思渊

羁鸟恋旧林,池鱼思故渊

Ollama作为当前流行的大语言模型部署工具,但其以命令行方式运行需要搭配其他UI工具使用;并且对非N卡设备并不友好,虽然针对Intel显卡有成熟的解决方案,但是使用起来仍然复杂。而LM Studio支持多种 GPU,包括 AMD 和 Intel 的显卡,这使得即使不拥有 NVIDIA 设备的用户也能充分利用其硬件资源来运行复杂的 AI 模型。

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随着 AI 技术的飞速发展,大语言模型(LLM)如 Deepseek、GPT-4、Claude 等正逐渐改变我们的工作和生活方式。这些模型的强大能力依赖于高性能计算资源,尤其是 GPU 加速的支持。然而,在 Intel 平台上运行这些模型可能面临一些挑战。

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在Java开发中,我们有maven做依赖管理,在PHP开发中我们有Composer做管理,Android、iOS、Python、NodeJS等等都有各自的管理工具,但是C/C++没那么幸运了,很晚才出现包管理工具,下面就让我们看看如何使用C/C++的包管理工具.

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两天kotlin1.0正式版发布的事情在Android 开发者和Java程序员中炸开了锅。其中不少Android程序员们肯定都想试试这个新玩意。但是如果你之前已经习惯于用Data Binding框架开发的话,你肯定会遇到这样一个问题:DataBinding和kotlin放在一个项目中编译执行会报错。

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DataBinding使我们远离了findViewById和各种的setValue,大大大简化了开发工作,也是的Android从官方层面上支持MVVM模式的体现。但是只有单向绑定,没有双向绑定

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