Ollama本地大模型部署指南 Ollama是一款开源的大模型本地部署工具包，支持在Windows、macOS和Linux上一键部署主流开源模型。它将模型运行、切换、参数管理等复杂流程标准化，提供"一条命令拉起模型"的极简体验。Ollama采用模块化分层设计，包含请求处理层、模型管理层、推理引擎层和资源调度层，支持OpenAI风格接口，便于生态迁移。 本地部署大模型具有数据隐私保障、成本控制、低延

虽然在Unity3D中能够通过PlayerPrefs类来保存和读取数据，但是一旦数据量增大，仅仅通过代码的方式存取数据，这样的工作量是非常大的。那么如何通过使用Sql Server数据库来存取数据呢？其实过程也非常简单，过程如下：1、找到System.Data.dll文件，默认的地址是在C:\Program Files\Unity\Editor\Data\Mono\lib\mono\uni

它的工作原理是：对于一个新的未知类别的样本，根据它距离已知类别的样本的远近来进行分类。具体来说，算法会计算新样本与训练集中每个样本的距离，然后选取与新样本距离最近的K个样本，最后根据这K个样本的类别来决定新样本的类别。然而，它也有一些缺点，比如对计算资源的需求较大（需要计算新样本与所有训练样本的距离），对数据的预处理和特征选择较为敏感，以及对于不平衡的类别分布可能会产生偏差。然而，线性回归也有一些

摘要：本文介绍Python操作Excel的利器openpyxl库，帮助实现办公自动化。作为职场核心工具，Excel的重复操作常导致效率低下。openpyxl专为.xlsx格式设计，支持数据读写、公式应用、样式美化和图表创建等功能。文章从基础概念入手，详细讲解工作簿、工作表和单元格操作，提供代码示例演示数据读取、公式写入、样式设置等实用技能，帮助用户实现报表自动生成与美化，提升工作效率和数据准确性。

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本文介绍了大语言模型(LLM)的基本原理和应用。大语言模型是基于Transformer架构的深度学习系统，能够理解、生成和处理人类语言。文章概述了主流模型如GPT系列和开源项目LLaMA，并展示了AI在学习编程中的实际应用，包括代码解释、概念理解和项目生成。同时介绍了有效的Prompt工程技巧和注意事项，强调需验证AI信息的准确性并注意隐私保护。最后建议将AI作为辅助工具融入学习流程，保持批判性思

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摘要：构建智能邮件自动化RPA系统 本文介绍了如何突破传统RPA的屏幕操作限制，通过邮件自动化赋予RPA"感知"能力。系统核心包括： 邮件发送：使用smtplib和email库实现带附件邮件发送，支持HTML正文和多附件处理 邮件接收：基于imap_tools库高效搜索和处理收件箱，支持复杂查询条件和附件下载 安全实践：采用授权码认证和环境变量管理敏感信息 企业级功能：实现邮件

本地AI助手搭建指南 本文提供了一套完整的本地AI助手构建方案，基于2026年主流技术栈实现完全离线、自主可控的智能助手系统。教程涵盖五大核心模块： 技术架构：采用LangGraph作为核心编排框架，结合Ollama本地模型部署，构建分层架构系统（交互层→Agent层→工具层→知识层→模型层） 环境准备：详细说明了硬件要求（4核CPU/16GB内存起）和软件配置（Python 3.10+虚拟环境）

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