安装了ollama但是pycharm访问不了
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
计算机设计大赛国奖作品;维谷云途-基于大模型可视化驱动的智能择业决策助手+python源码+演示视频
<项目介绍> 运行条件: 首先在本地下载ollama,模型是deepseek-r1:1.5b和llama3.2:latest。 第二步再本地下载anything llm 使用deepseek作为思考端,llm作为回答端根据项目中的execl文件训练模型。参考官方的api调用文档进行模型调用。 第三步下载liv2d的web包(项目中已有了),可以自行改变数字人-但需要改包 运行教程: 首先再终端打开china-3d-map1目录,再这个目录下cmd。输入npm run dev 然后再进入下层的server目录,再这个目录下cmd。输入node index.js 然后使用vs code(pycharm也行)运行china-3d-map1下的app.py;再运行server文件夹下的route_planning_server.py;再运行flask——可视化\flask——可视化目录下的app1.py;然后在运行mcp_baidu文件夹下的baidu_map.py;再运行ai面试(语音)\视频和语音文件夹下的app.py。 完成上述的操作就可以使用完整的项目功能。语言识别和语言播报api到期后需 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的参赛作品,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
景区运维基于Python与FastAPI的设施巡检维修工单系 项目介绍 基于Python和FastAPI的景区设施巡检与维修工单系统设计与实现(含模型描述及部分示例代码)
内容概要:本文详细介绍了一个基于Python和FastAPI的景区设施巡检与维修工单系统的设计与实现。系统旨在解决景区设施数量多、分布广、巡检难追踪、维修不透明等问题,通过统一设施档案管理、自动化巡检计划生成、工单闭环流转、优先级计算与智能派单等功能,实现设施运维的数字化、规范化和数据驱动决策。文章阐述了系统的整体架构,包括表现层、业务服务层和数据持久化层,并重点介绍了用户认证、设施档案、工单状态机、优先级计算、维修人员派单等核心模型的设计原理及部分代码示例,展示了如何利用FastAPI、Pydantic、SQLAlchemy等技术构建高效可靠的后端服务。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉FastAPI、SQLAlchemy等Web开发框架的后端开发人员、系统架构师及计算机相关专业学生;适用于参与智慧景区、智慧城市等信息化项目建设的技术人员。; 使用场景及目标:① 学习如何设计和实现一个完整的工单管理系统,掌握状态机、权限控制、优先级算法等关键技术的应用;② 了解基于FastAPI构建RESTful API的最佳实践,包括模型校验、依赖注入、数据库集成等;③ 为开发类似的设施管理、运维调度系统提供参考方案和技术原型。; 阅读建议:此资源结合理论设计与代码实践,建议读者在理解系统架构和业务逻辑的基础上,动手搭建环境并运行示例代码,深入体会各模块之间的协作关系。重点关注状态机控制、权限校验、优先级算法等核心逻辑的实现细节,并可根据实际需求扩展功能,如接入地图服务、物联网设备或移动端应用。
Pycharm集成CodeGPT指南[项目源码]
本文详细介绍了如何在Pycharm中集成CodeGPT插件并与Ollama及Deepseek模型配合使用的步骤。首先需要下载Ollama并获取Deepseek模型,随后在Pycharm中安装Code GPT插件(现更名为AI PROXY),配置Ollama作为本地Provider并选择相应模型。文中还提到了安装过程中可能遇到的问题及解决方案,如因插件版本问题导致的node.js报错,建议下载Proxy AI插件以解决。整个过程为开发者提供了完整的AI编程辅助工具链搭建指南。
PyCharm集成Continue插件配置指南[项目源码]
本文详细介绍了如何在PyCharm中集成Continue插件,并配置Ollama本地模型与硅基流动云端模型,实现智能编码辅助。文章从插件安装开始,逐步讲解了双模型的配置方法,包括本地Ollama服务的连接和云端硅基流动API的设置。此外,还提供了实战演练,展示了如何利用AI进行代码解释、智能重构、单元测试生成等操作。最后,作者分享了双模型的使用策略和常见问题的排查技巧,帮助读者高效利用这一工具提升编码效率。
Pycharm集成Deepseek[项目源码]
