HQY 一个和谐有爱的空间

前言Ollama是一个开源的大模型管理工具，它提供了丰富的功能，包括模型的训练、部署、监控等。通过Ollama，你可以轻松地管理本地的大模型，提高模型的训练速度和部署效率。此外，Ollama还支持多种机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，使得你可以根据自己的需求选择合适的框架进行模型的训练。部署教程下载macOS：https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zipWindows：https://ollama.com/download/Ol

前言搭建过程模型选择笔记工具RAGAnythingLLM前言前两天使用Ollama搭建了本地的ChatGPT。于是产生了一个想法，话说Notion在国内的访问越来越不顺畅，加之前两年买的NAS目前只做了个人手机云同步和云影音系统（还有大把空间没利用），倒不如将所有的笔记都放在本地，然后利用NAS完成个人云笔记，再配合目前的Ollama，尝试搭建一个本地离线版的知识库，说干就干。搭建过程模型选择通过Gemma2与llama3.1的对比测评，最终选用llama3.1模型作为本地问答ChatGPT，安

认准唯一官网Deepseek唯一官方网址：https://www.deepseek.com手机使用手机上使用DeepSeek的两种方式公众号关注DeepSeek公众号，左下角选择“网页对话”即可：APPAPP市场中搜索Deepseek，下载即可，认准APP图标以及开发公司（杭州深度求索），谨防上当受骗：image.png以下罗列官方下载地址：苹果App Store：https://apps.apple.com/cn/app/deepseek-ai-%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%8A

deepseek这么火，我也来试试搭个本地的给局域网同学都体验一下部署：参照项目 https://gitee.com/jiasizhe/deep-seek-wechat 中的安装方式下载安装ollama: https://ollama 绑定0.0.0.0 配置环境变量 .com/downloadollama run deepseek-r1:1.5b获取到的是shell版本，命名行输入-输出ollama 绑定0.0.0.0配置win环境变量整一个前端页面部署 https://github.com/

关于 DeepSeek、Ollama 和 Open-WebUI 的本地集成化部署，请参考以下三篇文章：Rocky Linux 9 AI 系列 008 — 使用 Ollama 构建本地大模型 – Rocky Linux： https://www.rockylinux.cn/notes/building-local-large-models-with-ollama.htmlRocky Linux 9 AI 系列 009 — Open-WebUI 与 Ollama 无缝集成配置指南 – Rocky L

参数规模与模型能力参数规模（B = Billion/十亿）代表模型的复杂度和学习能力，参数越多，通常理解和生成能力越强。 1.5B - 14B：轻量级模型，适合基础任务（文本生成、简单问答）。 32B - 70B：中等规模，平衡性能与资源消耗，适合复杂任务（逻辑推理、代码生成）。本地部署后跑的就是本地算力了，叠加知识库，可以实现内部的资料对话式查询，资料不上网，更加安全可靠。不同模型需要的电脑配置，以下可供参考：• 1.5B：CPU最低4核，内存8GB+，硬盘icon3GB+

这是一个 PHP 实现的 QR Code（二维码）生成器。它是基于 Kentaro Fukuchi 开发的 C 库 libqrencode 的纯 PHP 实现，并采用 LGPL 许可协议。数字，字符，网址链接都可以生成相应的二维码，网址url生成的二维码扫描后可以直接跳转相应网页

全新三网话费余额查询API系统源码 thinkphp全开源 附教程本套系统是用thinkphp6.0框架开发的，PHP版本需8.1以上，可查询手机号话费余额、归属地和运营商等信息，系统支持用户中心在线查询和通过API接口对接发起查询，用户余额充值是对接usdt接口或者通过后台生成卡密，源码全开源，支持懂技术的人二次开发~夸克下载地址：https://pan.quark.cn/s/f6ecfd6a8c32

2024 年，PHP 出人意料地卷土重来，这得益于重大的性能改进、现代功能和蓬勃发展的生态系统。在 Laravel 等框架的引领和广泛的托管支持下，PHP 已成为强大、快速且可靠的 Web 开发选择，这些证明它远未过时。二十多年来，PHP 一直是 Web 开发的基石，为数百万个网站和 Web 应用程序提供支持，其中包括 Facebook 和 Wikipedia 等巨头。有一段时间，PHP 的声誉有些问题，许多开发人员和技术专家预测它会衰落甚至死去，而 JavaScript（带有 Node.js）

webdav是基于Go 语言写的单文件 WebDAV 服务器。简单且体积小巧，单文件5M左右。项目遵守MIT开源协议。支持 Windows、macOS、Linux，并且可以直接双击运行。Windows下使用方法：双击运行，之后即可使用客户端访问 ip:6065 。如果想要加一个用户名密码，可在配置文件 config.yaml中设置。Docker安装：docker run \   -p 6060:6060 

