文章摘要 本文介绍了如何将本地部署的 Ollama 开源大模型接入 10 款主流命令行 AI 编程工具（包括 Claude Code、OpenAI Codex CLI 等）。主要内容包括： Ollama 基础环境配置（Node.js 安装） 详细演示了 3 款工具（Claude Code、OpenAI Codex CLI、腾讯 CodeBuddy）接入 Ollama 的具体步骤和关键配置 提供了环

文章摘要 本文介绍了如何将本地部署的 Ollama 开源大模型接入 10 款主流命令行 AI 编程工具（包括 Claude Code、OpenAI Codex CLI 等）。主要内容包括： Ollama 基础环境配置（Node.js 安装） 详细演示了 3 款工具（Claude Code、OpenAI Codex CLI、腾讯 CodeBuddy）接入 Ollama 的具体步骤和关键配置 提供了环

本文介绍了如何从源码编译并部署一个完全本地化的AI编程助手环境，使用Ollama框架加载通义千问Qwen3.8:27b和Claude Code/Codex等模型。主要内容包括： 背景说明：从源码编译可优化GPU性能，本地模型能保障隐私安全、降低成本并支持离线使用 部署步骤： 创建模型存储目录 安装Go语言环境 下载并编译Ollama（需配置CUDA架构） 启动Ollama服务 拉取基础模型并创建自

本文介绍了如何从源码编译并部署一个完全本地化的AI编程助手环境，使用Ollama框架加载通义千问Qwen3.8:27b和Claude Code/Codex等模型。主要内容包括： 背景说明：从源码编译可优化GPU性能，本地模型能保障隐私安全、降低成本并支持离线使用 部署步骤： 创建模型存储目录 安装Go语言环境 下载并编译Ollama（需配置CUDA架构） 启动Ollama服务 拉取基础模型并创建自

本文介绍了如何从源码编译并部署一个完全本地化的AI编程助手环境，使用Ollama框架加载通义千问Qwen3.8:27b和Claude Code/Codex等模型。主要内容包括： 背景说明：从源码编译可优化GPU性能，本地模型能保障隐私安全、降低成本并支持离线使用 部署步骤： 创建模型存储目录 安装Go语言环境 下载并编译Ollama（需配置CUDA架构） 启动Ollama服务 拉取基础模型并创建自

Apollo CUDA-BEVFusion 是一个针对边缘计算平台优化的高性能3D目标检测系统，基于BEVFusion架构深度改造。该系统通过多传感器融合（6路相机+激光雷达）和CUDA加速技术，在NVIDIA Orin平台上实现了13.9-14.1Hz的实时检测性能。核心优化包括：三缓冲异步机制实现无锁数据交换、CUDA NPP加速图像去畸变、点云FP16压缩降低带宽消耗，以及禁用NumPy多线

本文对Qwen3-VL-8B-Instruct多模态大模型进行了系统的推理性能测试，重点评估在延迟约束（TTFT<5秒、TPOT<50毫秒）下的最大并发处理能力。测试采用vLLM 0.23.0框架，单卡BF16精度，固定输入30 tokens/输出300 tokens，图像分辨率448×448。通过9个并发梯度（1-16）的压测，记录了端到端QPS和解码阶段Token吞吐量等关键指标，并提供了完整

本文介绍了一种基于LocateAnything-3B模型的图片相似度对比方法，通过计算两图中物体检测框的交并比(IoU)来评估相似程度。相比传统的特征向量相似度方法，该方法能更直观反映物体位置和结构的相似性。 摘要要点： 采用零样本物体定位模型LocateAnything-3B，无需训练即可检测常见物体 通过解析模型输出的<box>标签获取归一化坐标并映射回原图尺寸 使用IoU指标衡量检测框重叠度

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摘要：向Virtual Audio Cable写入音频数据的方法 本文介绍了使用C++向Virtual Audio Cable(VAC)写入自定义音频数据的完整方案。主要内容包括： VAC简介：作为虚拟音频路由器，用于应用间音频传输，支持44.1kHz采样率、16位深度和立体声配置。 实现步骤： 安装VAC并识别虚拟设备 初始化音频参数（采样率、位深度、声道数） 通过Windows波形音频API（