思渊

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。

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。

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.

JavaJs 连接桥的实现

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。

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