pip3 install -r requirements.txt# 安装依赖。ps -ef | grep python# 查找Python进程。# 3. 后续上传代码、运行、后台配置（和Ubuntu完全一样）rm -rf test# 删除文件/文件夹。kill -9 进程ID# 终止进程。# 3. 后续上传代码、运行、后台配置（通用）# 2. 防火墙开放端口（仅此处命令不同）# 1. 安装依赖（仅

❌ 禁止选择默认「精简 (E)（推荐）」：精简模式只会直接覆盖旧驱动文件，无法清理旧驱动残留的错误注册表、异常配置，依然会出现 ComfyUI 启动崩溃；自定义 (C)（高级），该模式支持手动筛选安装组件、开启清洁安装；点击右下角【下一步 (N)】，进入组件配置核心页面。✅必须保留勾选图形驱动程序：显卡核心驱动，CUDA 硬件加速的基础依赖；HD 音频驱动程序：显卡 HDMI/DP 接口音视频输出

一、工具链整体架构与组件定位。

复制「当前终端正在生效的python解释器」，生成独立隔离环境venv 从诞生那一刻起，永久锁定 Python3.11.9，和系统3.13彻底无关这是多Python环境下最核心、最容易混淆的知识点，两条命令两套独立运行规则，互不干涉、互不影响，也是本次虚拟环境版本不符的根本原因。系统 py启动器 默认版本 = 3.13（只管py命令）系统 CMD python 默认版本 = 3.11.9（只看PA

模型所属类型存储位置调用工具核心能力Qwen2.5 系列大语言 / 多模态对话 LLMC 盘 Ollama 缓存目录ollama 命令、11434 API写文案、看图描述、提示词优化SVD 图生视频扩散视频生成模型静态图片转动态短视频文生视频扩散模型ComfyUI文字直接生成高清短视频。

人工智能专业的十大应用领域涵盖了技术研发、行业赋能和社会治理的多个层面。从自然语言处理到科学发现，从自动驾驶到伦理监管，AI 技术正深刻改变着人类社会的运行方式。未来，随着原生多模态大模型、具身智能、量子计算等技术的突破，AI 将进一步拓展认知边界，推动各领域的创新与变革。然而，技术发展必须与伦理约束、法律框架同步，确保 AI 造福全人类。

动态注意力机制通过可学习模式选择（如Routing Transformer）优化稀疏性，自适应注意力跨度（如AdaSpan）根据输入动态调整计算范围。在文本生成任务中，点积注意力能够捕捉长程依赖关系，GPT-4等超大型模型通过深度堆叠自注意力层实现语义层级抽象。采用多粒度信息聚合，在文档分类任务中，先通过词级注意力筛选关键词，再通过句级注意力汇总段落信息。在语音识别中，Conformer模型结合卷

*缩写全称中文翻译核心定位（一句话说清）TFLOPS每秒万亿次浮点运算仅衡量「浮点运算」的吞吐量（带小数的计算）TOPS每秒万亿次运算衡量「通用运算」的吞吐量（含整数、逻辑、位运算等）关键前提：两者的 “量级单位” 一致（1 T = 10¹² 万亿次 / 秒），核心差异仅在于「衡量的运算类型不同」。

一、人工智能专业知识图谱​。

Anythingllm通过调取Embedder 首选项和LLM 首选项完成相应工作，Embedder 首选项选取nomic-embed-text处理私有数据TXT.CSV.AUDIO.SPREADSHETT等为高维向量空间中的向量，便于学习不同向量的特征。2.https://ollama.com/下载依据自己的电脑系统下载ollama，https://ollama.com/search下载安装no