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本篇教學將引導您如何在 Proxmox VE (PVE) 中,將預設的付費企業版套件庫切換為官方免費的「非訂閱版套件庫」(No-Subscription Repository)。文章詳細介紹了透過 GUI 圖形介面及 CLI 命令列兩種實作方法,並提醒使用者關於穩定性及版本匹配的注意事項。
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本文詳細介紹了 Baseboard Management Controller (BMC) 的核心功能,以 HPE iLO 6 為例,提供了從官方網站查找韌體、下載、更新至最新版本的詳細步驟,並包含常用的連接指令參考,幫助用戶輕鬆掌握 BMC 的應用與伺服器管理。
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在安裝完 Proxmox VE 之後,下一步就是理解並設定其強大且靈活的網路功能。PVE 的所有網路設定都可以在網頁管理介面 (Web UI) 中完成,非常方便。 本指南將從核心概念講起,再帶您實際操作幾個最常見的網路設定情境。 階段一:核心概念理解 在動手設定前,先理解 PVE
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這是一份從零開始、圖文並茂的 Proxmox VE (PVE) 最新穩定版(以 Proxmox VE 9.x 為例)詳細安裝教學。本指南將引導您完成從準備工作到成功登入管理介面的所有步驟。 在開始安裝之前,請確保您已完成以下準備,這會讓整個過程更加順利。 1.
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自從 VMware 在 2024 年宣布終止 ESXi 免費版以來,全球的技術社群、論壇和媒體都充滿了大量的討論。這無疑是近年來虛擬化領域最重大的事件之一,當然大家也不斷尋找替代方案。 整個事件除了憤怒的認為VMware/Broadcom 背棄了長期支持他們的社群外,其實Broadcom 收購其他
本文探討在繁體中文檢索增強生成 (RAG) 應用中,「嵌入文本區塊長度」(Chunk Length) 與「重疊」(Overlap) 的設定策略。分析 1000/100 和 4000/20 兩種策略的優缺點,並針對繁體中文特性提出最佳化建議,包括使用語意分塊或句子分塊,以及根據任務類型調整區塊大小。
最近被問及 Dify 和 n8n到底那兒不同? 如果還沒開始使用這兩個工具,一開始確實容易混淆,所以做個簡單的比較給大家參考。 兩者在定位與用途上有很大的不同,雖然它們都能整合各種外部資源與 API,但設計目的與應用場景差異如下: 🧠 Dify 主要用途: 用來快速構建 AI 應用(如聊
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這篇文章比較了三種類型的RAG工具:開箱即用的整合平臺、低程式碼/無程式碼視覺化建構工具以及為開發者設計的框架。並根據不同的需求,推薦了相應的工具,例如AnythingLLM、Dify.AI、Flowise AI以及LlamaIndex和LangChain。
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本教學文章介紹如何使用Cursor AI程式碼編輯器,包含註冊、安裝、介面介紹、語言設定、快捷鍵使用教學、AI模式比較以及一個Python遊戲程式的範例。
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🧠 從符號邏輯到感知交互:Vibe Coding 時代的工程師再定義 隨著大型語言模型(LLMs)如 GPT-4、Claude、Gemini 進入實用成熟期,我們迎來的不僅是生產力工具的升級,更是一場 編程範式的轉移(paradigm shift)。這場轉變不只是技術演進,更是人機關係、技能定義
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2025/12/15
您好,可以再讓我請問一下嗎? 所謂的意圖映射 (intent projection) ,是只有開發者個人的意圖嗎? 會這麼問,是感覺 vibe coding 有很多「黑箱作業」..... 感覺AI在得知人的意圖後,到"映射出"codes,中間有很多也許是技術或無腦考量的空間地帶,那對像我這樣不大懂coding的人來說,感覺就像是AI自己的意圖在運行 (AI-driven)。 懂coding的人,應該也無法總是在下指定時就給出"全面"的意圖? 所以我有點好奇:vibe coding 再來會出現AI跟開發者之間的「意圖協商」嗎?就是我們可以選擇了解一下AI的考量 (和AI背後平台的考量),進而和AI有些"溝通"嗎? 我們開發projects的目的如果是為了在我們的端設備上(eg.手機)運行,這些開發平台的雲AI,除了聽取直接來自開發者(很多也是end user)的意圖,是不是也可以了解一下end user的端設備--透過端設備內建的AI--的"意圖"呢? 端設備AI掌握的是 end user 的個人數據,包括端設備的app使用資源的數據。在數字工作時代,這些可能就是我們的工具跟"籌碼"了? Vibe coding的浪潮,會促使我們的端設備AI作為個人行為/生活數據的「代理方」,也能在開發過程參與和雲AI平台之間的「意圖協商」嗎?假設以後每個人就是自己端設備的 developer--以vibe coding的方式。 現在主流的想法是雲AI平台主導我們未來手機的型態和生態,但我想知道「意圖驅動」的 vibe coding 有無可能更透明和去平台中心化呢?