Docker 环境 n8n 工作流 HTTP Request 节点 Function 节点（将 markdown 转二进制） Write Binary File 节点 配置步骤 准备目录 新建工作流 工作流下载 链接: https://pan.baidu.com/s/1N80f1lMoiBulhDty22mH8w?pwd=w1qm 提取码: w1qm

MCP Ansible 服务器 ython 中的高级 Ansible 模型上下文协议 （MCP） 服务器公开了用于清单、playbook、角色和项目工作流的 Ansible 实用程序。 确保本地环境满足以下要求，否则会导致安装或运行失败： 安装与启动 MCP 服务器 克隆仓库并进入项目目录 创建并激活 Python 虚拟环境 Python多版本管理工具——Anaconda 安装依赖包 启动 MCP

支持免费的模型 Github项目地址 https://github.com/unslothai/unsloth 模型 性能 内存使用 gpt-oss (20B) 1.5x faster 70% less Qwen3 (14B) 2x faster 70% less DeepSeek-OCR (3B) 1.5x faster 30% less gpt-oss (20B): GRPO 2x faste

准备数据库 启动 MySQL 官方镜像 验证 MySQL 部署 安装 mysql_mcp_server 安装依赖 配置文件 数据库测试 创建智能体 使用智能体 数据库验证

准备工作 Dify中Firecrawl插件设置 安装Firecrawl Firecrawl的API Key 授权配置 内容爬取 知识库设置 检索方式 核心原理 优势 局限性 典型场景 向量检索 文本向量化后计算语义相似度 语义理解强，处理模糊查询 计算资源消耗大，依赖模型质量 智能问答、学术研究 全文检索 关键词匹配与倒排索引 速度快，适合精确术语查找 无法理解语义，易受词汇差异影响 新闻搜索、商

Qwen-Image-Edit 是阿里巴巴通义千问团队于 2025 年 8 月 19 日开源的新一代图像编辑模型，基于 200 亿参数的 Qwen-Image 模型进化而来，定位为指令驱动的多模态图像编辑工具，支持精准语义与外观双重编辑、中英文文本智能修改等核心能力 基础工作流 区域修改 一致性测试 换人物 换场景 改变视角 LoRA模型 Clothes Try On (Clothing Tran

模型及量化格式分类 理论上的模型效果排序BF16 > GGUF Q8_0 > FP8 ≈ Nunchaku FP4（50 系 N 卡）> GGUF Q6_K ≈ Nunchaku INT4 > GGUF Q4_0 及更低量化的版本 模型选择建议（效果） 模型选择建议（速度） 模型存放位置 基础工作流演示 1.模型下载： 2.ControlNet: ControlNets/tree/main/spl

模型基本信息 类别 内容 模型地址 https://huggingface.co/Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO 核心功能 Text-to-Image（文生图）、Image-to-Image（图生图，即图像编辑） 适配工具 ComfyUI（节点式AI图像工具） 关联技术 Qwen（通义千问系列模型）、Qwen-Edit（Qwen图像编辑能力） 许可证 Apache

在ComfyUI中，Resize Image v2和ImageScaleByAspectRatio V2是两个功能不同的图像缩放节点，前者侧重于基础的尺寸调整，而后者则专注于在严格保持宽高比的同时提供更精细的控制选项。 核心功能与缩放逻辑 特性 Resize Image v2 按宽高比缩放_V2 (ImageScaleByAspectRatio V2) 缩放原则 直接调整图像至指定宽高，可能不保持

安装Trae Trae有分为中国版本和国际版本，最大的区别在于内部提供的模型不同，如果你需要使用类似GPT、Gemini等模型那么需要去国际站下载（https://www.trae.ai/），如果你对模型没有说明要求，或本地有模型那么国际版和中国版对你来说是一样的。 模型上下文协议（MCP） Model Context Protocol (MCP) 是一种协议，它允许大型语言模型（LLMs）访问自