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RSS订阅原创 绝杀异步竞态：从 30 次失败到根治 AIGC 任务秒传与状态死锁
永远不要信任异步回调的时序异步操作的执行顺序是不可预测的，尤其是在多任务队列中；解决竞态问题的最佳方式是身份验证，而非依赖时序判断。物理隔离优于逻辑判断清空旧数据要“物理清空”（直接赋值空数组），而非“逻辑清空”（通过条件过滤）；从源头斩断脏数据的干扰，比在下游拦截更有效。状态判断要基于真实数据避免将状态存储在State中，尤其是依赖其他数据的派生状态；改用计算属性，实时反映数据的真实状态，杜绝状态死锁。给外部数据加“防火墙”当内部有任务在运行时，要屏蔽外部数据的同步；
2026-01-04 20:30:00
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原创 开发图生图小程序，调用本地comfyui的api接口，怎么测试是否连通可用？
先解除小程序的网络限制，用局域网IP访问ComfyUI；从「基础连通」→「单接口功能」→「全流程」逐步测试；结合控制台日志和错误码排查问题。只要能成功调用/queue/prompt三个核心接口，就说明ComfyUI API可被小程序正常调用。
2025-12-08 21:45:00
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原创 苹果Mac OS磁盘工具怎么把Win10系统磁盘空余空间分配给Mac系统？
苹果Mac OS磁盘工具怎么把Win10系统磁盘空余空间分配给Mac系统？
2025-12-01 20:30:00
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原创 实现 “真人级“ 实时对话数字人：技术现状、挑战与未来时间线
"真人级" 实时对话数字人的实现，将标志着人机交互史上的重要里程碑。它不仅是技术的突破，更将重新定义人与数字世界的关系 —— 从 "使用工具" 到 "平等交流"。随着算法、算力与数据的持续进步，我们正站在一个全新数字时代的门槛上。未来已来，只是尚未普及，而数字人技术的进化，将成为打开这个未来的关键钥匙。
2025-11-17 19:45:00
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原创 怎么用小米音箱控制HA打开MQTT协议的智能开关？
摘要：本文介绍了如何通过小米音箱控制Home Assistant(HA)中的MQTT智能开关。主要步骤包括：1)配置智能开关连接MQTT服务器并创建客户端；2)在HA中设置MQTT服务；3)利用小米音箱的语音识别功能创建自动化触发规则；4)在米家APP中设置语音关键词训练计划。最终通过语音指令即可控制智能开关，还支持批量控制多个开关的自动化场景。
2025-10-27 20:30:00
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原创 Btrfs 与 EXT4 对比解析
EXT4 是“稳扎稳打的老将”，适合对功能要求简单、优先稳定性的场景；Btrfs 是“功能丰富的新锐”，适合需要快照、校验、灵活管理的场景（尤其是 NAS 用户）。对于家庭/中小企业 NAS，
2025-10-20 19:15:00
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原创 NVIDIA L20、A10、V100、T4、P100、P4 六款加速卡的深度对比
NVIDIA六款加速卡对比摘要：L20（Ada架构）主打大模型推理，48GB显存支持长文本处理；A10（Ampere）适合虚拟化和边缘AI，24GB显存；V100（Volta）仍为训练首选，HBM2显存带宽达900GB/s；T4（Turing）是性价比推理卡，16GB显存70W功耗；P100（Pascal）适合预算有限的训练场景；P4（Pascal）专为轻量边缘推理设计，8GB显存50-75W功耗。选择建议：大模型选L20/A10，边缘计算选T4/P4，科研训练用V100，预算有限考虑P100/P4。
2025-09-12 09:39:44
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原创 新版AI全能管家（开源免费）,实时对话数字人管家，研发切换管家功能测试预览
这次测试研发新管家一键切换形象功能，新版本AI数字人全能管家，即将推出，开源免费，AGI新一代智能家居管家新形态，欢迎大家来体验。AI数字人+智能家居（HA）开源项目地址：https://github.com/latiaoge/AI-Sphere-Butler。新版AI全能数字人管家（开源免费）研发切换管家功能测试预览。
2025-07-10 22:30:14
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原创 AI-Sphere-Butler项目语音切换数字人管家形象功能老是开发不成功。
步骤说明语音录入与识别采集音频，调用语音识别接口获取文本文本清洗去除杂质、标点，获得准确匹配文本命令匹配根据识别文本判断是否包含切换管家关键字（如“切换小丽”）状态修改调用改变管家状态组件状态感知通过 React Context 和 Hook 获取最新管家状态UI同步更新组件根据状态刷新显示对应管家信息。
