DeepSeek本地部署：在Windows中使用Ollama快速运行

第一步：Ollama的下载、安装、运行

到这个网站下载并安装：https://ollama.com/

安装完成并运行后，任务栏的右下角会有如下图标：

第二步：下载并运行DeepSeek模型

进入Ollama的这个网址可以查看到DeepSeek-R1有哪些模型可以直接下载并使用：

https://ollama.com/library/deepseek-r1

然后使用如下命令下载并运行模型：

（注意：Ollama默认的模型下载位置是系统当前登录用户的文件空间中，所以多数情况是放在C盘，请先确保有足够的存储空间。如果需要更改，请在系统中设置系统变量“OLLAMA_MODELS”，值为你要用于存放模型的文件夹路径。设置后，需要重启Ollama才会生效。）

ollama run deepseek-r1:7b

7b是模型的类型，请根据自己的需求进行调整。

“B”代表“Billion”，即“十亿”。这是用来量度模型中参数的数量。
——傻瓜式判断你应该使用哪种——-
1.5B 模型：4GB 显存
7B、8B 模型：8GB 显存
14B 模型：12GB 显存
32B 模型：24GB 显存

下载成功后会自动运行，出现>>>的符号表示你此时可以输入文字跟AI对话了：

第三步：设置模型推理时使用CPU还是GPU（可选）

刚刚装好，跟AI对话的时候发现AI的回复很慢，怎么跟网上的响应速度差那么远？我的电脑是12代I5，3050的显卡，理论上使用7b应该是轻松应付的。于是查了一下资料得知我们现在只是使用AI模型进行推理，而并非训练，因此推理的话，使用CPU或是GPU都是可以的。而Ollama在装好后，可能默认使用的是CPU进行推理。怎么去判断呢？

如果是Nvidia的显卡，可以在AI模型正在回复的时候使用nvidia-smi命令来查看是否有ollama的进程在运行：

如果是其他显卡就不知道了。但是我们可以在CMD夏直接使用以下命令进行配置：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 指定使用第一个 GPU

配置好后，记得重启Ollama服务，以让配置生效。

经过测试，速度立刻变得飞快。

那也顺便给大家配置回去CPU推理的命令：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""  # 清空变量，强制使用 CPU

9部美剧提升英语能力

推荐9部适合学习英语的美剧，让你的英语学习更加有趣和高效！


🎬 “Friends”（《老友记》）：这部经典剧集的语言简单易懂，贴近日常生活，非常适合英语初学者。


🎬 “The Big Bang Theory”（《生活大爆炸》）：剧中人物的科学知识和幽默的对白，让你在欢笑中学习英语，同时了解科学知识。


🎬 “How I Met Your Mother”（《我是怎么遇见你的母亲》）：虽然语言稍难，但剧情有趣，人物性格鲜明，适合有一定英语基础的人观看。


🎬 “Game of Thrones”（《权力的游戏》）：虽然语言复杂，但剧情引人入胜，可以锻炼你的听力和理解能力。


🎬 “Breaking Bad”（《绝命毒师》）：语言难度较高，适合有一定英语基础的人观看，剧中的专业术语也能增加学习的趣味性。


🎬 “The Crown”（《皇冠》）：语言较为正式，对于提升英语的阅读和写作能力很有帮助。


🎬 “Sherlock”（《神探夏洛克》）：对话语速较快，适合提升英语听力的人观看。


🎬 “The West Wing”（《白宫风云》）：语言正式，适合提升英语的阅读和写作能力。


🎬 “Downton Abbey”（《唐顿庄园》）：语言正式，适合提升英语的阅读和写作能力。

以上内容转载自：

https://mbd.baidu.com/newspage/data/dtlandingsuper?nid=dt_4038222814918069207&sourceFrom=search_a

在使用Azure的Content Sagety Studio时，我测试Moderate text content时为什么提示“Select an Azure AI resource to run test.”

最近在学习微软的Azure，相关链接如下：

https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-fundamentals/Instructions/Labs/02-content-safety.html

然后在走如下流程时，却出现了空白资源列表：

一开始怀疑自己没有做对指导流程中描述的步骤，于是再走了一次流程，还是不行。

搜索Internel没结果，最后在AI中找到了答案：

好吧，在Azure的Website中重新登录你的账号吧！结果就出来了：

唉！浪费了我几个小时，这个系统是应届生做的吧！？~

ResourceOperationFailure: Resource provider [N/A] isn’t registered with Subscription [N/A].

