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让我们比较顶级消费级GPU的价格，这些GPU特别适合LLMs，也适用于AI整体。 具体来说，我正在查看 RTX-5080和RTX-5090价格。

人工智能的民主化已经到来。
借助像 Llama 3、Mixtral 和 Qwen 这样的开源大语言模型（LLM），团队现在可以使用消费级硬件构建强大的 AI 基础设施 - 在降低成本的同时，仍能完全控制数据隐私和部署。

选择合适的个人知识管理（PKM）工具可以显著影响你的生产力、学习和信息组织方式。让我们来看看Obsidian和LogSeq。

一再地，让我们比较顶级消费级GPU的价格，这些GPU特别适合LLMs，也适用于AI整体。

具体来说，我正在查看
RTX-5080和RTX-5090价格。
它们的价格略有下降。

如果你在 Windows 上撰写技术文档、论文或书籍，你几乎肯定会从以下三个 适用于 Windows 11 的 LaTeX 发行版 中选择一个：

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。

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。

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特别适合用于大型语言模型（LLMs），总体上也适用于人工智能（AI）。

具体来看： RTX 5080和RTX 5090价格。它们的价格略有下降。

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。

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。

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。

Keeping this here for the list of ingredients and inspiration - 肉饼.

顶级自动化系统用于某些令人惊叹的工作。

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。

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。