HQY 一个和谐有爱的空间

首先我们解释几个关键指标：UV：Unique Visitor 即独立访客量PV：Page View 即页面访问量广告曝光：网页里的广告被展示的次数ECPM：广告展示1000次的收入一般来说，国内网站的ECPM很有可能不到1美元，但是欧美等发达国家的ECPM可以达到3到6美元。通常来讲，一个用户进来我们网站之后，他一般都不止看一个页面，张三看了5个页面，李四看了3个页面，总共产生了5+3=8个PV，那么平均来看，就是每个UV能够带来4个PV。而一个页面我们通常也不止放一个广告位，一般谷歌推荐最多放

分享一个我最近发现的导航站点的全站模板，自认为其基本功能做的还是挺不错的。链接：https://github.com/f3liiix/nav-site如果想要使用的话，直接去代码仓库里将代码拷贝过来，然后按照指引配置好相应的技术栈便可以上线使用了。但是我最近实际体验了一下，发现有几点问题还可以继续优化下。首先，就是这款代码模板没有做相应的 SEO 优化。虽然不影响整体的系统功能，但是这些小细节还是比较影响后续的网站表现。所以有能力的话，可以在这个模板的基础上优化相应的 SEO 信息设置。处理起来

我先来简单说下我买服务器的过程！首先，随着我家孩子的视频相片越来越多，我渐渐意识到，想要拥有一个快速备份并且随时可以分享、下载的需求日益凸显，我渐渐的把目标锁定在了nas上了，后来果断买了nas，用起来果然很香，不仅可以备份相册、还可以拥有宝宝相册、独立的音乐播放器、独立的影视系统，可以说收益完全超出了我最乐观的估计！除了上述基本功能外，还折腾起了docker，虽然国内已经无法下载镜像了，但好在我是名魔法师！所以emby、qbittorrent、nastool等等老牌镜像我都安排上了，什么内网穿

使用DeepSeek生成游戏/比赛记分牌。这一次，我生成最终的记分牌页面，一共和DeepSeek互动了4次。大家可以看一下从 第一版记分牌-->第四版记分牌 的效果，评论区留言哪一个更好？这一次，我分享一下我和DeepSeek的互动过程。以下是我第一次的提示词。请帮我写一个html页面，用来记录红队和蓝队的比分。页面主区域是820*420分辨率，最外层是一个黑色实线边框，边框内部 左侧区域是一个类似三位数的密码锁，每位数都是白底黑字，每位数上下都有上下三角形状，点击上三

今天，我们deepseek生成数学类小游戏，数字南瓜跷跷板。在这里，我先提醒一下各位老铁，在使用deepseek的时候，一定要关闭它的R1深度思考，这样，我们使用的就是deepseek V3模型，这个模型更擅长编程和美化页面。这是我交给deepseek的提示词。请帮我写一个html页面，页面主区域为1000*800分辨率，主区域中间是一个跷跷板，左上角、右上角均有一些大小不一的南瓜，南瓜上刻有xkg的重量字样，用户点击某个南瓜，南瓜就移动到同侧的跷跷板上，跷跷板上南瓜总重量大、跷跷板下降，总重量

用DeepSeek生成一个二十四节气卡片。以下，是我交给DeepSeek的提示词，我一共提交了3次，这是第3版。请帮我写一个html页面，页面主区域是1800*1200的分辨率，主区域共有24个圆角卡片，4行6列的形式排列。每个卡片代表一个节气；卡片的左上方显示节气名称，卡片的中间位置显示节气的介绍，右对齐；每一张卡片的背景颜色不同，颜色的饱和度和透明度要低；卡片上可有相关元素装饰，比如雨水节气，可以用小雨滴装饰，其它卡片使用相似的逻辑装饰。获取系统当前时间，并判断所属的节气，当前节气卡片高亮、

巧用DeepSeek生成一个网页版钢琴，让孩子们在课堂上也能随时弹奏。在生成这个“网页版钢琴”之前，我是丝毫没有头绪的，不知道该使用什么提示词，所以，我先做了一个铺垫，让DeepSeek告诉我“如何提问”。我想生成一个网页版键盘，实现在线弹奏，请问我该告诉deepseek什么提示词才能更准确的实现需求？DeepSeek给出了一些思路和关键词，包括核心功能、技术栈、细节需求、扩展建议、代码要求等等。然后，我在此基础上进行修改，形成自己的提示词，交给DeepSeek。我觉得这是一种思路：就是先让DS

文章目录1. 下载安装Ollama2. 下载模型3. 访问4. 自定义模型存放和运行4.1. ollama用户启动4.2. 当前用户运行4.3. 自定义模型存放目录5. 运行多个模型6. Troubleshooting6.1. bind: address already in use6.2. Connection refused1. 下载安装Ollama打开ubuntu终端，执行：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh安装成功后，默认ollam

在Windows系统中，你可以通过修改环境变量 PATH 来使得 ffmpeg.exe 可在任意路径下直接使用。要通过Python修改环境变量并立即生效，如图：你可以使用以下代码：import osimport winreg as reg# ffmpeg.exe的路径ffmpeg_path = r"D:\ffmpeg-2023-s\bin"# 获取当前的环境变量PATHcurrent_path&n

