避开这7个坑！新手做自媒体90%的失败都因这些错误
周一 | 痛点暴击类 | 周二 | 反常识测评 | 周三 | 粉丝问答 || 周四 | 蹭热点改编 | 周五 | 人设故事 | 周末 | 直播切片 |用「语义熔炉网」AI定位分析器，输入10个竞品账号，自动生成差异化定位方案。爆款复制：用「语义熔炉网」AI拆解1000条爆款，提取"冲突+反转"模型。（案例：某账号靠"工地大叔改造赛博妆"精准定位，3个月涨粉20万）每周做"内容丧尸化测试"：把视频给广场舞大妈看，听不懂立刻改。只看播放量，忽略"人均观看时长"和"精准粉丝转化率"
2025-03-02 08:10:03
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原创 文字转语音软件工具：让每段文字都拥有灵魂声线
观众都说像专业纪录片旁白”200+真人级AI音色：温柔知性、活力少年、磁性播音、方言特色…多语言专家：支持中英日韩等28种语言，外贸、教育、跨文化场景无忧。：Windows/Mac/Android/iOS/网页端无缝同步。实时渲染引擎：1万字文本秒级转换（速度领先行业300%）深度情感引擎：智能匹配欢快/严肃/悲伤等12种情绪语调。专业领域优化：法律条文清晰断句、小说角色音色自动切换。：10分钟生成带情绪的短视频配音。：为视障人群朗读电子书/网页内容。：批量生成产品解说、客服语音。
2025-02-27 13:32:03
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原创 Windows安装NVIDIA显卡CUDAD调用GPU，适用于部署deepseek r1
主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的，几乎无一例外。还有一个叫做cudnn。在NVIDA官网列表中，查看自己的显卡型号是否在NVIDA列表中，若存在则可以下载cuda实现GPU加速，这里可以看到我的显卡计算力为7.5，当然如果你的显卡运算能力在3.0以下，那没有适合你的cuda版本。显卡：（GPU），主流是NVIDIA的GPU，因为深度学习本身需要大量计算。GPU的并行计算能力，在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。驱动：没有显卡驱动，就不能识别GPU硬件，不能调用其计算资源。
2025-02-25 23:02:14
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原创 CUDA和cuDNN什么区别如何安装下载cuda
需编写 CUDA C/C++ 代码通过深度学习框架间接调用（如 Python API）通用计算（如科学模拟、图形处理）深度学习（如 CNN、RNN 训练）提供底层 GPU 编程接口和工具提供优化后的深度学习核心算法实现。基础平台，独立存在依赖 CUDA，需与 CUDA 版本匹配。如果你需要本地部署Deepseek可以联系站长。通用 GPU 计算平台深度学习专用加速库。
2025-02-25 10:12:33
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原创 从 DeepSeek 到财富宝藏：探索未知的致富之路
比如说，像大数据分析这样的 DeepSeek 技术，通过对海量数据的深度挖掘和分析，企业能够精准地了解消费者需求，从而制定更有效的营销策略，增加销售额，这就是将 DeepSeek 转化为财富的一种方式。就像某知名设计师，摒弃了传统的设计理念，深入探索人们内心深处的情感需求，设计出了一系列独具匠心的产品，从而赢得了市场的青睐，赚得盆满钵满。总之，DeepSeek 就像是一座隐藏在迷雾中的宝藏山，只要我们有勇气去探索，有智慧去挖掘，有耐心去打磨，就一定能从中找到属于自己的财富宝藏。
2025-02-25 00:44:54
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原创 AnythingLLM安装包下载+CUDA安装包下载地址，提升GPU性能【语义熔炉网】
验证deviceQuery和bandwidthTest,在命令窗口运行测试文件，定位到 在cuda安装目录的deviceQuery.exe bandwidthTest.exe两个地方的Result=PASS则说明通过，反之，Rsult=Fail 则需要重新安装。安装图文教学：www.mix688.com/forum-post/630.html。含DeepSeek相关工具。
2025-02-23 21:03:47
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原创 喂饭级：deepseek调用GPU安装CUDA下载安装