2025-07-10 17:38:40
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原创 SenseVoice二次开发，ASR语音命中声纹识别了，然后什么人说话都能识别，语音唤醒老是测试不成功？
通过多次调试和优化，我们逐步解决了语音唤醒和声纹识别功能中的多个问题。
2025-07-09 22:28:19
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原创 新版本AI数字人全能管家，即将推出，还是开源免费。
AI-Sphere-Butler开源项目推出新版智能家居管家系统，具备AI数字人交互功能。该项目采用全新架构和UI设计，支持个性化管家选择，最低硬件要求为i5 CPU、16G内存和4G显卡。项目地址已公开，提供相关教程，欢迎体验。
2025-07-02 18:10:50
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原创 AI-Sphere-Butler之如何将豆包桌面版对接到AI全能管家~新玩法（一）
Win10专业版豆包桌面版1.47.4英伟达4070ti 12Gpython3.10。
2025-06-23 20:57:23
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原创 开源新模型技术速递之Ming-lite-omni：AI实时交互数字人的未来
通过Ming-lite-omni的统一感知与生成能力，AI-Sphere-Butler将能够生成更高质量的响应，无论是文本、语音还是图像，都能更准确地反映用户的意图和需求。Ming-lite-omni的统一全模态感知能力将使AI-Sphere-Butler能够更自然地理解和响应用户的多模态指令，无论是文本、语音还是图像输入。Ming-lite-omni的创新生成能力将使AI-Sphere-Butler能够执行更多样化的任务，如图像编辑、风格转换等，从而扩展其应用范围。
2025-06-19 09:13:25
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原创 本地部署vllm加速版indextts并开启api服务，客户端老是调用失败报错500，\nKeyError: ‘character‘\n“
英伟达4070ti 12G。
2025-06-17 12:08:08
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原创 怎么在WSL里面写一个Ubuntu系统下的python快速启动脚本？
在WSL2(Ubuntu22.04)中编写Python快速启动脚本的解决方案：可以通过Windows的.bat脚本直接调用WSL命令，将conda环境激活、目录切换和Python启动合并为一条指令。具体方法有： 直接使用.bat脚本：包含conda激活路径、环境名、项目路径和启动命令 更推荐的方式：先在WSL中创建.sh脚本(需要赋予执行权限)，然后.bat脚本直接调用该.sh脚本 两种方法都能实现一键启动，后者更易维护。关键步骤包括获取conda路径、编写多命令执行脚本，并确保路径正确。
2025-06-15 09:37:02
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原创 如何将本地模型服务不可用，自动切换调用线上模型？
本地模型调用代码放qw.py里，包含请求和异常处理；线上模型调用代码放zx.py，类似结构，替换接口地址和认证信息；主程序zj.py负责调用本地模型，失败时自动切换调用线上模型；方便维护，且切换逻辑集中管理。
2025-06-14 15:04:38
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原创 如何统一从一个共享的配置文件（比如 config.yaml 和 config.py）加载配置信息，避免硬编码。
如何统一从一个共享的配置文件（比如 config.yaml 和 config.py）加载配置信息，避免硬编码?，但它们都统一从一个**共享的配置文件（比如。确保Python可以正确解析包路径。）**加载配置信息，避免硬编码。
2025-06-14 15:02:43
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原创 AI高考志愿助手应用架构设计并上线实施运行
用户前端输入 --> 后端Java服务 --> MySQL数据库查询匹配分数和专业 --> 结果发送至大模型 --> LLM总结生成推荐志愿表 --> 前端展示用户前端输入 --> 大模型（含MCP接口调用能力）--> 通过MCP调用MySQL查询接口获取分数匹配结果 --> LLM总结生成推荐志愿表 --> 前端展示。
2025-06-09 15:40:34
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原创 Qwen3开启了调用工具功能，为什么还要写一下Function call逻辑才能使用mcp服务?
