Tiny11是一款专为Windows 11设计的系统精简工具，由海外开发者@NTDEV开发。它通过删除不必要的库、应用和服务，帮助用户轻松实现Windows 11的精简。最近，@NTDEV发布了Tiny11 Builder的升级版，不仅保留了原有的精简功能，还新增了支持用户自选系统版本的功能，包括家庭版、专业版、教育版和企业版。

与传统的特征匹配算法（如 SIFT 和 ORB）不同，LoFTR 依靠深度学习模型来提取和匹配特征点，具有更高的鲁棒性和精度。通过这些连线，可以直观地看到LoFTR模型在两张图像中找到了哪些对应的特征点，以及这些特征点的位置关系。函数，这些匹配点在两张图像中用连线连接起来，从而可以更清晰地看到哪些特征点在两张图像中被匹配上了。：Kornia 包含了一些经典的特征检测算法，如 SIFT、ORB 等，

一款开源人工智能AI壁纸生成器，根据用户的输入提示词，即可生成对应的高清壁纸，目前开源代码包括 nextjs 全栈开发 API 和 Web / dalle-3 绘图对接 / aws s3图片上传 / postgres 数据读写 / 谷歌登录 / stripe 支付几部分内容，提供在线演示网站，注册即可体验。官网往下翻，能看到其他用户的作品。我们可以直接点开下载。

Codex工具的核心定位是项目执行代理而非聊天工具，提供App和CLI两种入口方式。App作为可视化沙盒，具备任务编排、上下文绑定和执行可视化能力；CLI则用于工程集成。使用时需注意：先通过App建立认知，再接入CLI；采用两阶段执行（先规划后操作）；维护AGENTS.md确保长期稳定性；配置中转需兼容Responses API。Codex的本质优势在于将LLM从问答升级为任务执行，需置于工程上下

应用可以定时获取CPU温度，以便在程序异常崩溃时分析潜在原因，其中CPU温度可能是一个关键因素。有时需要获取某个文件的大小，例如在发送文件内容之前需要知道文件的确切大小。系统时间戳在日志输出时非常有用，可以附带时间戳数据，方便后续分析。日志输出常常需要带一些格式化信息，以下是一个简单的日志输出方式。文件操作在开发中非常常见，可以根据实际需求封装一层，方便使用。MAC地址有时会用作设备ID，是设备的

Firefly是一个开源的大模型训练项目，支持对主流的大模型进行预训练、指令微调和DPO，包括但不限于Gemma、Qwen1.5、MiniCPM、Llama、InternLM、Baichuan、ChatGLM、Yi、Deepseek、Qwen、Orion、Ziya、Xverse、Mistral、Mixtral-8x7B、Zephyr、Vicuna、Bloom等。本项目支持全量参数训练、LoRA、Q

以为是失败了，但一想这些的是无法连接服务器，就试了一下科学上网，然后就解决了。

基模型（Base Model）：Instruct模型（Instruction-tuned Model）：

然后发现 Ollama 提示有更新，怀疑会不会跟这个有关系，结果下载新的安装包后还报错无法安装，索性先重启电脑，然后安装最新版的安装包，再运行程序。连着测了好多次，包括重启 Ollama 软件都没解决。

原因很简单，新的模型，在使用llama.cpp/convert-hf-to-gguf.py做格式转换时，使用的较高版本的llama.cpp库，而系统目前使用的版本偏低，导致不兼容。今天听说谷歌家的Gemma2性能很好，于是在Ollama上下载到本地测试一下。简单来说，Ollama版本低了，需要更新。升级后，再次测试，一切正常。首先查看当前的软件版本。