Fedora操作快捷键

最新推荐文章于 2025-06-13 20:29:05 发布

liuyu790810

最新推荐文章于 2025-06-13 20:29:05 发布

阅读量1.6k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：终端图形 c

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuyu790810/article/details/4104090

切换到图形模式－ Ctrl + Alt + F1
切换到字符终端TTY2 － Ctrl + Alt + F2
切换到字符终端TTY3 － Ctrl + Alt + F3
切换到字符终端TTY4 － Ctrl + Alt + F4
切换到字符终端TTY5 － Ctrl + Alt + F5
切换到字符终端TTY6 － Ctrl + Alt + F6
重新启动X Window － Ctrl + Alt + Backspace

在X Window下的快捷方式

弹出应用菜单－Alt + F1
弹出运行对话框－ Alt + F2
返回到桌面－ Ctrl + Alt + d

在终端下的快捷鍵

Ctrl + a －返回到命令行的行首
Ctrl + b －
Ctrl + c －终止当前进程的执行
Ctrl + d －

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

liuyu790810

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

从零开始的 Ollama + MCP 服务器

iCloudEnd的博客

04-20

206

在过去的几个月里，模型上下文协议已经出现在每个人的关注中，已经开发出多个很酷的集成示例，我相信它会继续存在，因为它为如何将工具与代理或软件与人工智能模型集成设定了标准。由于我热衷于撰写小型LLM课程，因此我决定尝试将Ollama中的小型LLM课程与MCP服务器连接起来，以体验一下这个新标准。今天，我想向大家展示一种将Ollama与MCP服务器集成的可能实现方案。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

SpringAI整合Ollama集成DeepSeek

与海

04-04

424

【代码】SpringAI整合Ollama集成DeepSeek。

spingboot+springAi+MCP+deepseek实现智能聊天结合orm框架查询数据库

m0_37681136的博客

04-09

2467

spingboot+springAi+MCP+deeepseek实现智能聊天结合orm框架查询数据库。随着近来两年AI的冲击，相信越来越多的码农深感焦虑，一是害怕自己当前所在岗位会被替代，二来想要学习AI，也不知道从哪里入手。同样作为一个资深老爪哇程序猿的我一样深感疲惫。想去尝试新鲜的东西，却是有点力不从心，无从下手。最近呢在各大技术平台，还真被我捞了点东西，现在我将其整理在一起，结合平时爪哇常用场景实现一些简单功能，望能给同样迷茫的你带去一丝希望。。。

Spring AI 本地Ollama

王小工小工历程

05-27

1018

本文介绍了Ollama大模型的本地部署及与Spring AI的集成方案。主要内容包括：Ollama在Linux/WSL2等环境下的安装方法，DeepSeek-R1等模型的下载与运行；Spring AI通过引入Ollama依赖实现本地集成；性能优化方案如硬件加速、轻量化模型选择；常见问题处理如资源不足、CUDA内存错误等。该方案帮助开发者快速构建本地化AI应用，平衡灵活性与性能需求。

手把手教学：SpringBoot + MCP（SSE） + Cherry Studio实战

独孤求梦

04-12

1241

Tool注解识别为mcp函数，对于函数的参数也可以加上@ToolParam注解，表明是mcp函数的参数。环境：JDK 17 、 springboot 3.4.4。2、选择支持MCP的LLM（这里选择的是qwen-max）询问"深圳今天的温度是多少"，mcp函数返回结果如下。注册ToolCallbackProvider。引入spring-ai-mcp相关的依赖项。Bun 是一个类似nodejs的运行环境。1、本次使用的版本号为：V1.2.2。3、创建新对话，选择MCP服务。1、配置MCP服务（SSE）

5、Spring AI（MCPServer+MCPClient+Ollama）开发环境搭建_第一篇

最新发布

xiatiaohcx的专栏

06-13

1272

该开发环境是在3、后端持久化（SpringBoot3.5.0+MybatisPlus3.5.5+mysql8.4.0）环境搭建上进行改造的，用到了后端持久化，主要改造的地方为数据库把email字段改为height（身高），该开发环境主要是设计了一个灌篮高手篮球经理对球队成员简单的查询，通过这个场景把MCPServer、MCPClient、大模型、用户客户端相互的职责和关系简单捋一下，其他的改造和实现一边贴代码一边解释。

SpringAI集成本地AI大模型ollama（调用篇）非常简单！！

weixin_54925172的博客

05-13

9027

这里不做具体的代码深挖，只做基本基础的运用。后期有机会会出个人模型训练方法。流式调用的展示（我们跟ai聊天，回答不是一下子就出来的，就是这种流式调用所展示的这般）启动完成后，我们可以在cmd中执行ollama可以看到相关命令行。然后我们需要在这个ai中给它下载好一个已有模型给我们自己使用。直接下载到本地，然后启动ollama。将命令行运行即可下载。我们看看普通调用的展示。

springai结合ollama

Blue的博客

12-05

1529

ØOllama是一个用于部署和运行各种开源大模型的工具；Ø它能够帮助用户快速在本地运行各种大模型，极大地简化了大模型在本地运行的过程。Ø用户通过执行几条命令就能在本地运行开源大模型，如Llama2等；Ø综上，Ollama是一个大模型部署运行工具，在该工具里面可以部署运行各种大模型，方便开发者在本地搭建一套大模型运行环境；

springAI结合ollama简单实现

var200的博客

08-21

4844

/ console.log('收到的数据:', value);//处理data:字样，格式化流数据。// 发送 POST 请求。// 继续读取下一个数据块。// 检查响应是否成功。// 检查是否读取完毕。// 返回一个可读流。// 处理每个数据块。// 开始读取数据流。

