
使用 Obsidian 进行个人知识管理
关于 Obsidian ...
以下是关于
Obsidian 作为强大的 个人知识管理 (PKM) 工具
的详细分析,解释其架构、功能、优势以及它如何支持现代知识工作流程。
关于 Obsidian ...
以下是关于
Obsidian 作为强大的 个人知识管理 (PKM) 工具
的详细分析,解释其架构、功能、优势以及它如何支持现代知识工作流程。
个人知识管理概述及适用系统
以下是关于个人知识管理的概述,包括其目标、方法以及我们在2025年7月这个美好的日子里可以使用的软件系统。
我曾使用 Dokuwiki 作为个人知识库
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。
AI 适用 GPU 价格更新 - RTX 5080 和 RTX 5090
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。
实现 RAG?这里有一些 Go 代码片段 - 2...
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。
实现 RAG?这里有一些用 Golang 编写的代码片段。
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。
价格现实检验 — RTX 5080 和 RTX 5090
仅仅三个月前,我们还看不到RTX 5090在商店里出售,而现在它们已经上市了,但价格略高于MRSP。
让我们来比较一下澳大利亚最便宜的RTX 5080和RTX 5090的价格,看看情况如何。
仅提供如何烹饪小肉饼的食谱说明
Keeping this here for the list of ingredients and inspiration - 肉饼.
更多内存,更低的功耗,但价格依然昂贵……
顶级自动化系统用于某些令人惊叹的工作。
Ollama 在 Intel CPU 上的效率核心与性能核心对比
我有一个理论要测试——如果利用所有Intel CPU核心是否能提高LLMs的速度?。
困扰我的是,新的gemma3 27位模型(gemma3:27b,17GB在ollama上)无法适应我GPU的16GB显存,部分运行在CPU上。
当你需要从PDF文件中提取图像时
有时确实需要从 PDF 中提取图像,而无需截图或在屏幕上渲染 PDF。
pdfimages
可以帮助实现这一点。
将两个 deepseek-r1 模型与两个基础模型进行比较
DeepSeek’s 第一代推理模型,其性能可与 OpenAI-o1 相媲美,包括基于 Llama 和 Qwen 的 DeepSeek-R1 的六个密集模型。
看起来我们在这里的选择不多……
当纸质规划是可行的方式时
纸质规划、记事和笔记可能有助于完成特定任务,并让一切变得更加充实。
格式化自己的内容如此简单...
如果你找不到适合你计划本的空白 refill,可以使用 MS Word 自己制作。或者使用 LaTeX。
这里有一个使用 LaTeX 系统制作 A5 尺寸的 Bill Tracker Filofax 插页示例。