【代码】基于Docker编译运行orb-slam2_with_semantic_labelling。

index-tts是B站推出的大的零样本文本转语音开源模型。则是经过推理加速优化后的衍生版本。

【代码】用curl实现Ollama API流式调用。

虽然可以通过手动编写 Dockerfile 构建镜像，但过程繁琐（需要配置 VNC、桌面环境等）。更推荐使用现成方案如 KasmWeb，它提供开箱即用的 Ubuntu 桌面镜像，支持：一键部署和网页直接访问，这种方案既保留了容器的轻量化优势，又提供了完整的图形化体验，是开发、测试的理想选择。

但我还遇到另一个大坑：运行时仍然报错！折腾了我好久，原来是c++的opnecv版本跟python的opencv-python不一致导致的，解决就是尽量。的操作，解决了编译问题。

ollama服务默认以ollama用户启动运行在后台直接使用ollama pull 下载模型时，它会存于下，执行：20K/usr/share/ollama/.ollama/models/manifests 4 .4G/usr/share/ollama/.ollama/models/blobs 4 .4G/usr/share/ollama/.ollama/models/第一种方式：第二种方式：在执行

【代码】Linux离线安装ollama及注册模型。

但我还遇到另一个大坑：运行时仍然报错！折腾了我好久，原来是c++的opnecv版本跟python的opencv-python不一致导致的，解决就是尽量。的操作，解决了编译问题。

【代码】RagFlow部署、调试及接入Dify中使用。

本文介绍了OpenCompass大模型评测工具的快速入门指南。首先强调环境要求（Linux/WSL+Python3.10），推荐源码安装而非pip安装。详细说明了安装步骤、数据下载方法，并介绍了两种评测方式：直接指定模型路径或通过配置文件。重点演示了如何评测本地Qwen2.5模型，包括查看支持的模型列表、创建自定义配置文件等操作。文章以"傻瓜式"教程为目标，帮助用户快速上手这个