1 OSI七层模型与TCP/IP四层模型的理论基础 数据通信的过程可以用两种模型来描述。OSI七层模型将通信过程分为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。物理层定义了电气特性和物理规范，数据链路层负责相邻节点间的通信，网络层处理路由和转发，传输层提供端到端的通信。会话层、表示
2026-05-15
1.1家用网络设备的功能认知与角色定位 在构建家庭网络时，用户需要理解三个关键设备的不同职能。光猫作为光纤接入的终端设备，负责将光信号转换为电信号，这是光纤到户（FTTH）中最重要的一环。光猫的出现使得传统宽带接入方式得到革新，让高速网络接入变成可能。现代光猫往往集成了多种功能，既能提供信号转换，
2026-05-14
希沃如何下载Word版报告 方式1：希沃白板电脑端 - 左侧菜单栏“课堂反馈”- 找到对应报告 - 点击“更多”- 下载报告 方式2：希沃白板电脑端 - 打开课堂反馈报告-点击右上角“下载箭头” 方式3：希沃白板移动端
2026-01-27
在实际使用中，Ollama本地大模型生成的内容往往差强人意，有时候生成速度也一言难尽，这时就需要调整一下模型参数。在 Ollama 中，模型参数主要用于控制模型的行为和推理过程。通过调整这些参数，你可以影响模型的输出质量、生成速度、资源占用等方面。 1、如何查看和修改Ollama模型参数 查看O
2025-06-11
在前面的系列文章中我们了解了如何在自有的项目中集成Ollama大模型，同时也知道了如何根据项目自身情况自定义大语言模型，从而完成与项目的集成。现在我们进一步探讨Ollama的环境变量调优，使之可以充分调动本地机器的软硬件资源，以提升系统的性能。同时Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐
2025-06-10
在Ollama进阶过程中，我们通过前面的两篇文章了解了如何将Ollama大模型服务应用到自己的项目中，这使得Deepseek、QWQ之类的本地大模型有了具体的用途。 然而在实际的项目中，需求往往是千变万化的，一个大模型可能满足不了需求，甚至有时需要的也不一定是大模型，而是嵌入式模型、视觉模型、
2025-06-09
在“Ollama进阶：在Python、Java、Go项目中集成Deepseek、QWQ大模型”一文中，我们讲到了在Java、Python、Go语言项目中整合Ollama中运行的Deepseek、QWQ、LLaMA、Mistral、Gemma本地大模型服务。本文则讨论在JavaScript（包括 No
2025-06-06
在“Ollama入门：一键启动本地DeepSeek大模型”一文中，我们介绍了Ollama的基本使用方法，同时也推荐了ChatBox、Cherry Studio等AI智能客户端来完成文字、图片、语音等多模态输入，实现与 AI 的交互。 但是，仅仅这样常常不足以满足实际的需要，而在线版的Deeps
2025-06-05
Ollama在AI大模型领域与风靡一时的应用容器引擎Docker有着相似的角色。对于熟悉Docker的小伙伴，接触到Ollama时就会发现Ollama 的 shell 命令和 Docker 极其相似，比如 Ollama 通过ollama pull下载模型、ollama run运行模型 ，类似 Doc
2025-06-04
感谢“AI界拼多多”的DeepSeek，解开了“AI大模型”的神秘面纱，让普通笔记本也能跑起“大神们”的“神器”。当然在DeepSeek“一朝成名天下知”的其实早有默默耕耘的LLaMA、Qwen等等，以及能让这些大模型在本地电脑上一键启动的开源项目——Ollama。下面就一起来探一探这个通往AI大模
2025-06-03