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ubuntu7.10安装到3D开启
起名nvidia 11.启动3D！ 这里是我出错最多的地方，所以把我出现问题的情况和解决方法也顺带提一下。 在3D开启的文章中经常提到的不是运行这行命令，如果不是执行这条命令，那么3D开启以后会在下次开机时出现白屏！ 将鼠标在桌面上的空白位置点击一下，然后转动鼠标的滚轮，出现旋转的3D桌面效果。按住Super键(Ctrl与Alt中间的那个键）+Tab键，桌面水平排列。 将鼠标移动到桌面的右上角，4个桌面整齐排列在一个3D空间内（同super+E效果），可以将窗口从一个桌面拖动到另一个桌面，甚至放在两个桌面中间！ 鼠标移动到桌面的左下角，出现windows vista中的Flip3D特效。
2.2K80发布于 2020-01-10 - 来自专栏王的机器
盘一盘 Python 系列 - Matplotlib 3D 图
整套 Python 盘一盘系列目录如下： Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy (上) 科学计算之 要画三维(立体) 图，首先导入 mplot3d 工具包。 from mpl_toolkits import mplot3d 一旦 mplot3d 工具包被导入，创建立体图有两种方式： 用 fig = plt.figure()和 ax = mplot3d.Axes3D 在立体图中添加折线用 plot3D() 函数来实现，由于在 3D 空间画 2D 折线，那么也需要传入xs, ys, zs 三个参数。 3 条形图 3D 条形图和 2D 条形图相比，扩展了比较信息的能力。下面代码比较二项分布和泊松分布的概率质量函数 (PMF)。
2.4K20发布于 2021-02-05 - 来自专栏opengps
软件安装到D盘失败，提示“您对该安装目录没有写权限”解决办法
火狐安装中不能修改成C盘以外的路径原因终于找到，这个不是账户权限的问题 四部解决问题：（我习惯在安装软件的时候把安装路径中的C改成D） 1，火狐安装:常规做法，安装到D盘，节省下系统盘空间 2， 遭遇到很多人遇到过的问题：火狐安装D盘失败，于是乎开始尝试给整个D盘分区增加administrators权限，发现已经全部开启。 看来这次故障跟权限没关系（小心被火狐的提示坑了） 3, 手动建立安装文件夹的根目录 “Program Files (x86)"32位系统是“Program Files”。 至于原因，个人认为是根目录的权限缺失导致，直接在根目录（D盘根目录）没有权限创建文件，所以手动建立了第一级目录后，就可以完成后续动作 ? ? ? ?
10.2K90发布于 2018-04-13 - 来自专栏Unity3d程序开发
u3d与安卓交互（Android studio）
AndroidStudio导出 .jar文件，在Unity里使用 开发环境：as2.3.2.0，u3d5.6.0 as部分： 1.新建工程时的最低版本跟u3d中相同 2.Unity\Editor 修改为 package com.test.an525; import android.os.Bundle; import android.widget.Toast; import com.unity3d.player.UnityPlayerActivity app\build\outputs\aarapp-debug.aar 文件，用压缩包打开取出根路径下的.jar文件并且和\app\src\main\AndroidManifest.xml文件一起放到u3d 的 Assets\Plugins\Android\ 目录下 u3d部分： 1.c#脚本，随便用什么触发 public void BtnShwMessage() { //AndroidJavaClass ：通过指定类名可以构造出一个类 AndroidJavaClass jc = new AndroidJavaClass("com.unity3d.player.UnityPlayer");
62220编辑于 2023-08-24 - 来自专栏Seebug漏洞平台
简单 Unity3D 安卓游戏逆向思路
逆向了几个玩过的游戏，发现这类游戏使用Unity3D开发的居多。因此本文将介绍简单Unity3D类安卓游戏的逆向修改思路。 0x01 准备工具 逆向最简单的Unity3D类安卓游戏建议使用安装好 JAVA 环境的Windows系统（涉及到dll文件的修改，所以Windows平台更加适合）。 在逆向 Unity3D 安卓游戏时，仅仅只需要使用到 apktool Apktool: 用于解压/重新打包安卓APK。 注： Unity3D开发的安卓游戏，其核心代码都在这个 dll 文件中，所以逆向/修改这个 dll 文件就可以了。这也是 Unity3D 和 其它安卓逆向不同的地方。 0x05 参考链接 Apktool ILSpy .NET IL 指令速查表 Unity3d类安卓游戏逆向分析初探
