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Ollama(下载 附安装包)

Ollama支持跨平台安装(macOS/Windows/Linux/Docker),硬件要求适中:推荐4核CPU、8GB内存(16GB更佳)及10GB+存储空间。测试显示AMDRyzen54500U+16GB配置完全满足要求,能流畅运行Qwen2.5-0.5B这类"小钢炮"模型,该模型专为低配设备优化,在树莓派等设备上也可运行。该配置对0.5B模型而言性能过剩,无需担心兼容性问

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保护伞主题系统扫描页面 html开源

摘要:该系统模拟了一个从绿色扫描到红色警报的界面动画。初始状态为绿色扫描界面,顶部显示"SYSTEM SCANNING"和进度条,中央面板以打字动画呈现"ACCESS GRANTED"代码列表。当进度达到100%时自动触发红色警报模式:所有元素变红,顶部文字变为"CONTAINMENT FAILURE-LOCKDOWN INITIATED!&quo

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#html
CC Switch 下载与使用(附安装包)

CCSwitch是一款帮助开发者快速切换ClaudeCode、Codex和GeminiCLI工具配置的实用程序。它通过本地维护供应商清单,自动修改各CLI工具的配置文件,无需手动操作。安装需先准备Node.js环境并安装三个CLI工具,然后下载CCSwitch进行配置。使用时需在LetAiCode平台获取对应API密钥,填入CCSwitch的不同分组中。工具支持热切换、统一供应商管理、技能安装等功

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#开源
Ollama(下载 附安装包)

Ollama支持跨平台安装(macOS/Windows/Linux/Docker),硬件要求适中:推荐4核CPU、8GB内存(16GB更佳)及10GB+存储空间。测试显示AMDRyzen54500U+16GB配置完全满足要求,能流畅运行Qwen2.5-0.5B这类"小钢炮"模型,该模型专为低配设备优化,在树莓派等设备上也可运行。该配置对0.5B模型而言性能过剩,无需担心兼容性问

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CC Switch 下载与使用(附安装包)

CCSwitch是一款帮助开发者快速切换ClaudeCode、Codex和GeminiCLI工具配置的实用程序。它通过本地维护供应商清单,自动修改各CLI工具的配置文件,无需手动操作。安装需先准备Node.js环境并安装三个CLI工具,然后下载CCSwitch进行配置。使用时需在LetAiCode平台获取对应API密钥,填入CCSwitch的不同分组中。工具支持热切换、统一供应商管理、技能安装等功

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#开源
CC Switch 下载与使用(附安装包)

CCSwitch是一款帮助开发者快速切换ClaudeCode、Codex和GeminiCLI工具配置的实用程序。它通过本地维护供应商清单,自动修改各CLI工具的配置文件,无需手动操作。安装需先准备Node.js环境并安装三个CLI工具,然后下载CCSwitch进行配置。使用时需在LetAiCode平台获取对应API密钥,填入CCSwitch的不同分组中。工具支持热切换、统一供应商管理、技能安装等功

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#开源
CC Switch 下载与使用(附安装包)

CCSwitch是一款帮助开发者快速切换ClaudeCode、Codex和GeminiCLI工具配置的实用程序。它通过本地维护供应商清单,自动修改各CLI工具的配置文件,无需手动操作。安装需先准备Node.js环境并安装三个CLI工具,然后下载CCSwitch进行配置。使用时需在LetAiCode平台获取对应API密钥,填入CCSwitch的不同分组中。工具支持热切换、统一供应商管理、技能安装等功

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#开源
粒子化系统(3D-Particles)THreeJS react

「43粒子化系统」是一个基于React与Three.js的3D粒子交互系统,专为数字展厅设计,支持图片、文本和GLTF模型的动态粒子化展示。系统提供四种展示模式(随机云海、文本成像、图片成像、模型采样)和十余种特效(如黑洞吞噬、彩虹换色等),并具备粒子着色器定制、音频驱动交互、图片优化等功能。通过直观的UI面板,用户可调节粒子参数、截图保存或重置视角。技术栈包含React 18、TypeScrip

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#html#前端
Aholo Viewer 3DGS渲染器 开源html

Aholo Viewer 是一款面向 3DGS 与 Mesh 的高性能渲染器,专注于超大规模三维场景的高效呈现。它采用自研的 Chunked Streaming LOD(分块流式细节层次)机制,能够在浏览器端实现海量点云与高斯泼溅数据的流畅加载与实时渲染。项目基于 TypeScript 与 Node.js 构建,采用 Monorepo 架构,包含核心渲染器、Astro 文档站点及在线 Playgr

#html#前端
17种夜间野生动物目标检测数据集

摘要:本数据集包含17,000张夜间野生动物图像,已按YOLO标准格式标注,涵盖17类常见野生动物。数据划分为训练集、验证集和测试集,适用于YOLOv5至YOLOv10等主流目标检测模型的训练。该数据集具有规模大、类别丰富、标注规范的特点,可用于AI视觉研究、目标检测模型开发及生态监测系统构建。下载链接:https://pan.quark.cn/s/0ec81c044dc4

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
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