如何移除掉powerbi data gateway cluster的資料閘道連結

現在可以通過以下步驟中的Power BI 管理中心輕鬆實現這一點。


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Office 2021 離線安裝封裝與KMS啟動步驟

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1.到Office 365 Customization Tool   https://config.office.com/deploymentsettings  選擇建立新的配置 Office來源套件選擇Office LTSC 標準版2021大量授權 OR 其他你想要的版本   剩下根據你的安裝配置進行設定 在安裝選項 改成本機來源 (這邊選擇安裝環境的安裝檔案路徑 可以設定網路磁碟如 \\192.168.0.1\office2021) 完成後匯出設定檔案 會得到一個XML檔案  這就是你office 的安裝組態檔案  這邊命名為office.xml 我的組態檔案像這樣 <Configuration ID="4b609851-a8f8-4cce-bf99-22096f57e715">   <Add OfficeClientEdition="64" Channel="PerpetualVL2021" SourcePath="C:\PROPLUS" AllowCdnFallback="TRUE">     <Product ID="ProPlus2021Volume" PIDKEY="FXYTK-NJJ8C-GB6DW-3DYQT-6F7TH">       <Language ID="zh-tw" />       <ExcludeApp ID="Lync" />       <ExcludeApp ID="OneDrive" />     </Product>   </Add>   <Property Name="SharedComputerLicensing" Value="0" />   <Property Name="SCLCacheOverride" Value="0" />   <Property Name="AUTOACTIVATE" ...
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2011 MacBook Pro 換雙硬碟

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這個其實很多人做過了 不過自己第一次做 總是充滿紀念意義的   今天主要的任務是將我舊筆電上的SSD移植到MBP上 不過由於我的小筆電裝的也是SSD 所以也要一併將他的硬碟移到主力筆電上 小筆電就用一般的硬碟就好   首先當然就是先買硬碟轉接架與光碟機外接盒 早上就收到簡訊到貨啦 看看內容物 賣家號稱是"完美版"的 硬碟轉接架 可以對應到MBP上的鎖孔 驗明正身 e-SUN版   OK 第一步 先拆了小筆電的硬碟 拆這個比拆MBP還麻煩   先拔了電池 可以看到他的屁股很乾淨 沒有任何鎖點 我這台Acer AOD 255 要拆機 必須要先拆鍵盤 所以慢慢橇.. 橇開鍵盤 橇開後 記得要先拔掉排線   抽掉以後 從上面把螺絲解掉 用螺絲起子把背板推開   可以看到硬碟跟記憶體了 先把硬碟拆下來 然後是拆硬碟轉接盒裡的硬碟 NexStar 當初刻意買支援ESATA的外接盒 不過手上沒有半台筆電支援eSATA…. 裡面裝的是 WD Scoropio黑標 2.5吋500G  7200rpm 是我M11x r2原本的硬碟 可見原廠用足好料 上硬碟架… 裝機 按步驟裝回去後 開機測試 … 很好 有抓到硬碟 OK 這邊就給他先開始跑作業系統安裝了 再來是拆了M11x的硬碟 很好拆 看到螺絲就給他轉開就對了 可以看到鎂合金的骨架 還有超大顆的電池 取出硬碟 Patriot 的PYRO 120G 支援SATA3 爆發讀取可以到540MB/s 因為我的m11x只有支援到sata2 所以最多只能發揮到300MB/s 是裝火大的 故移到MBP上做最大發揮 / m11x的硬碟需要裝上一個方向轉換座 換上新的硬碟 意外的發現 m11x r2有另外一個miniPCI 可以裝3.5G模組或是解碼卡   鎖回蓋起來   開機檢查… 正常 再來是拆 MBP  背板很好拆 漂亮的內裝~...
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Ollama使用心得與模型導入教學

# 前言 隨著大語言模型的普及，在本地運行AI模型已成為許多開發者和研究者的需求。Ollama作為一款開源的本地AI模型運行平台，為我們提供了便捷的解決方案。經過一段時間的使用，我想分享一些心得與實戰經驗。 # 一、Ollama的主要功能與定位 Ollama是一個專為本地運行而設計的大語言模型平台，主要特色包括： **核心功能：** - 支援多種開源模型（LLaMA、Mistral、CodeLlama等） - 提供簡潔的命令列介面 - 支援模型量化，減少記憶體使用 - 內建API伺服器，方便整合到應用程式中 **定位優勢：** - 完全離線運行，保護隱私 - 不依賴雲端服務，降低使用成本 - 適合開發測試環境 - 支援自定義模型導入 # 二、安裝與Cuda加速設定 ## 2.1 基本安裝 **Windows系統：** ```bash # 下載並安裝Ollama winget install Ollama.Ollama ``` **Linux系統：** ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` ## 2.2 Cuda加速設定 要充分利用GPU加速，需要確保系統已安裝NVIDIA驅動和CUDA toolkit： **檢查Cuda狀態：** ```bash # 檢視GPU使用情況 nvidia-smi -l 1 ``` **確認Cuda版本：** ```bash nvcc --version ``` **Ollama會自動偵測Cuda環境**，如果安裝正確，啟動時會顯示GPU加速已啟用。 # 三、模型取得與匯入方式 ## 3.1 官方模型下載 ```bash # 下載熱門模型 ollama pull llama2 ollama pull mistral ollama pull codellama ``` ## 3.2 自定義模型導入 ### 從Hugging Face下載GGUF檔案 1. **找到適合的模型：**    - 前往 huggingface.co    - 搜尋支援GGUF格式的模型    - 下載.gguf檔案 2. **創建Modelfile：** ```bash # 創建Modelfile echo 'FROM ./you...
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