最近在学习Microsoft的AI，按照Azure的教程来走“Microsoft Machine Learning”时，遇到错误，相关的链接与错误提示如下：

https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-fundamentals/Instructions/Labs/01-machine-learning.html

ResourceOperationFailure: Resource provider [N/A] isn’t registered with Subscription [N/A]. Please see troubleshooting guide, available here: https://aka.ms/register-resource-provider

根据错误提示进入“https://aka.ms/register-resource-provider”查阅资料，但无法解决。因为错误提示显示的是[N/A]，因此你都不知道是哪个Resource Provider没有开。

继续查阅资料，看到这位国外使用者出现了同样的情况：

https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2129910/resource-provider-(n-a)-isnt-registered-with-subsc

大概意思就是，要开启“Microsoft.PolicyInsights”和“Microsoft.Cdn”这两个Resource provider，如下图所示：

操作注册后需要等一会，待彻底注册成功，即可再次尝试了。

自此，问题解决。

区块链-入门：从中心化到去中心化，从非稳定币到稳定币

先概括一下该文章的路径：

1、在中心化的交易市场中购买虚拟货币（ETH）

2、将购买的中心化的虚拟币提现到去中心化的个人钱包（MetaMask）

3、使用去中心化的个人钱包中的虚拟币兑换稳定币（USDT）

到中心化交易所购买ETH以太币

中心化交易所有很多个，选择任意一个即可。注意，由于基本所有的中心化交易所都需要科学上网才能访问，因此出现了很多能直接访问的钓鱼网站，大家务必注意核实。

在本文章中，我们会在“www.binance.com”中进行操作。

访问该网址后，需要先注册一个币安账号。

注册后进行KYC认证，否则无法进行后续的交易操作：

认证完成后，点击“充值”入口，并选择C2C交易：

根据实际情况选择合适的货币交易（图片只是示例，最终请以自身需求为准）：

填写合适的ETH交易量，输入后会显示你要支付的货币金额：

（币安的交易限额最低为200元，所以我填了0.0077个ETH）

接下来根据网站的提示完成支付即可。

提现到MetaMask钱包（去中心化）

MetaMask 是一个流行的以太坊钱包和浏览器扩展，允许用户管理以太坊及其代币，并与去中心化应用（DApps）进行交互。

到“https://metamask.io/”这个网站中根据提示下载MetaMask插件。

安装好插件后，进入插件并根据提示创建钱包。

当你创建好钱包后，MetaMask会建议你设置助记词，建议你看完MetaMask的视频，让你知道助记词的重要性，因为在MetaMask的概念里面，对你钱包负责的是你自己而不是别人：

注意：钱包是保存在你的电脑本地的，如果你卸载了插件，是需要使用助记词来在其他地方恢复你的钱包的。所以保存助记词是万分重要的事情！

一切准备就绪后，再次进入MetaMask，将会出现如下页面（如图中间圈住的部分就是你的MetaMask地址，请注意核实是否已经切换至以太坊的网络）：

复制你的MetaMask地址，然后回到币安网上，到资产中心处选择“体现”：

在接下来的页面中，输入对应的提现信息。地址那里就是填写你的MetaMask地址，如下图所示：

确认提现信息：

点击继续后会提示身份验证，验证通过后竟然出现了如下提示：

看来只能等24小时候再次尝试了。于是在24小时后再次尝试提现是出现了如下提示：

再次尝试提现，便出现如下提示：

再等了一会，就变成这样了：

于是便可以查看一下MetaMask上显示的ETH余额：

至此，提现成功。

到uniswap交易所购买USDT

访问“https://app.uniswap.org/”，并点击“Get Start”，如下图所示：

然后我们在以下标示的地方选择USDT，并且输入8，我们尝试购买8个USDT：

输入USDT的数量之后，对应所需要的ETH数量就会自动显示出来了，我们接着点击Connect wallet，然后选择MetaMask：

然后就可以在MetaMask看到刚刚的交易了：

但是此时在MetaMask中并没有看到刚刚购买的8USDT：

搜索并添加USDT代币，并且按提示完成添加导入的操作：

然后你就可以在MetaMask中看到你的USDT资产了：

好了，你已经具备了探索区块链的基本条件了，开始你的区块自由探索之旅吧！

在IDEAJ中修改MAVEN的运行参数

举个例子，常规的是命令 mvn install，这时只需要双击这里即可：

但是如果需要制定运行参数，那怎么办？

第一种方法是直接在IdeaJ的Terminal中执行即可：

但这里的环境调用的是windows的环境，所以有可能你的windows环境是JDK17，但是项目的环境是JDK8，此时便会报错。那么我们可以通过这种形式去配置其参数：

