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AI代码助手助力开发者高效编程 本文介绍了当前流行的AI代码辅助工具及其应用场景。对于代码片段学习,推荐使用通用大模型;在PyCharm中可使用阿里云通义灵码插件,支持代码生成、优化和单元测试;字节跳动的Trae则更适合完整项目开发,具备需求分析、代码生成到测试部署的全流程自动化功能。文章详细讲解了Trae的多种智能模式:Plan模式处理复杂任务、SOLOCoder完成全链路开发、MCP协议调用外

本文主要分享了,简单的前端页面创作模拟以及如何使用pycharm借助代码调用ollama的本地模型,实现多轮对话的体验,帮助小白感受大模型的乐趣,开始大模型学习之旅。适合零基础小白学习,步骤详细,解释全面。

本文介绍了Ollama的各类详细的知识点。文章详细说明了Ollama的特点、下载安装方法、常用命令以及如何设置模型下载路径。同时对比了Ollama(适合个人开发)和vLLM(适合企业生产环境)的不同应用场景,并解释了私有化部署对企业数据安全的重要性。最后提供了从官网下载模型和通过命令行操作的具体指导。Ollama是一款开源软件,可简化大型语言模型(LLM)的本地部署和管理,适合个人开发者体验。

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本文介绍了获取大模型API接口的途径,对比了开源与闭源大模型的特点,并推荐了魔搭社区、阿里云百炼、百度千帆、GitHub和Hugging Face Hub等获取模型的平台,建议开发者根据需求选择适合的模型和平台进行实践体验。

本文介绍了大模型的基础概念与分类,涵盖自然语言处理、语音、计算机视觉和多模态四大类,并列举了国内外主流大模型及其特点。文章还简述了大模型在客服、文本生成等场景的应用,并预告后续将通过ollama平台实际部署大模型。旨在帮助读者建立对大模型的基本认知,为后续深入学习打下基础。

本文介绍了Python基础入门的第一课内容,主要包括PyCharm的基本操作、Python注释与快捷键、变量定义及命名规则、以及输入输出方法。文章建议学习Python要注重理论与实践相结合。

从AI行业从事者的眼里看待AI大模型是否值得入行,以及如何从零基础开始学习。
本文介绍了Python中的数据类型分类及应用场景。详细讲解数值、布尔、字符串等7种数据类型的定义方法;介绍三种格式化输出方式转义字符使用;强调实践练习的重要性。文章以生活化比喻帮助理解,适合Python初学者建立数据类型基础概念。








