本文展示了两种在HTML中使用Vue.js、ant-design-vue、@ant-design/icons-vue的方式：1）直接引入Vue核心库，创建简单应用；2）通过UMD方式引入ant-design-vue组件库，实现按钮、输入框等UI组件；3）使用ES模块方式按需导入ant-design-vue。三种方式都演示了Vue实例的创建、数据绑定和组件使用，区别在于引入库的方式不同（CDN直接引

摘要：本文介绍了如何将@ant-design/icons-vue打包成多格式库的完整方案。项目采用Vite构建工具，支持UMD、ESM、CJS、AMD和IIFE格式，并区分开发版（无压缩）和生产版（压缩）。配置包括：1）入口文件重新导出所有图标；2）Vite配置文件处理不同环境构建；3）自定义构建脚本生成非.min版本链接。最终输出结构清晰，包含版本信息，同时外部化Vue依赖以减小体积。方案支持源

讲解ollama下载、安装、运行，以及常用本地大模型

什么是 Ollama？Ollama 是一个用于本地部署和管理大模型的工具。它提供了一个简单的命令行界面，使得用户可以轻松地下载、运行和管理各种大模型。Ollama 支持多种模型格式，并且可以与现有的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）无缝集成。KoboldCPP 是一个基于 C++ 的高性能推理引擎，专门用于在本地部署和运行大模型。

一、node 安装：1、下载：英文网址：https://nodejs.org/en/download/中文网址：http://nodejs.cn/download/2、解压：tar -xvf node-v14.15.0-linux-x64.tar.xzmv node-v14.15.0-linux-x64 nodejs_14.153、建立软连接：sudo ln -s ~/apply/nodejs_1

截取屏幕,，然后进行图片文字识别，可以复制识别后的文字，可以直接读入图片文件进行识别

什么是 Ollama？Ollama 是一个用于本地部署和管理大模型的工具。它提供了一个简单的命令行界面，使得用户可以轻松地下载、运行和管理各种大模型。Ollama 支持多种模型格式，并且可以与现有的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）无缝集成。KoboldCPP 是一个基于 C++ 的高性能推理引擎，专门用于在本地部署和运行大模型。

关于RAG相关模型，分析以及各种模型类型分析对比

本文简要介绍如何基于Open WebUI Pipelines框架编写并运行Pipeline。首先需安装Python 3.11和相关依赖，Pipeline分为Filter(预处理/后处理)和Pipe(核心逻辑)两种类型。示例展示了日志Filter和函数调用Pipe的代码实现。启动方式支持Docker容器或本地运行，最后需在Open WebUI中配置连接。文章还提供了验证方法和注意事项，强调安全风险和

KoboldCPP 是一个轻量级、高性能的推理引擎，专注于在本地运行大模型。高性能：通过 C++ 实现，能够充分利用硬件资源。多平台支持：支持 Linux、Windows 和 macOS。易于使用：提供简单的命令行接口，方便快速部署和运行模型。通过 KoboldCPP，我们可以在本地高效地部署和运行 DeepSeek 大模型。无论是用于研究、开发还是生产环境，KoboldCPP 都提供了一个简单而