小五
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百度PaddleOCR 3.0最新版本发布，本地体验
百度飞桨paddle，是百度旗下的开源深度学习平台。官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/OCR是什么OCR（光学字符识别，OpticalCharacterRecognition）是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。它广泛应用于文档数字化、信息提取和数据处理等
百度PaddleOCROCR识别
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使用Google Gemini的示例
国内使用Gemini时，是无法访问的。本文提供一种在Python中使用API调用，走代理IP的方式。Gemini官方文档在：https://ai.google.dev/gemini-api/docs?hl=zh-cn百度搜索告诉你的方式都是粗暴的使用全局配置。下面是搜索引擎告诉的一般方式：os.en
Google Gemini国内调用
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通用AI助手Manus搞不到邀请码？不如试试平替版OpenManus
昨天开始Manus刷屏了各种渠道。一个国产、通用型的人工智能产品，自动干活的通用AI助手。个人感觉有点言过其实了，AI领域Agent这块已经有比较丰富的框架和产品，Manus感觉像是一个缝合怪，整合了一些功能来实现信息收集与处理而已。Manus官网：https://manus.im/可以在Disco
OpenManus
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免费领DeepSeek千万额度
DeepSeek最近是火出圈了，国内的主流公司都开始接入DeepSeek。今天看新闻百度也接入DeepSeek了。打开一看果然厉害。日常提问使用是基本够用了。但是要接入API使用的话，还是得找API接入。目前主流的渠道：官网已经不太推荐了，最近卡爆，常常推理不出结果。比较称定的国内可用的满血版Dee
DeepSeek白嫖
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使用Llama.cpp本地推理运行各种模型，比如DeepSeek R1
前面的文章中我有提到过使用Ollama和LMStudio，一个命令行，一个图形界面在本地来管理和运行大模型。本文，我将使用LLama.cpp来进行本地推理，运行大模型。顺便吐槽：网上太多文章，都是各种编译，小白弄这个也会比较麻烦。大多也是互相抄别人的文章。从安装到使用，早就信息滞后了。本身这个早就不
Llama.cpp本地推理
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尝鲜：Mac本地推理体验DeepSeek最新多模态模型Janus-Pro-7B
大过年的，DeepSeek真是不让人好过，三天两头出新玩具。前两天阿里出的Qwen2.5-VL，还没开始火，又要被DeepSeek压下去了。最新的Janus-Pro-7B,7B参数视觉多模态模型，普通电脑也能起飞！本文，将一起体验一下DeepSeek最新的Janus-Pro-7B，试试图像生成和图像
Janus Pro测试
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Mac 本地体验Dify并连上DeepSeek R1，堪比Coze的开源本地化Agent框架
前文讲过在本地布署DeepSeekR1推理模型。这篇内容，主要讲一下Dify安装。更多好玩的应用，起码得先有个架子不是。Dify可不光是Agent，还有很多好玩的东西在里面。工作流、知识库、大模型对话，一应俱全。我将使用Docker进行Dify安装，后续的相关应用，有空再写点文章了。为什么使用Doc
Dify使用Dify调用DeepSeek
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Mac中如何用Java和Python代码调用DeepSeek R1
上篇文章中，介绍了如何通过Ollama和LMStudio本地搭建DeepSeek模型，本篇将，利用这2款工具，提供的API。来实现Java和Python的调用。LMStudio开启OpenAIAPI兼容模式，提供API服务打开LMStudio，下载好DeepSeekR1的蒸馏模型。在左边第二个开发者
DeepSeek R1调用Java调用DeepSeekpython调用DeepSeek
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Mac多大的配置能跑多大的模型
模型1B代表10亿参数。Mac检查内存大小1、简单的通过命令行查询system_profilerSPHardwareDataType|grep"Memory"2、图形界面左上角苹果图标、关于本机、系统报告、内存，可以查看当前电脑的内存。Mac检查显存大小1、Mac自带的工具是不行的。方法一，是使用上
Mac大模型配置
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Mac运行使用最新DeepSeek R1模型体验
最近几天，DeepSeek发布R1模型，火爆整个圈子。性能对标OpenAIo1正式版开源用R1数据蒸馏的Qwen、Llama系列小模型，蒸馏模型超过o1-mini和QWQ。免费又好玩的东西。千万是不能错过的。下面我在Mac系统中，来体验一下最新的R1，到底强不强。使用方式mac下使用大模型有2种简单
DeepSeek R1
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使用Langchain本地体验最新的千问2.5模型
电脑算力有限，本地体验一下新出的千问2.5模型。准备对长文本进行量化做本地知识库，想搭建一个本地模型做为核心。千问2.5开源模型介绍：Qwen是阿里巴巴集团Qwen团队研发的大语言模型和大型多模态模型系列。目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多
Langchain千问2.5
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跨境独立站如何为WordPress配置Amazon S3静态资源存储
使用场景动静分离是比较常见的优化手段。将图片和一些资源存到AmazonS3上面，动态内容再由插件进行缓存。外面再套一层CDN，可以大大减少服务器的压力，并且能提升页面打开速度。一、安装插件WPOffloadMediaLitehttps://wordpress.org/plugins/amazon-s
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