右击这个命令，选择“Modify Run Configuration”：

然后在以下圈住的位置填写mvn参数（注意不需要前面打mvn三个英文字母）：

点击“OK”后便可以在这个位置展开找到刚刚添加的快速启动入口：

选择并运行即可。

使用JAVA开发视窗软件，浅谈Swing、SWT、JavaFX的区别。

Swing是JAVA内置的，因此商用免费，优点是无需额外引入依赖而且跨平台。

SWT是Eclipse开发并维护的，开源协议是Eclipse所以商用免费，有点是界面调用了不同系统的底层实现的，做出来的窗体效果比较贴近系统，所以效果相对精美。

JavaFX是官方的产物，JDK1.8是内置，超过JDK1.8的版本都是需要独立引用，功能及效果均超越Swing和SWT，但开源协议是CC BY-NC 4.0 DEED，也就是不可商用！不可商用！不可商用！因此没有学习价值。

所以，长远来看，还是用Swing吧。

在SpringBoot项目中使用AWT的Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize()时出现Exception in thread “JavaFX Application Thread” java.awt.HeadlessException错误

可以修改启动类为：

@SpringBootApplication
public class RmToolApplication implements CommandLineRunner {

	public static void main(String[] args) {
		//SpringApplication.run(RmToolApplication.class, args);
		SpringApplicationBuilder builder = new SpringApplicationBuilder(RmToolApplication.class);
		builder.headless(false).run(args);
	}

	@Override
	public void run(String... args) throws Exception {
		Application.launch(MainApp.class, args);
	}

}

SpringBoot项目使用tesseract

官方github地址：

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

注意，tess4j中用到的JAI类库只支持以下图像类型：

详情可到进入下面链接查看：

https://github.com/jai-imageio/jai-imageio-core

安装系统环境（可选）

https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

如果不安装，则会在执行OCR识别时出现如下作物提示：

java.lang.RuntimeException: Unsupported image format. May need to install JAI Image I/O package.
https://github.com/jai-imageio/jai-imageio-core
	at net.sourceforge.tess4j.Tesseract.doOCR(Tesseract.java:215) ~[tess4j-4.5.5.jar:4.5.5]
	at net.sourceforge.tess4j.Tesseract.doOCR(Tesseract.java:195) ~[tess4j-4.5.5.jar:4.5.5]

下载语言数据

https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

到这个连接中，下载zip包：

做OCR识别之前，不配置tessdata的话，会出现以下错误：

当然，你也可以只下载eng.traineddata

引入依赖

//OCR依赖
implementation 'net.sourceforge.tess4j:tess4j:4.5.5'

//JAI Image I/O 扩展库
implementation group: 'com.github.jai-imageio', name: 'jai-imageio-jpeg2000', version: '1.4.0'

代码示例

        File ocrFile = new File("ocr.png ");
        //使用OCR提取图片文字
        Tesseract tesseract = new Tesseract();
        //设置 Tesseract 数据文件的路径，如果不是默认路径的话
        //tesseract.setDatapath("path_to_your_tessdata_folder");
        try {
            String result = tesseract.doOCR(ocrFile);
            System.out.println(result);
        } catch (TesseractException e) {
            System.err.println(e.getMessage());
        }

其他

java.lang.RuntimeException: Unsupported image format. May need to install JAI Image I/O package.
https://github.com/jai-imageio/jai-imageio-core
	at net.sourceforge.tess4j.Tesseract.doOCR(Tesseract.java:215) ~[tess4j-4.5.5.jar:4.5.5]
	at net.sourceforge.tess4j.Tesseract.doOCR(Tesseract.java:195) ~[tess4j-4.5.5.jar:4.5.5]

出现这种情况，请注意一下是否你的图像类型不属于支持的范围，请查看JAI的官网链接，别怀疑，PNG和JPG都是不支持的~！

close