摘要：Qwen3开启MCP工具调用功能后仍需编写Function Call逻辑的原因在于：1）MCP功能开启仅提供权限基础，业务调用需Function Call定义具体接口和参数；2）Function Call作为模型与外部服务的桥梁，规范调用时机和参数格式；3）MCP业务涉及复杂参数，需结构化处理。对于是否让模型自主判断参数，直接生成存在准确性风险，建议采用Function Call机制或结合模型生成与后端校验，微调专属模型虽能提升能力但成本较高。最优方案需根据业务复杂度选择Function Call或混
2025-06-09 00:30:00
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原创 什么是（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练？
设计合理的奖励函数R，明确哪些行为是期望强化的，哪些是要惩罚的。奖励信号对训练收敛至关重要。训练阶段目的/功能增量关系预训练学习语言基础和广泛知识模型能力根基指令监督微调（SFT）学习执行具体指令和任务让模型更实用，更懂指令奖励模型训练学习评价文本质量，提供奖励信号连接微调和强化学习，给出训练反馈PPO训练用奖励信号强化模型输出通过策略优化提升人类偏好一致性DPO训练直接用偏好数据优化模型简化训练，不依赖奖励模型KTO训练注入外部知识提升准确性。
2025-06-08 00:45:00
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原创 什么是大模型算法？自己设计实现大模型程序代码算的上是算法吗？
大模型算法是指用于构建和训练大规模深度学习模型的核心理论与方法，包括模型架构设计、训练优化、微调技术等核心环节。算法与代码的区别在于：算法是解决问题的抽象方法与逻辑设计，而代码是算法的具体实现。自己编写大模型代码是否算算法开发取决于创新性：若提出新架构或训练方法是算法创新；若仅调用现有模型或优化工程实现则不算。关键区分在于是否包含新的理论方法设计。
2025-06-08 00:30:00
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原创 AI-Sphere-Butler之如何启动AI全能管家教程(WSL测试环境下适用)
本文介绍了在WSL2环境下启动AI全能管家的详细步骤。首先需运行ollama启动大模型，然后通过wsl.bat脚本激活环境。接着需要依次运行四个Python程序：finalsay2.py、readquestion.py、hs.py和app.py（可选本地TTS服务）。最后通过浏览器访问指定网址启动数字人形象，点击麦克风即可开始对话。该方案为测试环境配置方法，正式环境可封装为服务运行。整个流程涉及大模型运行、语音合成、数字人交互等多个AI模块的协同工作。
2025-06-07 19:24:18
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原创 LLaMA-Factory微调Qwen3模型完了,怎么直接用vllm推理模型？
如何在vLLM中部署微调后的Qwen3模型 步骤概要： 合并LoRA权重：使用LLaMA-Factory的export命令将LoRA适配器与基础模型合并，生成完整模型文件 启动vLLM服务：通过vLLM加载合并后的模型，配置多卡并行、内存优化等参数 API测试：使用OpenAI兼容的API接口验证服务可用性 关键点： vLLM需要完整模型权重文件 多卡部署需匹配tensor-parallel-size参数 可通过调整max-model-len等参数优化显存使用 常见问题解决方法包括调整并行度、启用量化或降低
2025-06-07 01:00:00
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原创 怎么把一个有2万条的excel数据导入到mysql数据库？
2.需要把 zj.csv 文件放到这个目录下，才能通过 LOAD DATA INFILE 成功导入。在 MySQL 里，新建数据库非常简单。怎么把一个有2万条的excel数据导入到mysql数据库？这个路径就是 MySQL 允许读取文件的目录。，支持中文和更多字符，且排序规则为通用的。提前检查表格里面的空单元格改成-这条语句指定了字符集为。
2025-06-06 03:30:00
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原创 ChatBI应用之本地Qwen3大模型如何使用mysql-mcp-server-sse调用mysql数据库生成高考志愿推荐表
本文介绍了如何使用本地部署的Qwen3大模型通过mysql-mcp-server-sse工具连接MySQL数据库生成高考志愿推荐表。方案包括：1) 安装mysql-mcp-server-sse工具并配置环境变量；2) 优化server.py代码以支持工具自动注册和资源管理；3) 初始化数据库连接池。关键技术点涉及自动注册MySQL工具函数、连接池定时回收机制和系统信号处理。该方法实现了大模型与数据库的安全交互，为高考志愿推荐系统的开发提供了可行方案。
2025-06-06 03:00:00