如果以上都没问题，则说明CUDA安装成功，至于Cuda安装成功之后的使用，我们可以在Visual Studio中写C++代码使用，也可以在Anaconda和Pycharm中写Python代码使用，额外下载安装cudnn，CUDNN是一个常见的神经网络层加速库文件，能够很大程度把加载到显卡上的网络层数据进行优化计算，而CUDA就像一个很粗重的加速库，其主要依靠的是显卡。，有两种安装方式，自动和手动，选择适合自己电脑的显卡驱动下载，安装很简单，直接下一步就可以，默认系统安装路径。第三步：安装cuda。
2025-02-23 14:50:36
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原创 DeepSeek本地部署详细指南！
那么本地部署的需求也随之而来，DeepSeek作为一款开源且性能强大的大语言模型，提供了灵活的本地部署方案，让用户能够在本地环境中高效运行模型，无需支付在线 API 费用，自由调整和定制模型参数，同时保护数据隐私。点击下拉框，可以看到多个版本，区别是参数不一样，数字越大，代表参数越多，性能就越强，但也对计算机的性能要求较高。跳出的页面中设置好模型，选择Ollama API，最后选择我们已经安装好的deepseek模型就可以了。安装过程大概十几分钟，如果你卡一小时以上，或者一直不动，别纠结，考虑重下试试~
2025-02-21 01:26:22
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原创 WPS接入deepseek-OfficeAI助手插件下载
OfficeAI 助手 是一款免费的智能AI办公工具软件，专为 Microsoft Office 和 WPS 用户打造。无论你是在寻找如何输入“打勾（√）符号”的方法，还是想知道“怎么在插入表格前添加文字”，或者“该用哪个公式”， AI办公助手都能为你提供快速、准确的解决方案。通过简单的指令，ExcelAI 插件可以帮你自动完成复杂的公式计算、函数选择。WordAI 插件还具备整理周报、撰写会议纪要、总结内容、以及文案润色的强大功能。
2025-02-20 21:27:21
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原创 DeepSeek R1本地部署+知识库+Page Assist
依然是右上角设置齿轮，【一般设置】，下方有个【管理网络搜索】，选择合适的搜索引擎，总搜索结果默认是2，可以适当调大一些，这样参考网络资源的权重更大。首次使用是英文版，不太习惯，点击右上角设置齿轮，【General Settings】，分别选择【简体中文】。根据自己显卡大小，选择对应的参数规模，1.5b最小，可以先用这个来尝试，完成以后再跑更大的参数模型。左侧菜单【管理知识】，【添加新知识】，指定知识的标题，并上传我们的本地资料，提交。网络条件允许的话，直接谷歌商店搜索下载，下面介绍的方法国内网络可用。
2025-02-20 19:33:39
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原创 DeepSeek与Grok：AI语言模型的全面对决
访问【深度求索官网】申请测试密钥，或加入xAI开发者计划获取Grok沙盒环境（需验证GitHub万星以上项目）。提醒：商业使用需分别签署《生成式AI服务管理承诺书》（中国）或《AI Ethics Charter》（国际）。Ollama安装部署本地deepseek教学及安装包。Grok苹果手机安装教学。
2025-02-19 08:29:33
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原创 DeepSeek R1 + AnythingLLM搭建本地私有知识库详解
语义熔炉-通过以上步骤，可在2小时内完成从环境搭建到知识库部署，实现企业内部数据与通用AI能力的结合。下载AnythingLLM桌面版。
2025-02-17 19:02:47
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7原创 万人围观，3分钟用DeepSeek搭建个人知识库（附完整教程）
例子：比如“苹果”这个词，嵌入模型会把它变成一个数字向量，比如 [0.1, 0.2, 0.3]。如果“苹果”和“水果”语义相近，它们的向量也会很接近，比如 [0.1, 0.2, 0.3] 和 [0.12, 0.21, 0.31]。如果没有一个统一的存储和检索系统，这些资料很容易变得杂乱无章，查找起来费时费力。”它的任务就是根据你的问题，生成一个合适的回答。如果存在报错，我将对应的安装包放在了网盘中，可以直接取网盘下载。现在有了R1会话模型，我们需要添加一个嵌入模型。无脑安装，比较简单，这里不在赘述。
2025-02-17 01:30:52
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原创 DeepSeek在Chatbox客户端部署后如何添加知识库
