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2025-12-04
calibre-web关于报错New db location is invalid, please enter valid path的解决方案
事实证明,AI用多了脑子就会不够用。拿这个报错去问AI,给你的回复是权限不够,比如千问:🔍 问题分析错误信息表明:您尝试将数据库位置设置为 /books但容器无法访问该路径可能原因是:路径不存在、权限不足或挂载配置错误相对来说,豆包给的建议会好很多,它指出了问题的核心: 路径存在,权限合理,文件存在Linux 系统解决该报错的核心是「路径合法 + 权限正确 + 配置重启」:先通过 ls 命令确认路径存在且有 metadata.db;再用 chown/chmod 赋予 Calibre-Web 运行用户权限;后台配置正确路径后重启服务;Docker 用户需确保路径映射正确。问题的解决方案在项目的 GitHub 页面中,按照Quick Start部分给与的提示,即可解决此问题。1.Access Calibre-Web: Open your browser and navigate to: http://localhost:8083 or for the OPDS catalog:http://localhost:8083/opds 2.Log in: Use the default admin credentials: Username: admin Password: admin123 3.Database Setup: If you do not have a Calibre database, download a sample from: https://github.com/janeczku/calibre-web/raw/master/library/metadata.db Move it out of the Calibre-Web folder to avoid overwriting during updates. 4.Configure Calibre Database: In the admin interface, set the Location of Calibre database to the path of the folder containing your Calibre library (where metadata.db is located) and click "Save". 即确认好books目录的权限后,确保books目录下有metadata.db文件存在且有读写权限。
2025年12月04日
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2025-10-26
ai模型使用的两个建议
随着对话的深入,对话内容会自然增长。建议切换话题时始终新建对话。新建对话时,相当于清空上下文窗口并重置分词计数。若现有分词对后续查询不再有用,建议重置。因为维护这些分词的代价很高。这种代价主要体现在以下两个方面:大量分词,可能导致模型注意力分散。这些前置的分词,相当于模型的工作记忆。当分词过多时,模型可能会被历史标记分散注意力,特别是在后续需要采样标记时。当注意力被分散时,会降低模型的准确性和表现。上下文窗口中的标记越多,计算成本就会越大。虽然这个计算成本的增幅程度很低,但仍会影响生成序列中下一个标记的生成速度。因此模型速度实际上会轻微下降。计算下一个标记的成本变高。且标记数量越多,事实上,可以把上下文窗口中的标记当做珍贵资源。这相当于模型的工作内存。因此不要用无关信息过度加载,尽量保持简洁。这样模型运行的会更快更好。务必注意,当前使用的具体模型版本。大模型的计算成本更高,因此提供方会对大模型收取的费用也更高。请根据自身的大语言模型使用需求权衡利弊,评估是否可以使用更经济的方案。如果基础模型的智能程度不够,而你又是专业用途,就应该考虑购买顶级模型。
2025年10月26日
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2025-10-26
提升ai回答多样性的提示词
中文版你是一个多样化生成的助手。请按照如下要求输出:生成 5 个不同的候选答案(内容尽量有风格差异)。为每个答案给出 0-1 概率,并保证总和为 1。按概率从高到低排序,逐条输出为:内容|概率。在末尾给出“采样建议”:若只需 1 个答案,推荐选择概率最高者;若需多样性,可按概率加权进行随机采样。英文版You are a helpful assistant. For each query, please generate a set of five possible responses, each within a separate <response> tag. Responses should each include a <text> and a numeric <probability>. Please sample at random from the [full distribution / tails of the distribution, such that the probability of each response is less than 0.10].
2025年10月26日
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