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原创 在k8s中containerd 或者 docker 功能是相同的吗，比如docker中运行ollama在containerd 也可以运行吗？
K8s中containerd和Docker作为容器运行时的区别：Docker提供完整容器管理功能但资源消耗大，containerd更轻量专注运行时且是K8s官方推荐。两者均可运行Ollama等OCI标准镜像，但Docker CLI更友好适合开发，containerd需使用ctr/nerdctl工具。建议K8s生产环境使用containerd，开发测试可用Docker。Ollama部署时需注意两者在GPU支持和网络配置上的差异。
2025-06-03 00:45:00
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原创 怎么卸载所master节点上的 Kubernetes 组件,重新部署。
摘要： 要卸载并重新部署Kubernetes Master节点组件，需按步骤操作：1)停止所有Kubernetes和容器运行时服务；2)使用apt/yum卸载kubelet等核心组件；3)删除/etc/kubernetes等数据目录；4)清理CNI网络配置；5)卸载容器运行时；6)可选清理遗留网络接口。重新部署时需依次安装容器运行时、kubeadm组件、初始化集群并配置网络插件。操作前务必备份数据，具体步骤需参考官方文档，生产环境建议先在测试环境验证。（150字）
2025-06-03 00:15:00
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原创 vllm并发怎么处理，1秒发送6个请求，服务端是同时回复请求还是列队处理？
vLLM并发请求处理机制解析（150字摘要）： vLLM采用动态批处理策略处理并发请求，会将多个请求合并为批次在GPU上并行执行。日志数据显示"Running: 4-5 reqs"表明系统能同时处理多个请求，"Waiting: 0"说明无排队等待情况。通过KV Cache（使用率0.5%）和Prefix Cache（命中率65.5%）优化推理效率，前者缓存中间计算结果，后者复用相似前缀的激活状态。当并发请求超过硬件负载时才会出现排队（Waiting>0），正常情
2025-06-02 00:30:00
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原创 Qwen3模型思考出现不停重复循环？
模型在生成内容时陷入重复循环思考，原因是提示词中存在"必须完整结构"与"无法提供内容"的矛盾指令。解决方案包括：1）允许保留结构但注明"数据不足"，明确禁止重复解释；2）在系统指令中限制递归推理深度。修改后的提示词应包含"若字段无数据，保留结构并单次说明原因"的指令，避免模型陷入逻辑死循环，确保输出合规且简洁的JSON格式。关键是通过解除指令冲突，引导模型在结构完整性和内容缺失之间找到平衡点。
2025-06-02 00:15:00
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原创 如何使用 Docker 部署grafana和loki收集vllm日志？
Ubuntu20.04grafanaloki 3.4.1如何使用 Docker 部署grafana和loki收集vllm日志？1.创建一个名为 loki 的目录。将 loki 设为当前工作目录：2.将以下命令复制并粘贴到您的命令行中，以将 loki-local-config.yaml 和 promtail-docker-config.yaml 下载到 loki 目录中。3.将以下命令复制并粘贴到命令行中，在上一步中下载的配置文件启动 Docker 容器。默认情况下，该映像配置为以 UID 为 100
2025-06-01 10:25:36
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虚拟声卡Virtual Audio Cable v4.10PJ.zip
2024-02-23
Virtual Audio Cablev4.15
2024-02-19
刷写工具.wim rufus-4.0 DiskImage v1.6 WinAll win32diskimager-1.0.0-i
2023-12-05
Ext2Fsd-读取ext4格式的文件系统
2023-11-23
VBCABLE-Driver-Pack45win10
2025-06-23
ollama-ipex-llm-2.2.0b20250318-win
2025-03-21
2025年智能家居未来十年发展趋势(25.2.20)
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微软Microsoft BarCode Control 16.0
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CentOS7安装部署zabbix 5.0最后web配置打不开
2021-04-16
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