在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型(LLM)已经成为技术前沿的热点。本指南将详细介绍如何通过Ollama框架在本地部署AI大模型，并结合Cherry Studio客户端打造个性化的AI助手体验。

Git 的稀疏检出（Sparse Checkout）功能允许用户仅检出仓库中的特定目录或文件，适用于大型仓库以减少克隆时间和磁盘占用。

文中难免有些错误，且仓颉正在快速发展中，可能过段时间有些东西就不对了。(个人测试下来该三方比官方的在线 ide 好用，但是目前编译器的版本比较落后)：笔者并非专门研究仓颉，本文中仅是对于使用仓颉在力扣刷题的一些基础总结。且目前力扣还未所有题目都支持仓颉，当然应该会慢慢补全的，大家等等期待吧。因为都是典中典的题目，就不放题意和思路了。充斥着仓颉的各个地方，因为可以使用。这里抛出仓颉一个非常重要的内容

本文为一份简单入门笔记，以 stm32 单片机为例。**声明：**由于笔者不是专业人员，仅作为入门初学者，因此本文避免不了的有专业性错误，请自行甄别。完全以一位纯应用型软件工程师的角度进行学习和思考。基于下层的支持为上层提供应用服务。只是我们目前互联网上的大多数软件是基于操作系统或者虚拟机或解释器等等基础。而单片机是直接操作硬件，是直接基于硬件提供的功能。

在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型(LLM)已经成为技术前沿的热点。本指南将详细介绍如何通过Ollama框架在本地部署AI大模型，并结合Cherry Studio客户端打造个性化的AI助手体验。

关于查找类函数顺序查找类find(first, last, type)//找值find_if(first, last, function)//找符合function()下面两个可以理解是字符串匹配find_end(first1, last1, first2, last2)//在1中找2最后出现的位置find_first_of(first1, last1, first2, last2)//在1中找2

通常我们在编写qt的时候都是在Qt creator中。而如何在VS Code中编写qt就是本文需要解决的问题。

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学习Linux的阻碍，往往第一步就是没有Linux。当然方法有很多，比如云服务器，虚拟机等操作。这里介绍一种简单实用，对个人电脑配置要求极低的方法。适用于Linux的Windows子系统，WSL。Windows Subsystem for Linux