opencv_contrib-4.2.0文件在opencv4.2压缩包内，填入路径即可。-D WITH_GTK_2_X=ON #必须，否则OPENGL无法打开。-D WITH_NVCUVID=ON #用于安装显卡编解码相关库 必须。CUDA_ARCH_BIN选项中可能要根据系统提示删除几个低版本的数字。-D BUILD_EXAMPLES=ON #用于后续验证GPU编解码。确保cmake信息中Vid

修改docker-compose.yml中端口如下在网页中访问127.0.0.1:8880/knowledge，即可正常访问RAGFlow在web中访问127.0.0.1/apps，可正常访问dify。

使用ollama本地部署deepseek-r1:1.5b。本地访问127.0.0.1:7860,访问成功。

创建实例后与你运行代码，git clone model 太慢了。再跑相关程序，提交csv结果即可。模型下载慢问题 解决办法。

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sklearn.linear_model.LinearRegression.score方法：score(self, X, y, sample_weight=None)官方描述：Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction.The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), ...

使用ollama本地部署deepseek-r1:1.5b。本地访问127.0.0.1:7860,访问成功。

1.conda创建虚拟环境conda create -n phot37 python=3.7phot37是环境名2. 安装opencv-python选择的版本是4.2.0,从网上查opencv有哪些版本,选择4.2.0.34,选择豆瓣源,豆瓣源还是挺快的pip install opencv-python -i https://pypi.douban.com/simple3.安装pytorch去py