6.6K01发布于 2019-02-26 - 来自专栏Unity3d程序开发
u3d+Litjson保存数据到安卓端
字典结束 return sb.ToString(); //返回Json格式的字符串 } 这里把要保存的ip，port变量转换成json格式的字符串 1.2保存json格式的字符串到安卓机 //写入数据 writer.Close(); //关闭写指针 writer.Dispose(); //销毁写指针 } 将上面的得到json字符串保存到安卓机文件存储目录
50420编辑于 2023-08-24 Deepseek 本地部署“网页版”与“软件版”超级详细教学（deepseek+Ollama+OpenWebUI+Chatbox AI+Cherry Studi
Ollama 安装打开 Ollama 官方下载页面：https://ollama.com/download。 如何卸载打开控制面板 ——> 卸载程序 ——>找到删除右键注意（如果安装D盘看）：将Ollama安装到D盘可以释放C盘空间，避免系统盘拥堵，同时提升性能、增强数据安全性，并优化磁盘管理。 下载之后如果点击直接安装默认会安装在C盘。在下载文件所在文件夹中，右键在终端打开。输入以下命令，指定安装路径（例如安装到 D:\Ollama）：/DIR 参数用于指定安装路径。 \OllamaSetup.exe /DIR=D:\Deekseep\Ollama环境变量此电脑 ——> 属性 ——>高级系统设置 ——> 环境变量Path ——> 编辑 ——> 新建 ——> 路径Ollama 添加并检查模型（如 DeepSeek-R1 或 DeepSeek-V3），完成配置如何使用鼠标右键，打开终端输入 ollama serve 开启 ollama（可选）网页版open-webui输入 open-webui
7.3K02编辑于 2025-02-20- 来自专栏AI进修生
Amica 与 Ollama：语音识别与3D渲染结合的AI聊天助手 - 本地安装
很高兴的和大家分享一个新东西—Amica，它是一个 个人AI聊天机器人，可以通过语音或文本在你的本地系统上与3D角色互动。 这个应用程序主要允许你在自己的浏览器中轻松与3D角色对话，我稍后会展示如何在本地安装它。你还可以导入VRM文件，调整语音以匹配角色，甚至生成包含情感表达的回复文本。 因为它在Ollama上运行，所以你可以私下在本地聊天，你还可以进行角色扮演，满足你的幻想，想象空间几乎是无限的。 Amica不仅仅让你聊天，它在后台做3D渲染，展示3D角色，还能在浏览器中运行Transformer，它还使用Whisper进行语音识别，能做很多事情。 我还会把它与Ollama集成，所以我们今天做本地部署。
1K10编辑于 2024-12-02 - 来自专栏全栈测试技术
本地离线大模型实战：Ollama + Llama 3.1 8B 全流程部署（适配VSCode Continue代码助手）
安装（改安装盘+模型存储盘，拒绝塞满C盘）1.本体安装到D盘官网下载安装包不要双击直接安装，打开下载文件夹，地址栏输入cmd回车唤起命令行执行安装命令，指定D盘安装路径展开代码语言：BashAI代码解释 OllamaSetup.exe/DIR=D:\Ollama等待进度走完，程序本体就安装在D盘，不占用C盘空间。 2.模型文件迁移至D盘（核心，模型体积动辄5GB+）D盘新建文件夹D:\ollama_models系统环境变量配置：Win+R输入sysdm.cpl→高级→环境变量系统变量→新建：变量名OLLAMA_MODELS 3.重启验证保存yaml文件，完全关闭VSCode再重新打开Ctrl+L唤起Continue侧边栏，底部模型下拉框选中Llama3.18B(Ollama)切换模式：Chat普通对话、Agent智能工具模式四 C盘空间被模型占满严格按照教程配置OLLAMA_MODELS环境变量迁移模型目录；已下载的模型可手动剪切.ollama/models文件夹到D盘路径，配置环境变量后重启服务即可无缝识别。
1.9K10编辑于 2026-06-13 - 来自专栏清羽飞扬
windows本地部署DeepSeek-R1模型
移动软件安装位置 使用可执行文件安装，会将Ollama自动安装到C盘下，后续的模型也会自动安装到安装目录下，如果你想将其移动到D盘，可以根据下面的说明继续安装，如果C盘空间足够大，且并不在意安装路径， 如果你和我一样，使用了安装程序安装，我们可以将其手动移动到D盘。 找到Ollama安装地址，默认为下图地址： 将其整个剪切粘贴到你想要安装到的位置，理论上任何位置都可以，尽量不要包含中文路径，比如我是放到了D盘，文件结构如下： 由于Ollama是命令行驱动的，我们需要修改他的系统变量 AIHub AIHub 推荐指数：✮✮ 推荐原因：代码开源，轻量化，但是没有过多的修饰，且默认安装到C盘，需要手动移动。 C盘，需要手动移动到其他盘，界面如下： 配置方面不过多细讲，仅需在页面右上角点击，按照提示配置即可： and so on 除了这些，还有官方的功能最全面，但是配置也比较麻烦，由于我并没有这方面的需求，所以并没有尝试部署
