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简介

我是一位专注于后端开发、云原生技术、运维领域和常用工具教程的博主。通过我的博客,我分享关于后端开发的实践经验和技术教程,深入探讨云原生技术的最新趋势和应用。我热衷于在后端开发领域探索创新解决方案,使用各种编程语言和框架构建可靠、高效的应用程序。同时,我对云原生技术充满激情,关注Service Mesh、容器化、微服务和Serverless等技术的应用与实践。通过我的博客,你将获得关于后端开发、云原生技术和运维领域的实用知识和经验,以及常用工具的详细指南。我希望能够与读者分享我的专业见解,共同探索技术的前沿,共同成长。欢迎来访我的博客,一起学习、讨论和探索各种技术话题,一起探索技术的无限可能。

擅长的技术栈

云原生

可提供的服务

Go语言教程, 云原生,后端,运维,常用工具

昆仑芯 X HAMi X 百度智能云 | 昆仑芯 P800 XPU/vXPU 双模式算力调度方案落地

百度智能云联合昆仑芯与CNCF开源项目HAMi,推出基于昆仑芯P800的XPU/vXPU双模式算力调度方案,已在金融客户中落地应用。该方案支持整卡XPU模式和虚拟化vXPU模式,通过拓扑寻优调度、多粒度资源切分、UUID精准控卡等技术,实现算力资源的高效利用与灵活调度,满足AI训练和推理等多样化业务需求。方案提供1/4卡和1/2卡两种虚拟化规格,支持自动化调度与人工干预结合,显著提升国产AI硬件的

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#百度#人工智能#AIGC +1
本地部署 Stable Diffusion3.5超详细教程

本文详细介绍了如何在Windows系统下本地部署Stable Diffusion3.5模型,包括ComfyUI的安装配置、中文语言包的添加以及模型文件的下载设置。测试环境为Win11专业版+8GB显存,推荐使用3.5 Large Turbo版本。通过分步指导完成了文生图功能演示,并提供了团队协作的远程访问解决方案。该教程帮助用户快速搭建AI绘图环境,充分发挥Stable Diffusion3.5在

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#开源#github#AIGC
本地部署 Stable Diffusion3.5超详细教程

本文详细介绍了如何在Windows系统下本地部署Stable Diffusion3.5模型,包括ComfyUI的安装配置、中文语言包的添加以及模型文件的下载设置。测试环境为Win11专业版+8GB显存,推荐使用3.5 Large Turbo版本。通过分步指导完成了文生图功能演示,并提供了团队协作的远程访问解决方案。该教程帮助用户快速搭建AI绘图环境,充分发挥Stable Diffusion3.5在

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#开源#github#AIGC
本地部署 Stable Diffusion3.5超详细教程

本文详细介绍了如何在Windows系统下本地部署Stable Diffusion3.5模型,包括ComfyUI的安装配置、中文语言包的添加以及模型文件的下载设置。测试环境为Win11专业版+8GB显存,推荐使用3.5 Large Turbo版本。通过分步指导完成了文生图功能演示,并提供了团队协作的远程访问解决方案。该教程帮助用户快速搭建AI绘图环境,充分发挥Stable Diffusion3.5在

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#开源#github#AIGC
DeepSeekV3.2正式版更新了什么?

(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6462016809964d2e920a084831e44d2b.png)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1e353ddf110d4334986fdbfa83fe7354.png)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e1843f729aa14c3d97573ff8

#人工智能#开源#业界资讯
一本了解AI搜索中的意图分析

摘要 意图分析是AI搜索中的关键技术,通过将用户输入归类到预定义意图(如信息获取、学习、写作、对话等)来理解需求。当前实现主要依赖提示词工程引导模型分类,但面临输入不规范、意图模糊和多意图等挑战。优化方向包括:精准识别核心意图(方法、创作、总结、无意图)、基于思维链推理拆解步骤、生成结构化任务规划。改进后的系统提示词能更有效处理复杂请求,如多步骤任务,提升搜索引擎对用户需求的理解与响应能力。

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#人工智能#AIGC#程序人生 +1
一本了解AI搜索中的意图分析

摘要 意图分析是AI搜索中的关键技术,通过将用户输入归类到预定义意图(如信息获取、学习、写作、对话等)来理解需求。当前实现主要依赖提示词工程引导模型分类,但面临输入不规范、意图模糊和多意图等挑战。优化方向包括:精准识别核心意图(方法、创作、总结、无意图)、基于思维链推理拆解步骤、生成结构化任务规划。改进后的系统提示词能更有效处理复杂请求,如多步骤任务,提升搜索引擎对用户需求的理解与响应能力。

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#人工智能#AIGC#程序人生 +1
一本了解AI搜索中的意图分析

摘要 意图分析是AI搜索中的关键技术,通过将用户输入归类到预定义意图(如信息获取、学习、写作、对话等)来理解需求。当前实现主要依赖提示词工程引导模型分类,但面临输入不规范、意图模糊和多意图等挑战。优化方向包括:精准识别核心意图(方法、创作、总结、无意图)、基于思维链推理拆解步骤、生成结构化任务规划。改进后的系统提示词能更有效处理复杂请求,如多步骤任务,提升搜索引擎对用户需求的理解与响应能力。

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#人工智能#AIGC#程序人生 +1
如何解决 pip install requests[socks] 报错:zsh:1: no matches found: requests[socks] 问题

本文介绍了解决pip install requests[socks]在zsh终端报错的方法。当执行该命令时,zsh会将方括号误认为模式匹配符,导致no matches found错误。解决方案包括:1) 使用反斜杠转义方括号requests\[socks\];2) 临时禁用zsh文件名扩展功能setopt NO_NOMATCH;3) 使用双引号包裹"requests[socks]&quo

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#pip#macos#ide +4
如何解决 pip install requests[socks] 报错:zsh:1: no matches found: requests[socks] 问题

本文介绍了解决pip install requests[socks]在zsh终端报错的方法。当执行该命令时,zsh会将方括号误认为模式匹配符,导致no matches found错误。解决方案包括:1) 使用反斜杠转义方括号requests\[socks\];2) 临时禁用zsh文件名扩展功能setopt NO_NOMATCH;3) 使用双引号包裹"requests[socks]&quo

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#pip#macos#ide +4
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