一、背景Ollama不仅可以命令行直接对话，还可以通过API来访问。而API访问其实也包含了通过curl来访问，通过postman来访问，通过Java API来访问，通过Python API来访问等多种途径。所以这一课，我们要搞清楚几点：（1）Ollama提供了哪些接口服务（2）这些服务通过不同途径访问的方法是什么（代码或命令怎么写？）二、Ollama提供了哪些服务？先解决第一个问题，Ollama提供了哪些服务？张小白这边分为了几类：跟大模型交互的接口，和跟Ollama管理相关的接口。其中前两个

结构化输出一直是AI应用开发中一个很麻烦的问题，业内也有很多实践方法来解决问题，OpenAI在之前的更新中也专门针对这一问题进行优化。Ollama 近日就此问题推出重要更新（0.5.0+），引入与OpenAI一样的结构化输出(Structured Outputs)功能，让开发者能够通过 JSON schema 精确定义和约束模型输出格式。该功能已在 Ollama 的 Python 和 JavaScript 库中得到全面支持。1. 主要更新及支持实现本次更新的核心亮点包括：基于

史上最简单Conda+Ollama+Open-Webui安装方法一、安装Anaconda1、到Anaconda官网下载conda_24.10.1链接：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe2.双击安装包，开始安装选择All Users切记安装路径不要选C盘！！！3.配置系统变量二、测试conda1、按下win+r打开运行框，输入cmd，回车2、在命令提示符中输入conda3、自动显示：4、输

以下是更新已安装的Open WebUI的分步指南，根据不同的安装方式提供针对性方案：《对于一个新手来说，这个天大的难题，毕竟对于docker不是很熟悉，为此在所谓的技术博客找了一天，不是收费，就是讲不明白。在B站上没有人讲这个基础的东西，对于程序员来讲这个都是很小的事情。自然没人回去讲。今天我就把这个分享个大家，希望对小白同学有帮助。》一、Docker部署环境更新1. 数据备份（必须）# 备份配置文件docker cp openwebui:/app/config.yaml ./config_ba

这个警告是 pydub 库在尝试使用 FFmpeg 或 avconv 时发出的，它表明程序在查找 FFmpeg 或 avconv 时未找到这两个工具。因此，警告提示默认会使用 FFmpeg，但是可能会无法正常工作。为什么会有这个警告？pydub 需要依赖 FFmpeg 或 avconv 来进行音频文件格式转换、音频剪辑等操作。即使你在代码

【背景】OpenWebUI的版本升级频率很高，并会修改旧版本的Bug，不过对于已经在使用的系统，升级后现有用户信息都会丢失，于是研究如何在升级后将现有的用户信息移植到升级后版本。【准备工作】OpenWebUI的升级步骤在Docker中有现有命令，但是对于直接在真机环境中安装的情况，基本也就是按照新安装的方法去做。先卸载Ollama，再下载最新Ollama后安装。python环境安装最新openwebui包，再用npm命令安装前端界面。这些步骤都可以参看我关于webui部署的文章。重点来看一下，安

Windows系统使用pip安装报错：ERROR: Could not install packages due to an OSError: Missing dependencies for SOCKS support问题现象 解决方式 关闭代理问题现象解决方式打开“网络和Internet设置”——“代理”，关闭代理。

open-webui 升级要升级 OpenWebui，你需要遵循一些基本的步骤来确保你的系统能够顺利升级到最新版本。OpenWebui 是一个开源项目，通常通过其官方仓库或通过包管理器（如pip、apt等）进行更新。下面是一些常见的升级方法：1. 通过pip更新如果你的OpenWebui是通过pip安装的，你可以使用以下命令来更新：pip install --upgrade openwebui2. 通过GitHub更新如果你直接从GitHub克隆了OpenWebui的代码，你应该更新到最新的版本

文章介绍了在Linux服务器上部署和使用DeepSeek模型的步骤,包括安装Ollama、下载和运行模型,以及在Linux服务器上配置Ollama服务以实现远程访问,接着,文章介绍了在Mac上安装WebUI工具OpenWebUI,以便更方便地与远程Linux服务器上的DeepSeek模型进行交互1. 在Linux服务器上部署DeepSeek模型要在 Linux 上通过 Ollama 安装和使用模型，您可以按照以下步骤进行操作：步骤 1：安装 Ollama安装 Ollama：使用以下命令安装 Ol

最近发现了几个提供高性能虚拟专用服务器VPS的网站，提供的内存、硬盘都很大，对于数据分析、人工智能等应用极其有用。网站地址列在后文，这里以deepnote网站为例。1.打开网站。通过浏览器打开deepnote网站，链接详见文末。2.注册账户。点击get started按钮，注册一个账户，或者使用github、google账户登录。页面都是英文，可以使用浏览器自带翻译控件翻译成中文。注册过程中，根据需要，选择个人工程师职业、数据分析等用途。进入个人界面。左边为菜单栏，右边为编辑区。3.终端登录。左

在linux上使用speedtest搭建过测速服务，今天在 windows 上试了一下发现默认配置用不了需要修改一下。具体处理过程记录如下。SpeedTest 的 github 项目地址为：https://github.com/librespeed/speedtest-go它有两个版本，分别是 php 版本和 go 版本，推荐这个 go 语言版本的，原因是 go 跨平台部署方便。在它的 release 页面下载最新版的 v1.1.5下载下来后，解压。默认文件差不多是这样：在命令行运行程