Spring AI+MCP强强联合：三步打造智能体开发王炸组合！

2401_84204207的博客

04-06

5930

注意，它连接的不是物理设备，而是AI模型和外部的数据源、工具等。有了MCP，AI模型就能更方便地获取外部的信息，完成更多的任务。比如，通过MCP，AI模型可以操作电脑读写文件，或者模拟浏览器操作等。

Spring AI和Ollama

new_ord的博客

01-06

3825

Spring AI 不仅提供了与 OpenAI 进行API交互，同样支持与 Ollama 进行API交互。Ollama是一个发布在GitHub上的项目，专为运行、创建和分享大型语言模型而设计，可以轻松地在本地启动和运行大型语言模型。

Ollama + MCP 深度整合指南：从模型到 LLM 应用开发全流程方案

分享平时的学习心得和笔记

04-25

1292

通过本文的教程，你已经掌握了如何将 Ollama 与 MCP 深度整合，打造一个功能强大的大语言模型应用。从环境准备、安装依赖、创建 MCP 服务器，到开发客户端、工具集成，再到优化与扩展，每一步都经过详细讲解，确保你能够轻松上手。如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎在评论区留言交流，分享你的经验和心得！

Ollama+MCP深度整合指南：从模型到LLM应用开发全流程方案

分享平时的学习心得和笔记

04-25

965

（工具调用协议）的组合简直是“平民开发者的神器”！今天手把手教大家如何用。实现一个功能强大的AI助手，支持文件操作、网络搜索、代码交互等高级功能。“帮我找本地文件里关于’Ollama配置’的文档，再搜索网络上的教程”最近在探索本地大模型应用时，发现。（轻量级模型部署工具）和。

Ollama + MCP 深度整合指南：从模型到LLM应用开发全流程方案

分享平时的学习心得和笔记

04-25

945

通过本文的指南，你已经掌握了 Ollama 和 MCP 的深度整合方法。从安装依赖、配置环境到实际应用，每一步都清晰明了。希望这篇文章能够帮助你快速构建高效的 LLM 应用。如果你在实际操作中遇到任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力为你解答！

SpringAI 整合 Ollama 大语言模型实践

郁夜的博客

04-22

2291

SpringAI 整合 Ollama 大语言模型实践

Spring AI Alibaba + Ollama：国产 LLM DeepSeek 低成本AI应用开发认知

2401_85343303的博客

03-12

1663

Spring AI 是由 Spring 官方维护的 AI 开发框架，旨在简化企业级 AI 应用构建。Spring AI借鉴了 Python 生态的 LangChain 等工具的设计理念，但并非直接移植，而是专注于解决 Java 开发者面临的 AI 集成核心难题——将企业数据/API 与 AI 模型无缝连接，突破 Python 生态垄断，推动生成式 AI 应用向多语言生态扩展。是阿里云为Java开发者打造的开源 AI 开发框架，基于Spring AI深度集成通义系列模型，提供标准化接口和高阶抽象能力。

SpringAI+Ollama快速入门，非常详细收藏我这一篇就够了！

2401_84204413的博客

12-02

2191

Spring AI 大模型 Ollama

weixin_45945401的博客

12-22

1035

ghcr.io/open-webui/open-webui:main：这是你要运行的 Docker镜像的完整名称，ghcrio是 GitHub Container Registry 的地址，openwebui/open-webui 是镜像的仓库和名称，main是标签，通常表示该镜像的最新或主分支版本。这是一个 docker run 命令，用于启动一个新的 Docker 容器，下面是这个命令各个部分的解释：docker run：这是 Docker 的命令，用于从指定的镜像启动一个新的容器；

Spring AI ollama

01-16

### Spring Framework与Ollama的集成 #### 使用Spring AI模块实现AI应用开发为了利用Spring框架构建基于Ollama的人工智能应用程序，开发者可以通过引入特定库来简化这一过程。具体来说，在项目中加入`spring-ai-starter`依赖项能够帮助快速搭建起具备机器学习能力的服务端程序[^1]。对于希望借助Spring生态系统的力量加速AI项目的团队而言，除了上述提到的基础组件外，还可以考虑采用其他辅助工具和服务： - **Spring ML** 提供了一系列用于处理模型训练、评估以及预测任务的功能接口； - **Spring Data** 支持多种数据源接入方式，方便管理结构化和非结构化的海量信息资源； - **Spring Integration** 则有助于创建复杂的消息驱动架构，促进不同服务之间的高效协作；在实际操作层面，完成环境准备之后，按照官方文档指导依次执行添加所需Maven/Gradle插件声明、调整配置文件参数设定等工作即可让应用程序顺利调用到由Ollama所提供的强大算法引擎支持下的各项特性。 ```xml  <dependency> <groupId>com.spring.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter</artifactId> <version>${latest.version}</version> </dependency> // Gradle implementation 'com.spring.ai:spring-ai-starter:${latest.version}' ``` 通过以上步骤，便可以在现有的Spring工程基础上轻松扩展出智能化的应用场景，享受来自前沿科技带来的无限可能性的同时保持系统的稳定性和可维护性。