Use 10 common AI prompts to improve efficiency 在当今快速发展的商业环境中，人工智能（AI）正在改变企业运营的方式。通过精心设计的提示词（Prompts），企业可以利用AI工具提升决策效率、优化日常事务、制定营销策略，甚至生成高转化率的文案。 In today’s fast-paced business environment, artificial intelligence (AI) is transforming how businesses operate. With well-crafted prompt words, companies can leverage AI tools to enhance decision-making, streamline daily tasks, develop marketing strategies, and even create high-converting copy. 1. 战略决策辅助：更明智的选择 Strategic Decision Support: Smarter Choices 提示词示例：“请充当我的商业战略顾问。我正在考虑在 [方案 A]… Continue reading 利用10条常用AI提示词提升效率【AI效率工具】
协同定位教程：如何在Meta Quest上实现多人共享虚拟空间
引言 虚拟现实（VR）技术的进步让多人互动体验变得更加有趣和真实。借助Meta Quest的协同定位功能，您可以与朋友或家人在同一物理空间内，使用各自的头戴设备共享虚拟空间或享受本地多人模式。无论是玩游戏还是探索虚拟世界，协同定位都能让所有参与者的虚拟形象和对象位置精准对齐，带来沉浸式的体验。 本文将为您提供一份简单易懂的教程，详细说明如何在Meta Quest上设置协同定位功能。无论每个参与者都拥有应用副本，还是只有一人拥有副本，我们都会一步步指导您完成设置。此外，我们还提供了一些实用技巧，帮助您解决可能遇到的问题。让我们开始吧！ 什么是协同定位？ 协同定位是Meta Quest的一项强大功能，它通过共享空间锚点，让多个用户在同一物理空间内使用头戴设备时，虚拟世界中的对象、游戏内容和虚拟形象能够正确对齐。当您移动虚拟物体时，所有参与者都能实时看到这些变化。这种技术非常适合本地多人游戏或互动体验，让您和朋友仿佛置身于同一个虚拟空间。 前置条件：打开强化空间服务 在开始协同定位之前，所有参与者的头戴设备都需要启用强化空间服务。这是实现协同定位的关键基础。以下是如何检查和打开强化空间服务的步骤： 小贴士：如果这是您第一次启用强化空间服务，建议重启头戴设备，确保功能正常运行。 场景一：每个参与者都拥有应用或游戏副本 如果您和朋友都拥有想要一起使用的应用或游戏副本，设置协同定位非常简单。以下是具体步骤： 场景二：只有一名参与者拥有应用或游戏副本 如果只有您拥有应用或游戏副本，需要额外设置应用共享功能。以下是详细步骤： 与三个或更多用户协同定位 如果您想与更多朋友一起体验协同定位，只需为每个新参与者重复上述步骤： 注意： 疑难解答 在使用协同mechanism过程中可能会遇到一些小问题。以下是常见问题及解决方法： 结语 通过Meta Quest的协同定位功能，您可以轻松与朋友在同一空间内共享虚拟现实体验。无论您是想玩多人游戏还是探索虚拟世界，本教程提供的步骤都能帮助您快速上手。只要确保强化空间服务已启用，按照场景需求完成设置，您就能享受无缝的VR互动乐趣。 如果遇到问题，请参考疑难解答或访问Meta Quest官方网站获取更多支持。快戴上头戴设备，邀请朋友一起进入虚拟世界吧！
开源本地打字练习软件：Qwerty Learner – 离线免费，支持英语词库