2K10编辑于 2025-02-09 - 来自专栏deepseek本地部署
ollama官网安装包下载
主页搜索ollama，打开ollama官方主页，然后点击download 选择合适自己系统的版本，常用的就是win系统 默认安装到C盘 如果你安装到c盘以外（详细图文教学百度搜索-【语义熔炉网】） ollama 官网下载模型 进入ollama官网的Models页面，找到deepseek-r1模型，在模型型号的下拉栏里，根据你的显卡的显存大小找到适合的模型(若显存能覆盖模型大小，则能跑GPU，若不能覆盖模型大小，
1.6K10编辑于 2025-02-12 - 来自专栏老欧说安卓
15天学会AI应用开发（十四）搭建LangChain的开发环境
一、安装Ollama AI应用在加载离线大模型时用到了 Ollama ，它的安装包比较大，有1.8G左右，AI应用的智能体开发必须安装Ollama。 下载回来的Ollama安装包叫做OllamaSetup.exe，双击它即可安装至系统盘的默认目录。 若想修改Ollama的安装路径，就要打开命令行，输入下面的安装命令（以安装到E盘为例）： OllamaSetup.exe /DIR="E:\Program Files\Ollama" 等待安装完毕，在安装目录下会找到 二、下载离线大模型 通过Ollama可以很方便地下载离线大模型，比如在命令行窗口执行下面命令，即可下载大模型qwen2:1.5b： ollama pull qwen2:1.5b 不过下载回来的离线大模型默认放在系统盘的 03T17:29:06.9028074+08:00", "size": 934964102, "digest": "f6daf2b25194025ae2d5288f2afd041997ce48116807a3b612c1a96b09bec03a
27910编辑于 2026-06-24 - 来自专栏IIoT可视化
这样搭建 3D 电子围栏，安防运维效率提高90%！
Web 产品来构造轻量化的 3D 可视化场景，该 3D 场景从正面展示了一个现代化工厂的现实场景，包括工厂工人的实时位置、电子围栏的范围、现场的安全情况等等，帮助我们直观的了解当前工厂人员的安全状况。 obj 与 mtl 文件来生成 3d 场景中的摄像头模型。 项目中场景通过 HT 的 3d 编辑器进行搭建，场景中的模型有些是通过 HT 建模，有些通过 3dMax 建模，之后导入 HT 中。 绘制电子围栏 场景中的电子围栏并不是使用3dMax搭建的模型，HT提供了多种基础形体类型供用户建模使用，不同于传统的3D建模方式，HT的建模核心都是基于API的接口方式， 通过预定义的图元类型和参数接口 ('all.visible', true); 9 data.s("2d.visible", true); 10 data.s("3d.visible
1.2K20发布于 2020-12-08 DeepSeek/Qwen本地部署详细步骤与避坑指南
注意：Ollama 在 Windows 上默认是“静默安装”，它会自动安装到系统盘，并在右下角系统托盘显示一个“羊驼”图标。2️⃣. 在“用户变量”或“系统变量”中新建一个变量：变量名：OLLAMA_MODELS变量值：你想要存放模型的路径（例如 D:\AI_Models\Ollama）。 保存后，重启 Ollama 程序（在右下角退出后再打开），设置才会生效。3️⃣. 安装时支持选择非系统盘（如D盘、E盘），有效避免C盘空间，保障系统运行流畅。 第3步：开始对话此时你已经拥有了一个完全运行在本地的AI助手！
5.6K20编辑于 2026-03-06- 来自专栏系统工具处理
C盘满了怎么把软件搬到D盘？2026年3种方法实测（含Win11自带功能）
本文实测了3种方法，从系统自带功能到专业工具逐一拆解。 操作步骤：1.打开文件资源管理器，找到C盘下的「文档」「下载」「图片」「视频」等文件夹2.右键点击目标文件夹，选择「属性」3.切换到「位置」选项卡，点击「移动」按钮4.在弹出的窗口中选择D盘（或E盘）下的目标文件夹 Q3：搬家后C盘空间为什么没怎么变？这就是前面说的"搬家后清理"环节没做。软件虽然搬走了，但AppData缓存、临时文件、更新残留还堆在C盘。 用C盘清理工具扫一遍，把这些残留清掉，空间才会真正释放出来。Q4：D盘空间也不够了怎么办？那就需要考虑加装硬盘或者扩展分区了。 搬家是盘内空间优化，治标不治本；如果D盘也快满了，说明数据总量已经超出当前存储容量，升级硬件才是根本方案。
23810编辑于 2026-08-12 - 来自专栏BestSDK
ManoMotion推出免费3D手势识别SDK ，兼容原生ios和安卓
