目前llama cpp官方提供的llama.cpp提供的docker 镜像下载命令：docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b6222
服务器下载速度非常的慢。
比较好的方法是把ghcr.io替换为国内镜像源地址ghcr.nju.edu.cn进行下载：
// 官方命令： docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda //国内源地址命令 docker pull ghcr.nju.edu.cn/ggml-org/llama.cpp:server-cuda 速度快了几十倍，非常节约时间 推荐给大家！
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 webfeed 的鸿蒙化适配指南 - 掌控 RSS/Atom 内容订阅、XML 语义分发实战、鸿蒙级精密聚合专家 在鸿蒙跨平台应用执行高级内容聚合与多维资讯资产指控（如构建一个支持全场景自动发现的鸿蒙阅读器、处理海量 RSS 2.0/Atom 协议的语义认领或是实现一个具备极致指控能力的资产管理快报中控）时，如果依赖繁琐的原始 XML 解析或是不透明的正文提取算法，极易在处理“命名空间（Namespace）冲突导致的字段丢失”、“非标准日期格式的解析崩溃”或“多模式 Feed 协议间的字段映射偏移”时陷入研发逻辑崩溃死循环。如果你追求的是一种完全对齐现代 Web 聚合标准、支持全量语义解析且具备极致指控确定性的方案。今天我们要深度解析的 webfeed——一个专注于解决“分发内容标准化认领”痛点的顶级工具库，正是帮你打造“鸿蒙超感阅读内核”
个人主页-爱因斯晨 文章专栏-赛博算命 原来我们在已往的赛博算命系列文章中的源码已经传到我的Github仓库中，有兴趣的家人们可以自己运行查看。 Github 源码中的一些不足，还恳请业界大佬们批评指正！ 本文章的源码已经打包至资源绑定，仓库中也同步更新。 一、引言 在数字化浪潮席卷全球的当下，传统塔罗牌占卜这一古老智慧也迎来了新的表达形式 ——“赛博塔罗”。本文档旨在深入剖析塔罗牌的核心原理，并详细介绍如何利用 Java 语言实现一个简易的塔罗牌预测程序，展现传统神秘学与现代编程技术的融合。 二、塔罗牌原理 （一）集体潜意识与原型理论 瑞士心理学家卡尔・荣格提出的 “集体潜意识” 理论，为塔罗牌的运作提供了重要的心理学支撑。该理论认为，人类拥有超越个体经验的共同心理结构，其中蕴含着 “原型”—— 即普遍存在的、象征性的模式或形象。 塔罗牌的 22 张大阿尔卡那牌恰好与这些基本原型相对应。例如，“愚人” 代表着天真与新开始的原型，“魔术师” 象征着创造力与潜能的原型，“女祭司” 则体现了智慧与直觉的原型。这些原型是全人类共通的心理元素，这也正是不同文化背景的人都能
谁懂啊！想从化学专业网页扒取资讯标题和链接，还要按主题分类生成带时间戳的 PDF或HTML，放在以前得敲半天代码、调无数参数，现在和影刀 RPA6.0 聊聊天，电脑直接自己把活干完了，甚至报错都能自动解决，这 AI 自动化也太香了！✨ 作为常年和各类化学资讯打交道的人，日常需要从专业化工网页提取信息、分类整理并归档，重复的操作不仅耗时，还容易因为细节出错。直到试了影刀 RPA6.0 的全新 AI 功能，才发现原来自动化可以这么简单 —— 不用学编程，不用搭复杂流程，只需要用自然语言把需求说清楚，剩下的全交给 AI 就够了。 这次我的需求很明确：访问这个化学资讯网页，抓取页面所有咨询的标题和对应链接，按照我关注的化学主题按相似度自动分类，最后将结果保存到电脑桌面，以当前年月日时分秒命名为 PDF或HTML 文件。原本以为会遇到元素定位失败、分类逻辑混乱、文件命名出错等问题，没想到影刀 6.0 的 AI 能力直接把这些难题全解决了！
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法工程师一职，获得ZEEKLOG博客之星第一名，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆AI应用挑战赛、英特尔AI创新应用大赛等比赛评委，科大讯飞AI大学堂荣誉讲师，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次，其中包括阿里云天池比赛第一名，科大讯飞分类挑战赛第一名。在技术创新领域拥有多项授权发明。 本文详细介绍了基于ModelEngine快速搭建AI智能体，打造你的专属旅行顾问，希望能对搭建AI智能体的同学们有所帮助。 文章目录 * 1. 前言：打造更懂你的“智能旅行助手” * 1.1 思考：从导航进化为向导 * 1.2 破局：华为 ModelEngine 的可视化方案 * 2. 环境准备与应用初始化 * 2.1 平台登录与入口 * 2.2 创建应用 * 2.3 智能生成框架 * 3. 核心能力配置 * 3.1 提示词优化 * 3.2