一、特点：离线运行，开源免费 词库 内置了常用的 CET-4 、CET-6 、GMAT 、GRE 、IELTS 、SAT 、TOEFL 、考研英语、专业四级英语、专业八级英语，也有程序员常见英语单词以及多种编程语言 API 等词库。 尽可能满足大部分用户对单词记忆的需求，也非常欢迎社区贡献更多的词库。 音标显示、发音功能 方便用户在记忆单词时，同时记忆读音与音标。 默写模式 在用户完成一个章节的练习后，会弹出选项是否默写本章，方便用户巩固本章学习的单词。 速度、正确率显示 量化用户输入的速度和输入的正确率，让用户有感知的了解自己技能的提升 二、本地安装 运行环境 1.NodeJS2.Git3.Yarn 验证是否已经拥有相关环境 2.脚本验证使用提供的脚本对所需环境进行验证，如果确实依赖项会自动安装 如果有对应环境缺失，我们可以参考下列官方文档进行安装 手动安装 脚本执行 对于 Windows 用户，可以直接执行 install.ps1 脚本，来一键安装依赖并启动项目。 备注 脚本依赖winget来安装 node，仅在 Windows 10 1709（版本 16299）或更高版本上受支持！ 对于 MacOS 用户，可以直接执行 install.sh 脚本来一键安装依赖并启动项目 此脚本依赖于 homebrew，请确保自己电脑上可以执行brew命令 Docker Compose安装 然后浏览器中输入 http://你服务器的IP:5173 就能看到界面 本机运行自建批处理启动文件 你可以在文本编辑器（如记事本）中输入以下代码，然后将文件保存为带有 .bat 扩展名的文件，例如 run_project.bat： 此批处理文件应放置在 “qwerty-learner” 目录的父目录中。例如，如果项目位于… Continue reading 开源本地打字练习软件：Qwerty Learner – 离线免费，支持英语词库
ComfyUI 基礎教學三：使用 ControlNet 精準控制影像生成
第三篇將介紹一個超實用的工具——ControlNet，它能幫助你在生成圖片時精準控制細節，例如保留原始圖片的結構或人物姿勢，讓最終生成的影像完全符合你的期待。不管你是想創作一位功夫大師還是不同季節的山景，這篇簡單易懂的教程都會帶你一步步完成。讓我們開始吧！ ComfyUI教程一：从零开始掌握AI影像生成工具 ComfyUI 教程二：LoRA 模型与图像放大的实用技巧 什麼是 ControlNet？ ControlNet 是一種先進的技術，能讓 AI 在生成圖片時根據參考圖進行精準控制。它特別適合需要保留特定構圖或姿勢的場景，例如： 透過這篇教程，你將學會如何在 ComfyUI 中設置和使用 ControlNet，打造屬於你的創意作品。 準備工作：啟動你的 ComfyUI 工作流 1. 載入工作流 首先，打開 ComfyUI，載入一個現成的工作流。你可以在下方下載工作流的 JSON 文件，然後直接拖曳到 ComfyUI 介面中。這篇教程中，我們將用它生成一張「功夫大師」的圖片。 【JSON演示工作流下载】 2. 修改提示詞 提示詞（Prompt）是告訴 AI 你想要什麼的關鍵。例如： 安裝 ControlNet 所需資源 3. 下載 ControlNet 模型 ControlNet 需要專用的 AI 模型來分析影像。步驟如下： 4. 安裝自訂節點 ControlNet 還需要一個自訂節點來擴充功能： 設置 ControlNet 工作流 5. 建立 ControlNet 節點 6.… Continue reading ComfyUI 基礎教學三：使用 ControlNet 精準控制影像生成
ComfyUI 教程二：LoRA 模型与图像放大的实用技巧
