AI本地部署全流程指南（2025年3月更新）
一、部署环境准备1.1 硬件要求
最低配置：Windows 10/11 64位系统，8GB内存，20GB硬盘空间（可运行7B模型）
推荐配置：16GB+内存，NVIDIA RTX 3060以上显卡，NVMe固态硬盘（支持70B模型）
云部署方案：通过骋风算力平台租用GPU资源（如4x RTX 4090集群支持671B模型）
1.2 工具下载
工具名称
人工智能
在家也能做 AI 导演！本地部署 Wan2.1 视频生成模型全攻略
文章目录
前言
1.软件准备
1.1 ComfyUI
1.2 文本编码器
1.3 VAE
1.4 视频生成模型
2.整合配置
3. 本地运行测试
4. 公网使用Wan2.1模型生成视频
4.1 创建远程连接公网地址
5. 固定远程访问公网地址
总结
前言Wan2.1 模型搭配 ComfyUI 框架，能实现文本转视频、图片转动画等功能ÿ
1.《机器学习实战》：一本令人又爱又恨的“实战”书
《机器学习实战》，我翻过两遍，每一次都没能读完。
为什么呢？
先说说好的一面。《机器学习实战》里面讲到了诸多的机器学习算法。虽说现在深度学习、强化学习等等的算法大行其道，但机器学习算法如线性回归、决策树等等，都仍然有其应用价值。这是因为：
1）深度学习对于运行的机器要求很高，在没有GPU的情况下，只要层数一多，就会耗费大量的时间，训练过程过长，投入资源较多；
2）深度学习算法等对于样本数要求较高，
Java 17中对switch的模式匹配增强
还记得Java 16中的instanceof增强 吗？
通过下面这个例子再回忆一下：
Map<String, Object> data = new HashMap<>();
data.put("key1", "aaa");
data.put("key2", 111);
if (data.get("key1") instanceof String s) {
log.inf
如何修改 Rancher Server 的 IP 地址
作者简介
王海龙， SUSE Rancher 中国社区技术经理，负责 Rancher 中国技术社区的维护和运营。拥有 8 年的云计算领域经验，经历了 OpenStack 到 Kubernetes 的技术变革，无论底层操作系统 Linux，还是虚拟化 KVM 或是 Docker 容器技术都有丰富的运维和实践经验。
注意：
本指南适用于 v2.5 及 v2.5 以下的 Rancher 版本，不适
5款国产免费AI代码助手全方位评测：谁才是真正的编程助手？大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
人工智能在代码编写领域的应用展现了最直接的生产力提升。然而，诸如ChatGPT和Cloud等工具不仅收费，还存在访问限制。为此，我们将评测五款国内热门的免费AI代码助手。这些工具不仅对个人用户免费开放，且在国内可无障碍使用。通过一系列从简单到复杂的游戏编程任务，我们将评估这些AI编程工具在实际开发场景中提升编程效率的表现。我们将
开启智能未来之门：华为HCIA-AI认证培训与考试全方位深度解析
引言：智启未来，认证先行
在当今世界，人工智能（AI）已不再是科幻电影中的遥远幻想，而是正以前所未有的深度和广度，重塑着全球产业格局与人类社会的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗诊断到金融风控模型，AI技术如同一场新的工业革命，正催生着巨大的生产力变革与职业发展机遇。在这场波澜壮阔的智能化浪潮中，掌握AI技术，意味着掌握了通往未来的钥匙。然而，AI领域知识体系庞杂，技术门槛相对较
【最全图文教程】如何在各大应用中配置量界 AI ｜Chatbox / Cherry Studio / WPS / Lobe / 沉浸式翻译 / VSCode Cline
🚀【最全图文教程】如何在各大应用中配置量界 AI ｜Chatbox / Cherry Studio / WPS / Lobe / 沉浸式翻译 / VSCode Cline
本文详细介绍了在 Chatbox、Cherry Studio、WPS OfficeAI、Lobe Chat、沉浸式翻译插件及 VSCode Cline 插件中配置量界智算 AI（
【AI工具】使用 Doubao-Seed-Code 优化 Unity 编辑器插件：从功能实现到界面美化的完整实践
为什么选择Doubao-Seed-Code关键特性：作为国内首个具备视觉理解能力的编程模型，Doubao-Seed-Code 在以下几个关键方面表现出色：
视觉理解能力：能够直接理解界面截图，提供针对性的优化建议
代码生成质量：针对复杂的编辑器扩展代码有很好的生成能力
上下文理解：能够理解
构建下一代临床AI诊断系统：基于CPC-Bench基准的工程化路线图（上）
摘要随着大型语言模型和多模态AI能力的突破，其在复杂临床决策支持中的应用潜力备受关注。然而，从实验室模型到可信赖、可部署的临床系统之间存在巨大的工程鸿沟。本文以新发布的NEJM临床病例推理基准作为核心驱动力和度量标尺，深入剖析了当前顶尖模型在复杂诊断任务中的能力边界（o3模型Top-1诊断准确率≈60%，多模态整合与文献检索仍是短板）。基于此，本文提出了一套完整的、模块化的、可编码的工程架构蓝图，
