安裝完VS2008 SP1之後Silverlight 2.0無法開啟?

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安裝完VS2008 SP1中文版之後Silverlight 2.0無法開啟?


看到底下錯誤訊息：




是的，沒錯，請重新下載安裝中文版的Silverlight_chainer.exe：
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?displaylang=zh-tw&FamilyID=50a9ec01-267b-4521-b7d7-c0dba8866434

Silverlight Tools Beta 2 for Visual Studio 2008 SP1 （Silverlight_chainer.exe）包括：
Visual Basic 和 C# 專案範本
Intellisense 和 XAML 程式碼產生器
Silverlight 應用程式偵錯
Web 參考支援
WCF 範本 的Silverlight 範本
Team Build 和命令列建置支援
Expression Blend 整合

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使用LM Studio輕鬆在本地端以API呼叫大語言模型(LLM)

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最近上課常被問到，如何在地端環境搭建出大語言模型(LLM)，並且呼叫其API。 一開始我不太理解為何會有這樣的需求(因為在地端自行搭建運行LLM的成本不一定比較低，即便可能比較安全)，但被問多了，也就開始遍尋相關的解決方案，看看有沒有什麼最簡單的方式，可以讓開發人員在地端測試大語言模型? 後來我選擇 LM Studio ，它就是一款設計來運行大型語言模型（LLM）的平台，有個算是挺優雅的整合環境，讓一般 end-user 或開發人員，都可以輕易地在 local 端進行模型的部署和測試。 LM Studio 本身支援多種模型架構和框架，當然，最重要的是，它是免費的。 下載安裝 都很容易，我就不多說。 安裝好之後，你可以看到首頁中已經呈現了許多 Hugging Face上的模型： 這顯然是因為Hugging Face是大部分免費開源模型的集散地。 你可以搜尋自己喜歡的模型，透過LM Studio下載到local之後，就可以直接載入(下圖一)： 隨手設定一下 system prompt(上圖二)，然後，就可以直接對談了。(上圖三) LM Studio會使用你的GPU進行運算(如果有的話)，你會發現，原來有好的設備(GPU)，運行的速度可以如此之快。 Local Server 對於開發人員來說，它還有個超級更友善的功能。 LM Studio本身還提供一個 local server，可以幫你把模型包裹起來讓你直接透過API呼叫該模型的功能，例如： 上圖是我們開啟 LM Studio中 Local Server功能後的結果，你可以透過 localhost 的 1234 port 來呼叫這個被 LM Studio 運行起來的大語言模型。(有沒有發現，我們用的也是 chat/completions API) 透過Postman簡單提供一下 JSON Body: { "model": "LM Studio Community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是AI助理，請一律用繁體中...
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VS Code的字體大小

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身為.net developer，這年頭是什麼code都得要會寫的年代。 而雖然我的NB還沒從Windows淪陷為Mac OS，但寫Node.js和Python免不了要用VS Code，這是一種愛的表現。 但歲月不饒人，盡管微臣非常熱於配合，但VS Code預設字體的大小在我還沒錢買大尺寸螢幕的狀況下，實在讓老臣難以適應。當下的第一個反應是什麼? 當然是 Ctrl+滑鼠滾輪往上推…哇靠，沒用。看…這設計…恩，千錯萬錯一定是我的錯。 只好從選單 file –> Preferences –> Settings: 在出來的視窗中，你可以看到 editor.fontsize: 沒錯，改它就行了。改不動? 喔，不好意思，我沒仔細看說明，要copy到右邊是吧，沒問題，copy->paste->modify->Save…搞定。 好簡單啊…連ctrl+(mouse scroll up)都用不到了呢… 咦?這是一篇抱怨文嗎? 沒有，誰說的? 免費的tool我們還有什麼好抱怨的呢…要感恩啦。 啊….對了，如果你還是堅持要使用 Ctrl+滑鼠滾輪，請找關鍵字… "editor.mouseWheelZoom"
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八卦與未來 上個月，前Google執行長Eric Schmidt在史丹福有場演講，媒體關注的是八卦消息(如果你也曾關注，網路上有很多鐵定可以找到)，但我注意到的則是他提到了自己認為接下來 AI(特別是大語言模型) 可能的發展方向，包含: Large Context Window AI Agent Text-to-Action 底下這邊有這一個段落的影片： https://www.youtube.com/watch?v=zl3k1ksFZdY 為何我會關注這部分? 因為上述的三個方向，也是身為開發人員的我，過去這一年，來與LLM打交道後的感想。昨天，我在 twMVC 的研討會分享中，展示了一個其實我過去早做過了N百次的範例，就是企業的請假機器人。(唯一不同的是，這次我幾乎沒有寫任何程式碼) 場景是，員工在家裡生病了，想要透過語音或是app進行請假，你可以看底下這個運行的範例 (git圖檔會循環播放，開始是 『我好像感冒了』)： 用自然語言對談的方式，即可完成請假。 我說過，類似這樣的範例我做過很多次，用 LINE Bot 搭配 C# 做過，用MS Bot Framework 做過，前陣子也用 Semantic Kernel 框架做過，更早期，還沒有AI的時代，我也在EIP和HR系統裡做過。 但我想說的是，這 就是 Text-to-Action 的呈現，也是一個典型的 AI Agent 的例子，它讓我們透過自然語言(可以是語音或文字)，直接命令機器人(Chat Bot、AI 助理、Agent、Assistant …不管你叫它什麼…)幫你完成一件事情(請假、售票、查詢資料、做財務報表、統計圖表、寫程式…etc.)。 這是一直以來人類對電腦最底層的需求與期待。 隨著 LLM 能夠處理和記憶的 Context 愈來愈被放大，AI Agent 所能夠處理的任務就更加的不受限制。 自然語言才是最符合人類直覺的操作 順帶一提，我昨天在研討會中講了一個故事。 有天，你覺得自己需要聘請一位助理，因此上網張貼徵人啟事，沒多久，你找到了一位號稱上知天文、下知地理的高材生，來幫助你更有效率的完成工作。 他什麼都好，唯一的一個小缺點是，你不能直接對這個助理下達指令，你必須用一種只有這個助理看得懂的語法，才能要求這個助理幫你完成特定的工作。這些語法還挺...
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使用C#開發LineBot(3) - 使用LineBotSDK發送Line訊息

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