点击插件图标 → 设置 → 选择"Ollama" → API地址填http://localhost:11434 → 选择deepseek-r1模型。下载安装Cherry Studio → 设置 → 模型服务 → 添加Ollama → 输入http://[本机IP]:11434。Chatbox提问 → Cherry Studio API → 检索知识库 → 返回增强结果 → Chatbox显示。知识库管理 → 上传文档 → 自动向量化（需额外安装嵌入模型如bge-m3）对话时勾选知识库名称（需提前命名）
2025-02-15 02:13:32
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原创 Windows本地部署DeepSeek详细教程
高度封装的命令，直接将其复制到管理员权限下的powershell运行，即可安装8b的deepseek-r1；运行结果如下，用经典弱智吧问题进行测试，感觉deepseek没有通过。以获取想要下载的模型，有不同参数量的模型可供考虑，对计算机存储的要求也不同，这里选择参数量为8b的模型，这样虽然推理能力不咋样，文字生成速度还行。访问 Open WebUI 应用（第一次使用也需要重启电脑）。又是经典的弱智吧问题，R1彻底完败！可以看到这个时候已经出现了可以被系统识别的ollama命令。参数选择的右侧有一行‘
2025-02-13 21:56:08
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原创 2025最新保姆级教程：DeepSeek本地部署+知识库搭建全流程投喂数据
语义熔炉-强调“2025最新版”，解决旧教程环境变量设置、模型版本过时等问题。
2025-02-13 13:18:30
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原创 Lm studio本地部署DeepSeek
进入ollama官网的Models页面，找到deepseek-r1模型，在模型型号的下拉栏里，根据你的显卡的显存大小找到适合的模型(若显存能覆盖模型大小，则能跑GPU，若不能覆盖模型大小，则会跑到CPU上，虽然都能用，但速度上可能会有偏差)找到 "高级→环境变量"，在“系统变量”底下点击“新建”，在弹窗的变量名输入"OLLAMA_MODELS"，变量值输入你的models的路径地址，然后凡是有确定的按钮都要点确定！设置完成后，重启电脑！在 “此电脑”右键→属性，进入"设置-关于"界面，点击“高级系统设置”
2025-02-13 01:38:31
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原创 将 DeepSeek 接入 WPS，办公效率飞起
语义熔炉网，点击“调用 DeepSeek”按钮，即可实现 AI 对话、写作、排版、绘画、校对、翻译、数据分析、公式执行等多种功能。：点击“OfficeAI 助手” → “调用 DeepSeek”，即可使用 AI 对话、写作、排版等功能。安装插件后，打开 WPS，菜单栏会新增“OfficeAI 助手”选项卡。点击“刷新模型列表”，选择“DeepSeek-R1”或“V3”模型。点击“OfficeAI 助手” → “设置” → “大模型设置”。开启“本地部署”，选择“APIKEY”模式。（请确认完整链接）。
2025-02-11 18:13:48
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转载 LM Studioh和ollama在本地部署deepseek上有哪些技术优势
LM Studio 和 Ollama 都是用于本地运行大型语言模型（LLM）的工具，但它们在设计目标、使用方式和适用场景上有显著区别。如果你需要 API、多模型服务化部署，或计划将 LLM 与其他开发工具（如 LangChain）结合使用。内置官方模型库（如 LLaMA、Mistral），支持自定义 Modelfile 构建私有模型。提供直观的聊天窗口、模型切换、参数调整（如温度、最大 token 数等），适合非技术用户。如果你想要「开箱即用」的聊天式交互，注重图形界面和易用性，且不需要 API 集成。
2025-02-09 11:08:00
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manus邀请码企业邮箱
2025-03-07
manus 邀请码注册教程
2025-03-07
ollama本地部署deepseek可视化工具chatbox-mac版本
2025-02-09
Ollamab本地部署Deepseek安装包
2025-02-09
空空如也
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