今天，我们将接续ComfyUI 教程一的内容，深入探讨如何使用 LoRA 微调模型 为生成的图像增添艺术风格，以及如何通过 AI 技术放大图像 以提升画质。本文将为你提供简单明了的步骤和实用技巧，帮助你轻松掌握这些功能。 1. 快速入门：建立基本工作流 如果打开 ComfyUI 后发现画布是空白的，不用担心。只需按照以下步骤操作： 这样，你就能在 ComfyUI 中建立一个基础的图像生成工作流，作为后续操作的起点。 2. 认识 LoRA 微调模型 在上一篇文章中，我们介绍了 Juggernaut 和 Animagine 这类完整的 Checkpoint 基础模型。它们功能强大，包括影像生成、文本理解和影像解码，但文件较大，占用较多内存资源。 今天的主角是 LoRA 微调模型，它可以为图像添加特定的艺术风格或细节，例如生成卡通贴纸效果。LoRA 的优点包括： 示例：Stickers Redmond LoRA 模型可以生成卡通贴纸风格的图像。 3. 如何安装和使用 LoRA 模型 要使用 LoRA 模型，请按照以下步骤操作： 安装步骤 在工作流中集成 LoRA 提示词设置 LoRA 模型通常需要特定关键字。例如，Stickers Redmond 模型需要在提示词中包含“Sticker”。操作如下： 4. 处理已有图像：加载与放大 除了生成图像，ComfyUI 还能处理已有图片。以下是具体步骤： 加载图像… Continue reading ComfyUI 教程二：LoRA 模型与图像放大的实用技巧
OpenManus部署教程：一步步教你本地部署AI代理
介绍 OpenManus 是一个令人兴奋的开源项目，允许用户在本地机器上部署 AI 代理，连接到强大的大型语言模型。这对于希望探索 AI 技术但不希望依赖云服务的用户来说非常有用。本教程将指导您逐步完成在 Windows 或 macOS 上设置 OpenManus 的过程，确保您能轻松上手。 部署步骤 以下是两种安装方法，适合不同操作系统： 一、使用 Conda（Windows） 二、使用 uv（macOS） 配置详情 编辑 config.toml 文件，设置 LLM 模型、基础 URL（如 http://localhost:11434/v1）和 API 密钥等参数。示例配置包括： 运行和管理 详细报告 以下是详细分析和扩展内容，旨在为用户提供全面的指导。 项目背景 OpenManus 是一个开源项目，旨在复制 Manus AI 代理的功能，Manus 是一个通用的 AI，能够自主执行复杂任务，如旅行规划和股票分析。OpenManus 由 MetaGPT 的贡献者开发，使用 Python、JavaScript 和 Docker 等技术，提供灵活的平台，支持多代理 AI 系统开发。该项目在短时间内获得了超过 3300 个 GitHub 星标，显示了其社区的广泛关注。 部署准备 部署… Continue reading OpenManus部署教程：一步步教你本地部署AI代理
ComfyUI教程一：从零开始掌握AI影像生成工具
如果你对AI影像生成感兴趣，想要一款免费、本地运行且功能强大的工具，那么ComfyUI绝对值得一试！这款工具以其独特的节点式界面设计，让你可以通过可视化操作自由设计影像创作流程。本文将带你从安装到生成第一张AI图像，逐步掌握ComfyUI的基本操作，适合新手入门。让我们开始吧！ 什么是ComfyUI？ ComfyUI 是一款开源的AI影像生成工具，基于Stable Diffusion模型运行。它采用节点式界面，允许用户通过拖拽和连接节点的方式，直观地控制图像生成流程。以下是它的核心优势： 自2024年底，ComfyUI官方推出了桌面版安装程序，大幅简化了安装步骤，让新手也能快速上手。 第一步：安装ComfyUI 下载与安装：【官方下载地址】 1、选择适合的版本：根据你的操作系统（Windows、Mac或Linux），从ComfyUI官网下载对应的安装文件。 2、运行安装程序：双击安装文件，ComfyUI会自动完成环境配置，无需手动设置Python或依赖库。 3、初次启动提示：首次运行时，ComfyUI会要求下载Stable Diffusion 1.5模型。这是一个通用的AI影像模型，下载后将作为默认模型使用。 