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Dify — Windows 下 Docker 安装 Dify Dify — 聊天助手 -- 知识库 Dify — 文本生成应用 Dify — Agent 智能体 Dify — Chatflow - 文档知识库 Dify — 连接MySQL配置 Dify — Chatflow - 数据库智能查询 D 阅读全文
posted @ 2026-05-28 11:02
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Dify — Windows 下 Docker 安装 Dify Dify — 聊天助手 -- 知识库 Dify — 文本生成应用 Dify — Agent 智能体 Dify — Chatflow - 文档知识库 Dify — 连接MySQL配置 Dify — Chatflow - 数据库智能查询 D 阅读全文
posted @ 2026-05-27 17:08
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目录安装 Dify接入模型添加知识库创建聊天助手发布应用检索设置Chunk 多少合适： Dify — Windows 下 Docker 安装 Dify Dify — 聊天助手 -- 知识库 Dify — 文本生成应用 Dify — Agent 智能体 Dify — Chatflow - 文档知识库 阅读全文
posted @ 2026-05-27 16:07
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目录常用命令安装 Docker DesktopDify部署详细步骤下载 Dify启动 Dify端口被占用访问 Dify创建聊天机器人 Dify — Windows 下 Docker 安装 Dify Dify — 聊天助手 -- 知识库 Dify — 文本生成应用 Dify — Agent 智能体 D 阅读全文
posted @ 2026-05-26 16:54
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查看 Ollama 已下载模型列表 # 运行 Qwen3.5:4b, 如果本地没有，先下载 ollama run qwen3.5:4b # 查看 Ollama 已下载模型列表 ollama list # 拉取模型 # 注意： ollama pull 命令还可以用于更新本地模型，只会拉取diff不同部 阅读全文
posted @ 2026-05-25 15:38
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模型能在 Ollama 下运行，并不是因为它遵循了某种开源协议（如 GPL、MIT），而是因为它采用了与 Ollama 兼容的底层技术架构和文件格式。 简单来说，Ollama 是一个“播放器”，而模型是“磁带”。只要磁带是按照播放器能读懂的规格（格式）录制的，就能运行。这背后的核心是 GGUF 格式 阅读全文
posted @ 2026-05-22 20:09
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有，而且非常多。Ollama 的 API 体系分为两套：原生 API（功能最全）和 OpenAI 兼容 API（生态通用）。 对于你的“合同解析”项目，除了 /api/generate，这几个接口最值得关注： 一、核心必用接口（你的项目刚需） 端点 方法 核心用途 为什么对你的项目很重要 /api/ 阅读全文
posted @ 2026-05-22 20:01
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Ollama Qwen — 安装测试:https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/20119448 在 Ollama 中自定义系统提示词（System Prompt）是模型行为控制的关键。有两种主流方法，推荐第二种。 方法一：在 Ollama 启动时指定（临时有效） 在运行模 阅读全文
posted @ 2026-05-22 16:58
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Windows 系统，内存32G、CPU Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700 、集成显卡 Intel(R) HUD Graphics 770 语言内模型 Gemma DeepSeek Qwen 视频类的模型 llava phi minicpm-v 本地运行，不要，不要超过1 阅读全文
posted @ 2026-05-22 16:31
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1. 安装 Ollama 访问官网 https://ollama.com/download/windows 下载 Windows 版安装包（OllamaSetup.exe）。 指定安装目录，D:\Tools>OllamaSetup.exe /DIR="D:\ProgramData\Ollama" 安 阅读全文
posted @ 2026-05-22 14:44
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批量处理脚本 batch_process.py # batch_process.py import json import os from tqdm import tqdm import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecut 阅读全文
posted @ 2026-05-22 10:29
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# 设置镜像源的环境变量 (vippython) PS D:\OpenSource\Python\VipPython> $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" # 添加依赖 (vippython) PS D:\OpenSource\Python\VipP 阅读全文
posted @ 2026-05-21 15:27
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# 设置镜像源的环境变量 (vippython) PS D:\OpenSource\Python\VipPython> $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" # 添加依赖 (vippython) PS D:\OpenSource\Python\VipP 阅读全文
posted @ 2026-05-14 13:52
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数据增强和自动标注只是准备数据的手段，最终目的是用这些数据训练出好用的模型。 seqeval 是一个专门用于评估序列标注任务（如命名实体识别 NER）的 Python 库。它支持多种标签格式（如 BIO、IOBES 等），并提供了计算准确率（Accuracy）、查准率（Precision）、召回率（ 阅读全文
posted @ 2026-05-11 13:54
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根据《民用无人驾驶航空器运行安全管理规则》和相关政策法规的要求，对于轻型民用无人驾驶航空器在非适飞空域进行飞行，需要通过民航局规定的在线理论培训和考试，取得安全操控理论培训合格证明。 考试规则：当天在民用无人驾驶航空器综合管理平台（UOM）完成45分钟以上视频学习后可参加在线考试，共50道单选题，考 阅读全文
posted @ 2026-05-09 13:50
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对于 FreeRedis 的版本选择，最直接的答案是：使用最新稳定版 1.5.5。 下面是选择它的理由和详细的版本分析，方便你做出判断。 📊 版本选择建议 版本系列 推荐程度 说明 v1.5.x ⭐⭐⭐⭐⭐ 强烈推荐 当前最新主线版本，功能最全、性能最好、Bug修复最及时，适合绝大多数新项目。 v 阅读全文
posted @ 2026-04-29 11:43
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找到内存大的 IIS Worker Process 右击【创建转储文件】 将生成后的 w3wp.DMP 复制到本地电脑 0:000> !dumpheap -stat //检查当前所有托管类型的统计信息 #查看空闲块的分布： !dumpheap -type Free -min 10000 #使用!do 阅读全文
posted @ 2026-04-27 15:37
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目录📊 两者的本质区别1. 数据增强 (Data Augmentation)2. 自动标注/半自动标注 (Auto-Labeling)🔄 你真正需要的是什么？方案A：先增强，后标注（推荐）方案B：主动学习 + 增强步骤1：用10份标注数据做增强，得到200份训练数据步骤2：用这200份数据训练一 阅读全文
posted @ 2026-03-27 19:31
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录屏软件，QQ 比较好用 注意，鼠标移到剪刀上面不要动。直接点的话是截图，移上去会有菜单出来 Mac https://screen.studio/ 阅读全文
posted @ 2026-03-24 16:40
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Java LoadBalanceUtil 负载均衡、轮询加权 https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/19728820 Java - 加权随机算法--Demo: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/19741845 示例 VideoInfo 阅读全文
posted @ 2026-03-20 10:20
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