ManoMotion的3D实时手势识别技术，通过标准2D摄像头识别和追踪27自由度（DOF）手部运动。 SDK还兼容原生的iOS和安卓，并对iOS和安卓的Unity游戏引擎插件进同步支持。有兴趣的国内玩家可以登陆ManoMotion官网进行套件的相关申请。
2.5K70发布于 2018-03-01 - 来自专栏MGS浪疯 Blog
本地部署大模型！超级简单，一分钟即可完成！
Ollama安装教程Windows首先打开ollama官网https://ollama.com/这里使用的是windows，直接选择下载即可文件下载好后之间打开点击安装即可默认会安装到c盘，请预先给c盘足够的空间来保证环境安装和模型下载所需空间充足安装完成后打开 windows PowerShell可以输入ollama来验证是否安装成功或者变量配置是否有问题模型下载这里以wizardlm2模型为例，我们只需要在命令行中输入ollama run wizardlm2 :7b即可等待模型下载完毕即可纯净系统启动可能存在vc运行库缺少问题如果出现这个问题，安装vc运行库即可命令行调用模型再次输入 ollama run 模型名称 即可启动出现 send a message 即为启动成功单条文本直接输入回车即可调用如果涉及多条文本的输入，则需要在文本开始前和结束位置输入"""如下图（多行内容的提示词）前后加入"""输入到PowerShell后效果Linux安装教程首先打开ollama ollama的内容则安装成功下载模型与启动模型与windows一样，直接输入ollama run 模型名称即可这里以gemma:2b模型为例，在终端直接输入 ollama run gemma:2b然后执行即可
1.5K00编辑于 2024-12-13 - 来自专栏.NET 全栈开发专栏
端侧大模型实战指南：微调、部署、应用开发
下载地址点击下载：ollama download安装默认安装在C盘自定义安装路径（以避免安装到C盘为例）：打开命令行，进入 Ollama 安装包所在目录。 拉取模型：ollama pull qwen2.5:0.5b2.3 MiniCondaMiniConda 是一个轻量级的 Python 环境管理工具。下载地址：anaconda download3. 部署大模型部署是将微调后的模型集成到 Ollama 并运行的过程。 5.1 启动 Ollama 服务保持 Ollama 服务运行：ollama serve5.2 查看已下载模型列出所有已下载的模型：ollama list验证 Qwen2.5-0.5B 模型是否下载成功（ 使用 Ctrl+D 或 /bye 退出。使用 /clear 清除对话上下文。
2.5K21编辑于 2025-08-05 - 来自专栏畅所欲言
释放无限潜能 —— DeepSeek-R1：顶尖开源AI大模型，本地部署从未如此简单与强大
目前的Ollama会默认安装到C盘，路径如下：C:\Users%username%\AppData\Local\Programs\Ollama，并不会让用户自定义选择安装路径。 安装完成后，会在电脑右下角出现Ollama图标，可以不用先启动Ollama，先退出做一些必要路径的配置！ %.ollama\models，无论 C 盘空间大小，需要安装多少模型，都建议换一个存放路径到其它盘，否则会影响电脑运行速度。 打开「系统环境变量」，新建一个系统变量OLLAMA_MODELS ，然后设置ollama模型的存储路径。 ：OLLAMA_ORIGINS变量值：*运行Ollama将上述更改的环境变量保存后，在「开始」菜单中找到并重新启动 Ollama。
2K10编辑于 2025-01-29 DeepSeek-RAG赋能知识检索与推理（三）之GraphRAG环境配置
图1.1ollama下载下载完成后，由于Ollama安装包默认安装到C盘，可通过命令提示符指定安装路径，运行后会自动弹出安装界面，按提示完成安装即可。 OllamaSetup.exe/DIR="D:\ollama"图1.2ollama安装界面第二步，配置环境变量。将模型下载路径添加为OLLAMA_MODELS环境变量，以指定模型的存储位置。 ollamarundeepseek-r1:7bollamarunllama3ollamapullnomic-embed-text#英文embeddingollamapullshaw/dmeta-embedding-zh ）ollamarunllama3ollamapull<模型名>从模型库拉取模型ollamapullmistralollamalist列出本地已下载的模型ollamalistollamaps显示当前正在运行的模型 ollamapsollamarm<模型名>删除本地模型ollamarmllama3ollamashow<模型名>查看模型详细信息ollamashowllama3Ollama支持的模型可在https://
57910编辑于 2025-12-09
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