小贴士 第二步：生成第一张图像 安装完成后，让我们用默认设置生成第一张图像，熟悉基本操作： 1、启动ComfyUI：打开软件，进入主界面。 2、运行默认流程：在界面底部点击“Queue（执行）”按钮，ComfyUI会根据预设提示词生成图像。 3、查看结果：生成完成后，你会在最后一个节点看到一张漂亮的玻璃瓶图像。 这只是ComfyUI的开胃菜，接下来我们将创建一个自定义工作流，生成更有趣的图像！ 第三步：创建自定义工作流（Workflow） 为了更好地理解节点操作，我们从零开始搭建一个工作流，生成“一位穿棒球服的年轻女性”图像。 1. 添加文本编码节点 小技巧：为节点设置颜色（右键菜单选择颜色），如绿色表示正面提示词，红色表示负面提示词，方便区分。 2. 加载AI模型 专业术语解析： 3. 配置采样器（KSampler） 4. 添加画板（Latent Image） 5. 解码并预览图像 第四步：优化与扩展 下载新模型 默认的Stable Diffusion 1.5效果不错，但你可以通过以下步骤使用更强大的模型： 示例：生成动漫风格图像 保存工作流 实用技巧 结语 通过这篇ComfyUI教程，你已经学会了从安装到生成自定义AI图像的全过程。无论是初学者的简单尝试，还是高级用户的复杂工作流，ComfyUI都能满足你的需求。试着探索更多模型和提示词，释放你的创意吧！
用免费开源的DeepSeek-R1，轻松搭建你的专属AI知识库
为什么选择 DeepSeek-R1？ DeepSeek-R1 究竟有何优势，值得我们选择并本地部署呢？ DeepSeek-R1 本地部署教程：五分钟快速上手 安装 Ollama 1、下载 DeepSeek-R1 模型 打开终端或命令行工具，输入以下命令即可一键下载 DeepSeek-R1 模型： 2、运行 DeepSeek-R1，开始对话 模型下载完成后，继续在终端或命令行中输入以下命令，即可启动 DeepSeek-R1 并开始与AI对话： 现在，您就可以像与 ChatGPT 对话一样，与本地部署的 DeepSeek-R1 进行交流了。 您可以尝试提出各种问题，体验 DeepSeek-R1 强大的语言能力。 进阶应用： 搭建私人知识库，打造专属AI助理 DeepSeek-R1 的强大之处不仅在于其卓越的语言能力，更在于其支持本地部署，为我们构建 私人知识库 提供了无限可能。 通过搭建私人知识库，您可以让 DeepSeek-R1 更好地理解和处理您的个人数据，成为真正属于您自己的 AI助理，应用于个人学习、工作文档管理、智能客服等多种场景。 在众多知识库搭建工具中，AnythingLLM 以其开源免费、易于使用、功能强大等特点，成为与 DeepSeek-R1 搭配搭建私人知识库的理想选择。 AnythingLLM 可以帮助您轻松地将各种文档 (例如： PDF, TXT, Markdown, Word 等) 导入知识库，并利用 DeepSeek-R1 强大的语言模型进行问答和信息检索。 AnythingLLM 简介： 你的开源知识库助手… Continue reading 用免费开源的DeepSeek-R1，轻松搭建你的专属AI知识库
Meta Quest v74 更新：中文详细指南及新功能使用方法
背景与更新概述 Meta Quest v74 更新于 2025 年 2 月 19 日开始分阶段推送，适用于 Meta Quest 2、3、3S 和 Pro 头显。该更新引入了多项功能，包括网页快捷方式、系统菜单支持 Quest Link、DisplayPort 输出到外部显示器、改进的投屏功能、增强的多任务处理等。这些功能旨在提升用户体验，特别是在生产力和娱乐场景中。 新功能详细教程 1. 网页快捷方式 功能描述：用户可以为任何网页 URL 创建快捷方式，并将其添加到库中，方便快速访问。 使用步骤： 注意事项： Meta 已经为部分网站（如 Peacock、Wordle 和 Microsoft Office 应用）预设了快捷方式，用户也可自定义添加。根据 Meta Quest v74 update brings many small improvements，此功能提升了日常浏览效率。 2. 系统菜单 in Quest Link 功能描述：Quest Link 是一种通过 PC 连接头显以运行 PC VR… Continue reading Meta Quest v74 更新：中文详细指南及新功能使用方法
