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RSS订阅原创 基于DeepSeek+GIS的建设项目用地报批辅助系统 【合规性审查】
先看样例数据（postgresql 数据库为例）查询结果如下图（这个库中备注的表很有限但够演示效果，在正式应用环境中建议备注所有表）SELECTFROMSELECTFROMpg_class CWHEREORDER BY创建自定义函数# 提交事务（如果有数据修改操作）# 关闭游标和连接与传统 GIS 应用相比，DeepSeek 在处理复杂任务时优势显著。传统 GIS 虽在空间分析上表现出色，但面对相关数据筛选工作时力不从心。
2025-03-27 16:13:01
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原创 基于DeepSeek+GIS的建设项目用地报批辅助系统【系统概述】
一，系统架构与工作原理（一）数据层构建（二）分析处理层融合（三）应用层呈现二，核心功能详解（一）智能数据处理与管理（二）深度合规性分析（三）智能决策支持三，实际应用案例展示（一）大型基础设施项目高效审批助力（二）工业园区精准规划与合规落地四，系统优势与展望（一）显著优势（二）未来展望在建设项目日益复杂、土地资源愈发稀缺的当下，建设项目用地报批工作面临着前所未有的挑战。传统的用地报批流程繁琐，涉及海量数据处理、复杂法规解读以及多部门协同，效率低下且容易出错。
2025-03-26 16:25:21
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原创 DeepSeek 实现数据统计图文教程（maxKB +ollama+echarts）
虽然当前的呈现方式较为简约，但数据查询到展示的完整流程已成功实现。若你对进一步提升其智能化程度感兴趣，不妨自行探索一番。后续我还将带来更多精彩内容，欢迎关注，以免错过。
2025-03-10 17:23:53
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原创 DeepSeek R1+RAG 构建本地AI知识库
这种部署方式在管理运维方面展现出诸多优势。它能够极大地简化日常运维流程，凭借自动化的管理工具，可实时监测系统运行状态，及时察觉潜在故障隐患，大幅提升问题响应速度。同时，标准化的部署规范使得不同环节的操作有章可循，有效减少人为失误，确保运维工作的稳定性与可靠性。而且，该方式支持灵活扩展，当业务量增长时，能便捷地对系统进行升级或添加新资源，在保障管理高效性的同时，降低整体运维成本，为企业长期稳定发展提供坚实有力的技术支撑。
2025-03-03 17:57:31
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原创 DeepSeek+Ollama+AnythingLLM 本地部署完全指南，打造专属知识库
它提供了一种方法来将文本内容转化为高层次的向量表示，这些向量可以被用来进行各种 downstream的任务，例如文本分类、信息检索、机器翻译等。在集成到类似的系统中，nomic-embed-text 可以帮助将自然语言处理的内容嵌入到知识库或模型中，从而增强对文本数据的理解和处理能力。第一步：LLM 首选项（大语言模型选择）：选择Ollama，AnythingLLM会自动检测本地部署的模型，所以前提确保Ollama本地部署的模型正常运行。结果是参考刚才上传的知识库内容去回答了问题，内容准确度还是不错的。
2025-02-24 16:40:42
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原创 DeepSeek-R1本地化部署 java调用 图文教程（Ollama+Docker+OpenWebUI）
DeepSeek-R1 是幻方量化旗下大模型公司 DeepSeek 研发的系列推理模型，以下是关于它的简介：2024 年 11 月 20 日：DeepSeek-R1-Lite 预览版正式上线网页端，仅支持网页使用，暂不支持 API 调用。2025 年 1 月 20 日：DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1 模型，并同步开源模型权重。2025 年 1 月 24 日：在 Arena 上，DeepSeek-R1 基准测试升至全类别大模型第三，在风格控制类模型分类中与 OpenAI o1 并列第一
2025-02-14 17:14:05
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原创 WSL2 + DOKER +IDEA 开发到发布完整过程（详细步骤，图文并茂）
在现代软件开发流程中，借助 WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）搭建稳定的 Linux 运行环境，搭配 Docker 进行高效的容器化管理，再结合 IDEA 这一强大的集成开发工具，能够构建出一套流畅且高效的开发体系。从项目的初始开发阶段，在 IDEA 中进行代码的编写与调试，利用 WSL2 提供的类 Linux 环境，充分发挥各类开源工具和库的优势；到通过 Docker 将开发成果及其依赖项打包成标准化的镜像，实现应用的可移植性和环境一致性；
2025-01-24 16:36:32
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原创 Windows安装 WSL2、Ubuntu 、docker（详细步骤 ， 弃用 docker desktop ）
在现代软件开发领域，容器化技术已经成为提升应用部署效率和环境一致性的关键手段。Docker 作为一款卓越且被广泛应用的容器化平台，凭借其独特的技术架构，允许开发者将应用程序及其所需的全部依赖项，完整地打包进一个高度可移植的容器中。这一创新的技术方案，使得应用无论部署在何种基础环境，无论是本地开发机、测试服务器，还是复杂的生产集群，都能以高度一致的方式稳定运行，极大地降低了因环境差异导致的应用故障风险。
2025-01-23 17:48:52
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原创 WVPPro+ZLMediaKit+FFMPEG视频监控平台搭建 （包括 OBS/VLC推流 +GB28181模拟客户端 调试测试）
WVP-PRO基于GB/T 28181-2016标准实现的流媒体平台，依托优秀的开源流媒体服务ZLMediaKit ，提供完善丰富的功能。GB/T 28181-2016 中文标准名称是《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》是监控领域的国家标准。大量应用于政府视频平台。通过28181协议你可以将IPC摄像头接入平台，可以观看也可以使用28181/rtsp/rtmp/flv等协议将视频流分发到其他平台。
2025-01-21 15:22:45
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原创 第四章 AI垃圾监测识别系统【模型导出+模型使用+系统展现】
AI学习，深度学习，YOLO，机器视觉分析，AI模型训练，无人机航拍，边缘计算，人工智能，AI人居环境整治解决方案
2025-01-13 16:40:28
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原创 第三章 AI垃圾监测识别系统【系统实施方案+数据集制作+模型训练】
AI学习，深度学习，YOLO，机器视觉分析，AI模型训练，无人机航拍，边缘计算，人工智能，AI人居环境整治解决方案
2025-01-13 16:39:34
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原创 第二章 Anaconda+Pycharm+Yolov8开发环境搭建与检测验证
AI学习，深度学习，YOLO，机器视觉分析，AI模型训练，无人机航拍，边缘计算，人工智能，AI人居环境整治解决方案
2025-01-13 16:38:45
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原创 第一章 项目背景与实现思路【农村人居环境整治】
AI学习，深度学习，YOLO，机器视觉分析，AI模型训练，无人机航拍，边缘计算，人工智能，AI人居环境整治解决方案
2025-01-13 16:37:51
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删除大量文件工具.rar
2021-08-20
android开发环境搭建-win7_64位.doc
2013-03-22
中文转拼音 jar 带格式化
2013-03-08
空空如也
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