本文详细介绍了如何将本地部署的Deepseek模型接入Pycharm,实现AI辅助编程。首先需要下载ollama,并通过Ollama下载Deepseek模型,推荐根据电脑配置选择合适的版本。接着在Pycharm中安装CodeGPT/ProxyAI插件,并进行相应的配置。完成这些步骤后,即可在Pycharm中使用Deepseek-R1进行AI辅助编程,左侧为代码编辑界面,右侧为Chat界面。本地搭建大模型不仅免费,还能方便个人知识库管理,保障数据隐私安全,适合个人知识管理与编程学习。此外,还可以调用Deepseek模型的API,将官方Deepseek接入Pycharm。
Pycharm接入本地部署deepseek实现写代码起飞.pdf
Pycharm接入本地部署deepseek实现写代码起飞.pdf
基于GraphRAG框架构建多模态大模型知识库系统_集成Anaconda_PyCharm开发环境_支持阿里通义千问_智谱AI_讯飞星火_Ollama本地开源模型_gpt-4o-mi.zip
基于GraphRAG框架构建多模态大模型知识库系统_集成Anaconda_PyCharm开发环境_支持阿里通义千问_智谱AI_讯飞星火_Ollama本地开源模型_gpt-4o-mi.zip
在PyCharm中与AI聊天的使用.pdf
在PyCharm中与AI聊天的使用
AI编程DeepSeek接入PyCharm实现高效AI编程:本地部署与官方接入详细教程
内容概要:文章详细介绍了如何将DeepSeek接入PyCharm以实现AI编程,支持本地部署DeepSeek及官方DeepSeek接入。DeepSeek是一款具有671B参数的混合专家(MoE)模型,处理速度快,性能卓越。PyCharm则是广受开发者欢迎的Python集成开发环境。结合两者,不仅能提升编程效率,还能在本地实现AI辅助编程,确保数据隐私安全。文章具体讲解了两种接入方式:本地部署DeepSeek接入PyCharm,包括下载ollama、选择合适版本的DeepSeek-R1模型、安装CodeGPT插件并配置等步骤;以及使用官方DeepSeek接入PyCharm,涉及获取API Key、安装Continue插件并配置等操作。; 适合人群:具有一定编程基础,希望借助AI提高编程效率的Python开发者。; 使用场景及目标:①在本地环境中实现AI辅助编程,保护数据隐私;②利用DeepSeek的强大性能,快速完成代码编写、调试等任务;③学习如何配置和使用AI编程工具,提升开发效率。; 阅读建议:本文详细介绍了两种接入方式的具体步骤,读者应根据自身需求选择合适的接入方式,并按照步骤逐一操作,确保每个环节正确无误。同时,建议读者在实践中不断探索和优化配置,以获得最佳的编程体验。
DeepSeek API与PyCharm IDE人工智能助手的集成
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYmgkRHwWidbyzNe291NsSoA1?pwd=cbr9 本指南详细介绍在 PyCharm 2024.3.1(专业版)中,将 DeepSeek V3 作为第三方提供商集成到 AI 助手的步骤,数据需通过伪造的 Ollama 服务器路由至 DeepSeek。 运行 Docker 容器时,需将配置中的占位符替换为个人的 DeepSeek API 密钥。 欢迎用户贡献代码或反馈问题,可通过以下方式参与: 感谢 DeepSeek V3 对 PyCharm 2024.3.1(专业版)及网络聊天版 AI 助手系统提示的支持,感谢 RobToMars、starkirby、125918、JasonLovesDoggo 的贡献。如需进一步帮助,可查阅 DeepSeek 官方文档或联系其支持团队。
deepseek本地模型训练
deepseek本地模型训练
1803053530_OllamaWebSummaryAI_918968_1773668549695.zip
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OpenChamber
运行智能体任务,掌控全局,随时随地交付成果 OpenChamber 是一款开源工作空间,可在桌面端、浏览器、编辑器和移动端运行、监督和审查 AI 编码工作。
使用 AI 能力一键分析 小说、游戏、字幕 等文本内容并生成术语表的次世代翻译辅助工具.zip
《AI 研发提效:构建 AI 辅助编码助手》 —— 介绍如何 DIY 一个端到端(从 IDE 插件、模型选型、数据集构建到模型微调)的 AI 辅助编程工具,类似于 GitHub Copilot、JetBrains AI Assistant、AutoDev 等。
AB变频器罗克韦尔变频器
AB变频器调试适合新手
