NVIDIA 即将发布 NVIDIA DGX Spark - 基于 Blackwell 架构的小型 AI 超级计算机，配备 128GB 以上统一内存和 1 PFLOPS AI 性能。运行大型语言模型（LLMs）的理想设备。

让我们快速了解一下可用于自托管的 Matomo、Plausible、Google 等网络分析提供商和系统 并进行比较。

这里我们对**模型上下文协议（MCP）**进行了描述，简要说明了如何用Go语言实现一个MCP服务器，包括消息结构和协议规范。

这是我安装 Ubuntu 24.04 的全新安装 时最喜欢的一套步骤。
我喜欢这里的一点是：不需要安装 NVidia 驱动程序！它们会自动安装。

在这里，我正在回顾 Markdown 中的代码块选项。

Dokuwiki 是一个自托管的维基百科，可以轻松地在本地部署，且不需要任何数据库。
我之前是在我的宠物 Kubernetes 集群上使用 Docker 部署的。

让我们比较顶级消费级GPU的价格，这些GPU特别适合LLM，总体而言也适合AI。

具体来看： RTX 5080和RTX 5090价格。它们略有下降。

新版本的 Linux Ubuntu 24.04 桌面版提示我安装 Beekeeper Studio 作为 SQL 编辑器和数据库管理工具。
我之前使用的是 DBeaver。
好的。
让我们比较 DBeaver 与 Beekeeper Studio。

在新电脑上安装了全新的 Linux 系统后，我惊讶地发现竟然找不到一个简单的方法来 自定义 Ubuntu 24.04 的右键菜单。

Apache Airflow 是一个开源平台，旨在通过 Python 代码以编程方式创建、安排和监控工作流，为传统手动或基于用户界面的工作流工具提供了一个灵活且强大的替代方案。

Python uv（发音为“you-vee”）是一个现代、高性能的 Python 包和项目管理工具，使用 Rust 编写。它被设计为传统 Python 包管理工具（如 pip、pip-tools、virtualenv、pipx 和 pyenv）的即插即用替代品，旨在简化并加速 Python 开发工作流程。

由于标准 Ollama 没有直接的重排序 API，
您需要通过生成查询-文档对的嵌入向量并对其进行评分来实现 使用 Qwen3 重排序器在 GO 中进行重排序。

在一个寒冷的七月冬天……
那是在澳大利亚……
我感到迫切需要训练一个AI模型，用于检测未封口的混凝土钢筋……

在这项测试中，我正在比较不同LLMs在Ollama上如何将Hugo页面从英语翻译成德语。

我测试的三页内容涉及不同主题，其中包含一些结构良好的markdown内容：标题、列表、表格、链接等。

这个小的 Go代码示例重新排序调用Ollama生成嵌入 用于查询和每个候选文档， 然后按余弦相似度降序排序。