Ollama：在本地管理运行大型语言模型的简单方法
什么是 Ollama？ Ollama 是一个开源工具，旨在帮助用户在本地计算机上轻松运行和管理大型语言模型（LLM）。它提供了一个简单易用的命令行界面，让你可以快速下载、安装和运行各种 LLM，而无需复杂的配置或依赖项。 为什么选择 Ollama？ 安装 Ollama 你可以从 Ollama 官方网站 下载适合你操作系统的安装包。安装过程非常简单，只需按照提示操作即可。 使用 Ollama 安装完成后，你就可以使用 Ollama 命令行工具来管理和运行 LLM 了。以下是一些常用的命令： 示例 要运行一个名为 “llama2” 的模型，你可以执行以下命令： Bash 然后，你就可以在命令行中与模型进行交互了。 常见问题 总结 Ollama 是一款非常实用的工具，让你可以轻松地在本地运行和管理大型语言模型。它简单易用，支持多种模型，并且可以在离线环境下运行，保护你的数据隐私。如果你想体验 LLM 的强大功能，又不想依赖云服务，那么 Ollama 绝对是一个不错的选择。
如何将Xbox无线手柄连接到Meta Quest头显？
想要在Meta Quest上获得更好的游戏体验？将你的Xbox无线手柄连接到Quest头显，让你玩游戏更加得心应手！本篇教程将详细介绍如何将蓝牙3.0 Class 2游戏手柄（例如Xbox无线手柄）与Meta Quest头显配对。 准备工作 在开始之前，请确保你拥有以下设备： 连接步骤 注意事项 常见问题解答 总结 通过以上步骤，你可以轻松地将Xbox无线手柄或其他蓝牙3.0 Class 2游戏手柄连接到你的Meta Quest头显，从而获得更丰富的游戏体验。如果你在连接过程中遇到任何问题，请随时查阅Meta Quest的官方文档或联系客服支持。
如何利用Raspberry Pi运行DeepSeek R1模型：对比分析与实践指南
引言 在AI技术快速发展的今天，如何在有限的硬件资源下运行高性能AI模型成为许多开发者关注的问题。本文将介绍如何利用Raspberry Pi这一便携设备运行DeepSeek R1模型，并通过与其他AI平台的对比分析，展示其独特优势和实际应用的可能性。 背景与动机 为什么选择Raspberry Pi？ DeepSeek R1的优势 DeepSeek R1是基于中国的开源LLM（语言模型），在性能和效率上均有显著提升。与OpenAI的模型相比，在相同的硬件条件下，其推理速度更快且资源消耗更低。 实践指南：如何在Raspberry Pi运行DeepSeek R1 1. 准备环境 2. 模型部署与优化 基础配置 加速策略 3. 测试与性能分析 性能对比 平台 资源消耗 推理速度（tokens/sec） DeepSeek R1 单独GPU资源 ~4 OpenAI 多核心云服务器 <1 实际应用案例 应用场景 工作室环境 在需要高效AI计算但预算有限的情况下，Raspberry Pi可以作为小型服务器运行DeepSeek R1模型，并与其他设备（如NAS或云服务）进行数据同步。 教育领域 为学生提供 hands-on 实践机会，帮助他们理解AI模型的运行机制和优化方法。 总结与展望 通过合理配置资源并利用Raspberry Pi的独特优势，DeepSeek R1可以在实际应用中展现出强大的性能表现。未来，随着硬件技术的进步和算法优化，其应用场景将更加广泛。 如需进一步的技术支持或代码示例，请参考相关GitHub仓库或联系AI社区获取最新动态。