一个简短的引论Saiku成立于2008年，通过Tom Barber和Paul Stoellberger研究。最初叫Pentaho分析工具。最初是基于OLAP4J图书馆的使用GWT采用前端分析工具包装。经过多年的演变、重写后。在2010年，更名Saiku。OLAP分析OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）是一个使分析师、管理者和运行者从原始数据中用来高速
T-SQL 中是可以调用 OLE 的，将这一功能应用到触发器、存储过程等对象中，SQL Server 运用变得更贴近我们的功能，更加满足我们的需要。T-SQL 中有七个存储过程是围绕本节内容进行的，我们只介绍其中最常用的四个存储过程，其余内容您可以参见 SQL Server 联机丛书。
sp_OACreate 创建 OLE 对象实例。
sp_OAMethod 调用 OLE 对象的方法。
sp_OA
在软件开发和运维中，`ollama python embed`经常出现的嵌入式问题不仅影响业务执行，也对开发效率造成负面影响。随着使用该技术的企业不断增多，如何高效解决此类问题逐渐成为了技术团队的重要使命。本文将详细记录解决`ollama python embed`问题的过程以及最佳实践。
## 背景定位
在过去的几个月里，由于系统架构调整和功能迭代，`ollama python embed`
什么是Lambda表达式Lambda表达式概述Lambda表达式是java8中新增的一大亮点，使用它设计的代码会更加简洁。当开发者在编写Lambda表达式时，也会随之被编译成一个函数式接口。 Lambda是一个匿名函数，我们可以吧Lambda表达式理解为一段可以传递的代表(将代码像数据一样进行传递)， 使用它可以写出更简洁，更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格，Lambda使java的语言表达能
ollama集成embed模型是一个强大的工具，能够在不同的应用中提供智能嵌入功能，它的集成也相对复杂。接下来，我们将详细探讨如何进行ollama集成embed模型的环境准备、实现步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
## 环境准备
为了成功集成ollama embed模型，我们首先需要准备相关的开发环境和依赖。以下是必要的依赖安装指南，适用于Linux、MacOS和Windows
olama embed_documents 是一种用于处理和管理文档嵌入的技术，能够使机器学习模型更好地理解和利用文本信息。本文将从多个方面进行深入探讨，包括背景、技术原理、架构分析、源码分析、扩展讨论，并在最后对未来的发展进行展望。
## 背景描述
在过去的几年里，随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，各种文档嵌入技术层出不穷。2021年，基于transformer的模型如BERT和GP
>ollama list NAME ID SIZE MODIFIED deepseek-r1:7b 0a8c26691023 4.7 GB 2 weeks ago >set OLLAMA_HOST=0.0.0.0 && ollama serve
就在今天ollama 0.2.2 解决了不少问题，比如nvida v100 gpu 问题，同时修复了一些关于特定模型以及nvida gpu oom 的问题 说明 以前在测试0.2.1 版本v100 的时候有明显的异常，造成服务不能正常工作， 通过测试0.2.2 目前是可以正常工作了 参考资料 htt
原创
2024-07-15 09:11:07
51阅读
就在最近ollama 0.2.0 发布了，比较重要的是支持并发处理 并发处理的特性 并行请求，同时处理多个chat 会话，同步的处理一个文
原创
2024-07-15 09:11:50
142阅读
就在今天ollama 0.2.3 发布了，主要修复了关于系统prompt 不能生效的问题，而且通过测试glm4 的兼容也比较好了，以前版本对于结构化输出是有一些问题的 参考资料 https://github.com/ollama/ollama/releases
原创
2024-07-22 10:47:26
75阅读
就在今天ollama 0.2.8 发布了，提供了新的模型mistral-nemo 以及nuextract 的支持，mistral-nemo 是一个新发布的模型，很值得体验//ollama.com/
原创
2024-07-29 12:03:29
97阅读
Methods（方法）addRecordcloseChildRowcloseChildTablechangeColumnVisibilitydeleteRecorddeleteRowsdestroygetChildRowgetRowByKeyisChildRowOpenloadopenChildRowopenChildTablereloadselectedRowsselectRowsshowCre
转载
2024-03-29 12:10:07
36阅读
ollama embedding API 是一个新兴的工具，旨在通过简化嵌入模型的使用，帮助开发者更好地利用大规模预训练语言模型。在本文中，我们将深入探讨该 API 的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析，力求为你提供全面的理解与实践指南。
关于 ollama embedding API，它能够有效地将文本转换为向量，并支持各种嵌入操作，非常适合用于信息检索、自然语言处理以及推
在现代应用中，Ollama API 的 URL 用于数据通信和处理，尤其在机器学习和模型推理方面。合理配置并有效利用 Ollama API 能够大幅提升系统性能。本文将详细介绍如何解决 “Ollama API URL” 问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
在开始集成 Ollama API 前，我们需要确保环境的技术栈兼容性。以下是不同版本的兼
ollama API Docker 是一款新兴的API服务，提供了一个简单而强大的方式来与机器学习模型进行交互。通过使用 Docker，我们可以很方便地部署和管理 Ollama API，下面我将详细记录解决这个问题的过程。
### 环境准备
在使用 Ollama API Docker 之前，你需要确保你的环境兼容以下技术栈：
- Docker 20.10 及以上
- Python 3.8 及
Ollama 部署 API 是一个让开发者可以方便地管理和部署机器学习模型到服务器的重要工具。在这篇博文中，我将详细记录下如何解决在Ollama部署API过程中的各种问题，包括环境准备、分步指南、配置详解等方面。
## 环境准备
在进行 Ollama 部署 API 的过程中，确保我们的软硬件环境能够支撑这一过程是至关重要的。以下是我为此次部署准备的环境要求：
- **硬件要求：**
-
在日常开发中，API 请求问题是一个常见的挑战，特别是对接像 Ollama 这样的系统时。本文将详细记录解决“API 请求 Ollama”问题的过程，依次覆盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧与部署方案。
## 环境配置
为了能够顺利进行 API 请求，你需要先安装并配置环境。以下是相关依赖的版本信息：
| 依赖项 | 版本 |
|---------
在这篇博文中，我将分享我在配置、使用和优化“Ollama Embedding API”过程中所遇到的挑战及解决方案。Ollama Embedding API 是一个功能强大的工具，能够将文本数据转换为高维向量，以便进行机器学习和深度学习任务。以下是整个过程的详细记录。
### 环境配置
为了开始使用 Ollama Embedding API，首先需要配置开发环境。整个环境配置流程如下图所示：
ollama模型API是一个新兴的工具，专注于为开发者和应用程序间提供高级而灵活的模型API接口。随着机器学习和AI技术的快速发展，越来越多的企业和开发者渴望利用这些技术来增强他们的产品。本文将深入探讨ollama模型API的相关问题及其解决方案。
在当今的企业环境下，许多场景需要快速、高效的机器学习模型服务。比如，实时推荐系统、自然语言处理等应用都对模型API提出了极高的性能要求。从201
在现代软件开发中，API的使用越来越普遍，而Ollama是一种常用的API工具。然而，在使用“ollama api查看”时，许多开发者可能会遇到一些问题。本文将详细记录解决“ollama api查看”问题的过程，并解析相关背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等方面。
问题背景
在进行Ollama API的调用时，开发者常常会出现无法正确查看接口返回数据的现象。特别是在调用RE