EI复现参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕“参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析”开展研究,基于Matlab代码实现对储能系统在电力系统调峰中的配置方案进行建模与仿真,重点研究储能系统的容量配置、运行策略及其在提升电网调峰能力方面的技术有效性。研究结合实际电力负荷数据,构建了综合考虑投资成本、运维费用、峰谷电价收益、寿命损耗等要素的经济性评估模型,通过净现值、内部收益率、投资回收期等指标量化不同配置方案的经济性,并采用优化算法求解兼顾技术性能与经济效益的最优储能配置方案。该研究属于EI级别成果复现,突出算法实现与工程应用的结合,适用于新型电力系统背景下储能规划与运行决策场景。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事储能系统规划、新能源并网、智能电网、综合能源系统等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解储能系统在电网调峰中的作用机理与关键技术路径;②掌握基于Matlab的储能系统优化配置建模与经济性评估方法;③复现EI级高水平论文核心成果,服务于科研项目申报、学位论文撰写或期刊投稿;④为实际储能项目的规划设计、投资决策与运行策略制定提供理论依据与技术支持。; 阅读建议:读者应结合文中提供的Matlab代码,按照章节顺序系统学习模型构建、算法设计与结果分析过程,重点关注目标函数的数学表达、多重约束条件的处理方式以及经济性指标的计算逻辑,建议动手调试代码并尝试调整关键参数以观察其对配置结果的影响,从而深化对储能系统多目标优化问题的理解。
国央企创新负责人如何实现技术成果的快速转化?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
全球195处核电站空间分布-可编辑mxd文件+标准shape文件+标准成图TIF
本资源提供全球195处核电站空间分布数据,系统整理全球主要核电站及核能发电设施的空间位置信息,包含可编辑MXD工程文件、标准Shapefile矢量文件以及标准成图TIF文件。数据经过统一整理与标准化处理,具有全球覆盖、空间定位清晰、属性结构规范及数据格式完整等特点,可直接用于能源地理、电力系统、核能发展及GIS空间分析等相关研究。 从能源背景来看,核电是全球重要的低碳能源形式之一,具有单机容量大、运行稳定、发电效率高和碳排放相对较低等特点,在全球电力供应体系中发挥着重要作用。全球核电站主要分布于欧洲、北美和东亚等工业化程度较高、电力需求较大的地区,其空间布局与区域能源结构、电网条件、水资源条件、人口与经济发展水平等因素密切相关。 在数据内容方面,本资源收录全球195处核电站,以点状矢量形式表达核电站空间位置。标准Shapefile文件可包含核电站名称、所在国家(地区)、所在区域、地理坐标及其他基础属性信息,可用于核电站数量统计、空间密度分析、区域对比及专题制图。用户可根据国家、区域等属性进行分类筛选,并与其他能源设施进行空间叠加分析。 资源配套提供可编辑MXD工程文件,已完成核电站图层组织、符号配置、标注及基础地图布局。用户可直接在ArcGIS平台中打开工程文件,根据研究需求调整图层显示方式、符号、标注及地图版式,并进一步叠加行政区划、人口、河流水系、电网及其他能源设施等数据。 在应用层面,该数据可用于全球核电发展格局研究、能源基础设施空间分析、电力供应体系研究及能源安全评价。结合人口、GDP、土地利用、河流水系、海岸线及自然灾害数据,还可开展核电站周边人口暴露分析、核电设施自然灾害风险评价、区域能源结构分析以及核电与其他能源设施的空间配置研究。
科技中介如何提升服务专业性?.docx
科技中介如何提升服务专业性?
全速域无速度传感器高频注入+SMO观测器加权切换模型研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文围绕“全速域无速度传感器高频注入+SMO观测器加权切换模型”的研究展开,深入探讨了在无速度传感器条件下永磁同步电机(PMSM)的转速与位置估算技术。针对传统单一观测器在低速与高速段性能受限的问题,提出了一种融合高频信号注入法(适用于低速区)与滑模观测器(SMO,适用于中高速区)的混合观测策略,并创新性地引入动态加权切换机制,实现两种算法在全速域范围内的平滑过渡与协同工作。通过Simulink搭建完整的电机控制系统仿真模型,对所提加权切换模型进行了全面验证,结果表明该方法在稳态精度、动态响应能力及抗负载扰动方面均表现出优越性能,有效抑制了传统硬切换导致的抖振与估计误差突变问题,提升了系统整体运行的稳定性与可靠性。; 适合人群:具备电机控制理论、现代控制理论及Simulink仿真基础,从事电气自动化、新能源汽车、工业伺服驱动或运动控制等领域研发工作的工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决永磁同步电机无速度传感器控制中全速域运行的转速/位置估计难题;②研究高频注入法与滑模观测器的融合机理及动态加权切换策略的设计方法;③为高性能、低成本电机驱动系统的开发与仿真提供可复现的技术方案与理论支撑。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型深入理解算法实现细节,重点关注工况分区逻辑、加权函数的设计原则以及切换过程中的动态性能表现,可通过对比传统切换方式进一步验证所提方法的优越性。
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