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还有比ollama更傻瓜式的大模型本地部署方式吗 ?

ollama是服务端-客户端架构,有后台服务进程olllama.exe,提供了GUI终端和命令行工具可交互,另外提供sdk和restful api,可供各种程序或者语言操作ollama。(不意味着当前启动了大模型),默认在http://127.0.0.1:11434/监听,外部可使用restful api或者client sdk操作ollama、操作模型、与模型对话。首次推理请求, 显存使用稳定在

#flask#python
大数据技术领域发展与Spark的性能优化

在spark的物理计划生成之后,会被该加速器插件拦截,将其中的CPU算子替换为GPU算子(若评估加速效果不好还可退回成CPU算子),而后在Task执行阶段,RAPIDS会接过该任务进行执行。SIMD指令,即单指令流多数据流 Single Instruction Multiple Data,在计算机中可以使用一条指令,传递多个数据进去(即向量),而后CPU仅需对这一个向量进行一次运算(比如当前要进行

#大数据#spark#性能优化
使用Gemini3+ui-ux-pro-max skill开发款查询本地ip插件

插件本身不具备定位能力,它更像是一个“传声筒”,通过访问一个拥有全球地理信息情报库的专业服务器,来换取你当前的定位信息。

#ui#ux#tcp/ip
claude code 不完全使用指南

laude code 是 Anthropic 开发的代理编码工具,目前已经有了比较稳定的版本和生态,是提高程序员工作效率的利器,强烈推荐尽快掌握!本质上claude code这个程序只是在调用LLM/VLM 的API 来处理任务,如果不能使用 Anthropic 提供的服务/ Anthropic价格太贵,可以有很多其他的替代选择,比如GLM Coding Plan,或者各种claude中转服务。设

#flask
使用Gemini3+ui-ux-pro-max skill开发款查询本地ip插件

插件本身不具备定位能力,它更像是一个“传声筒”,通过访问一个拥有全球地理信息情报库的专业服务器,来换取你当前的定位信息。

#ui#ux#tcp/ip
还有比ollama更傻瓜式的大模型本地部署方式吗 ?

ollama是服务端-客户端架构,有后台服务进程olllama.exe,提供了GUI终端和命令行工具可交互,另外提供sdk和restful api,可供各种程序或者语言操作ollama。(不意味着当前启动了大模型),默认在http://127.0.0.1:11434/监听,外部可使用restful api或者client sdk操作ollama、操作模型、与模型对话。首次推理请求, 显存使用稳定在

#flask#python
我用 Claude Code 给自己打造了个人助理,他将比我更了解我自己

但同样,我们现在让 Claude Code 来成为我们的个人数字助理,那就希望降低原系统提示词对模型的影响,比如:模型要"简洁"、"避免不必要的交流",这显然不是我们所需要的。这套流程也适配于现有的个人助理能力上,但是不同的是,OpenSpec 现有发起提案的命令,都是围绕开发来进行的,所以一旦发起提案。紧接着是给了他一些我的基本信息:我的年龄、性别、职业、我的工作、我的薪资、我的家庭构成、我的受

用 10 行 Java8 代码,开发一个自己的 ClaudeCodeCLI?你信吗?

Solon AI CliSkill 是一个基于Pool-Box(池盒)模型设计的 AI 综合技能插件。它充当了 AI 智能体(Agent)与操作系统之间的“手”和“眼”。兼容规范。对接海量生态:直接兼容 Claude Code Agent Skills 规范。只需挂载含有SKILL.md的技能包,Agent 就能秒变“剪辑师”、“架构师”或“运维专家”。精细化文件管理:Agent 不再只是胡乱生成

#状态模式
.NET 开发 MCP 服务器完全指南:打造智能数据库查询助手

MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是由 Anthropic 推出的开源标准协议,旨在为大语言模型(LLM)与外部工具和数据源之间建立统一的连接方式。你可以把它理解为"AI 世界的 USB-C 接口"——一个标准化的协议,让不同的 AI 助手(Cursor、VS Code Copilot、Claude Desktop 等)能够以统一的方式调用各种外部工具。┌───

#.net#服务器#数据库
claude code 不完全使用指南

laude code 是 Anthropic 开发的代理编码工具,目前已经有了比较稳定的版本和生态,是提高程序员工作效率的利器,强烈推荐尽快掌握!本质上claude code这个程序只是在调用LLM/VLM 的API 来处理任务,如果不能使用 Anthropic 提供的服务/ Anthropic价格太贵,可以有很多其他的替代选择,比如GLM Coding Plan,或者各种claude中转服务。设

#flask
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