系统介绍—————Ferry工单系统是一款开源的工单管理工具，它集成了多种实用功能，旨在简化跨部门之间的沟通流程，提高工作效率与质量。主要特点工单统计：Ferry系统提供了强大的工单统计功能，能够实时更新数据，帮助管理者即时获取最新的工作进展信息。通过图表与报表的形式直观展示关键指标，如工单处理速度、响应时间等，有助于团队识别瓶颈所在，进而优化流程。任务自动化：Ferry系统内置了任务触发器，可以通过预设条件或特定事件来自动启动相应任务，极大地减少了人工干预的需求。这种自动化机制提高了问题解决的

相信很多人都采用了各式各样的个人任务管理工具来管理日常工作、生活上的事项安排。比如复杂些的像这样：要不手机端简单些的，像这样：或者直接采用了企业微信，钉钉自带的任务管理，类似这样：但是这些任务管理工具都不具备以下两个能力：时间跟踪能力：一些任务管理工具没有全面的时间跟踪管理功能，或者在实现上不够直观易用。很多时候只有任务开始时间设置、任务时长设置，无法实时反馈任务进行时间，也无法帮助回顾分析哪些任务或活动占用了过多的时间。简单来说只提供了任务管理功能，无跟踪任务功能！集成能力有限或者不具备：很多

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1、简述OFD Reader & Writer 是一个由开源社区推动的 OFD 文件处理库，它旨在提供对 OFD 格式文件的读取和写入功能。这一开源项目为开发者提供了强大而灵活的工具，使得在应用程序中处理和生成 OFD 文件变得更加容易和高效开源地址：ofdrw: OFD Reader & Writer 开源的OFD处理库，支持文档生成、数字签名、文档保护、文档合并、转换等功能，文档格式遵循《GB/T 33190-2016 电子文件存储与交换格式版式文档》。

GB28181-WVP-PRO公网部署（centos7+）wvp和zml在同一个服务器(不使用docker部署)--保姆级概要提示：网上centos,wvp+zml公网部署的文章比较少因公司需要,自己花了两天左右时间在公网部署了wvp+zml平台,现在整体记录一下具体流程如果自己的服务器为window和Ubuntu部署的话这里就不展开一个一个演示把这个centos公网部署操作明白,其他系统部署都不难部署过程中所浏览的部分文https://gitee.com/pan648540858/wvp-GB

开发环境、调试环境搭建开发wvp平台搭建离线安装脚本：https://gitcode.net/zenglg/ubuntu_wvp_online_install.git下载离线安装脚本，完成wvp平台的部署开发环境要求操作系统：包管理工具是aptky10桌面版uos桌面版deepin桌面版ubuntu桌面版开发工具idea  录像模块代码路径：wvp-pro-assist-pom-modify: 修改pom.xml文件完成依赖包的下载wvp录像功能配置WVP-PRO与ZLM支持

应用场景支持浏览器无插件播放摄像头视频。支持摄像机、平台、NVR等设备接入。 支持国标级联。支持rtsp/rtmp等视频流转发到国标平台。支持rtsp/rtmp等推流转发到国标平台。服务部署ZLMediaKit部署下载地址： git clone --depth 1 https://gitee.com/xia-chu/ZLMediaKit## 准备环境[root@localhost artc]# yum install -y epel-release## gcc和yasm需要高版本 小编用的是gc

HOOK预览MediaServer可以把内部的一些事件通过http post 第三方http服务器的方式通知出去，以下是相关的默认配置：[hook] enable=1 admin_params=secret=035c73f7-bb6b-4889-a715-d9eb2d1925cc timeoutSec=10 on_flow_report=https://127.0.0.1/index/hook/on_flow_report on_http_access=https://127.0.

https://gitee.com/xiaoym/knife4j knife4j的前身是swagger-bootstrap-ui，为了契合微服务的架构发展,由于原来swagger-bootstrap-ui采用的是后端Java代码+前端Ui混合打包的方式,在微服务架构下显的很臃肿,因此项目正式更名为knife4j更名后主要专注的方面前后端Java代码以及前端Ui模块进行分离,在微服务架构下使用更加灵活提供专注于Swagger的增强解决方案,不同于只是改善增强前端Ui部分提供更多灵活的中间件方案\工

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