推荐一本android安装以及入门的好书

最新推荐文章于 2025-08-01 22:28:13 发布
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分类专栏： Android 文章标签： Android
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博客推荐了一本关于Android安装及入门的好书，为想要学习Android开发的人提供了参考，有助于新手快速了解Android开发的安装流程和入门知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

推荐一本android安装以及入门的好书

​​​​​​​[AI 工具] Dify 免费 GPT 调用详解：额度、付费与自托管方案全解
技术就是小甜甜博客
06-25 307
我是Dify重度用户，大多数情况用本地部署，但是忽然发现官网注册后还能免费用GPT挺好的，不过用着用着今天就用不了了，出现了个感叹号，调查原因和解决方法如下。
Dify框架面试内容整理-Dify如何实现模型调用与管理？
不务正业的猿
04-26 361
开发者可专注于业务本身，而无需关注模型底层的调用细节，从而大幅提高开发效率。你是一名客服助手，帮助回答用户问题： 用户提问：{{ user_input }} 回答：实现高效的Prompt设计与复用。通过管理界面或配置文件，灵活切换不同的模型，如GPT-3.5、GPT-4或本地自托管的Llama模型。支持接入OpenAI（如GPT-4、ChatGPT）、国产大模型API以及自托管开源模型。自动截取并拼接上下文内容，传给模型调用API，增强模型理解力。对外统一调用方式，无需关注模型API本身的差异。
Dify 升级攻略：从0.15.3迈向1.1.0，元数据管理全攻略！
Happiness is everywhere
03-19 4616
Dify从0.15.3升级到1.1.0，超简单！新版本的元数据功能太棒了，能快速分类和查找文档，效率翻倍。升级过程很顺利，跟着这篇攻略就能搞定，快试试吧！
更新dify版本以及二次开发怎么同步
m0_72204162的博客
01-17 6688
dify
Dify版本升级必看！Dify 本地部署升级全攻略
Aiplayplus的博客
06-15 3179
随着 Dify 开源平台的迭代更新愈发频繁，其功能矩阵也在持续向更强大的方向演进。在这样的技术迭代背景下，本地部署 Dify 的用户该如何将系统升级至最新版本，以充分享用这些新增的开源能力呢？本文将聚焦于通过 Docker Compose 方式部署的 Dify 实例，通过真实案例演示，详细介绍其升级至最新版本（目标版本1.4.2）的具体操作方式。
Dify 大版本更新：v1.0.0 插件系统，为开发者带来无限可能！（附新版一键安装包）
apo0625的博客
03-02 1万+
Dify 昨晚进行了大版本v1.0.0更新，我第一时间上手体验，并给大家带来了体验报告 也带来了新版一键安装包（在文内），供大家下载快速上手使用
dify平台，对多种大模型进行支持
那个西瓜有点甜
04-09 3555
目前各种大模型出来后，大家也意识到API的统一性很重要，通过DIFY我们可以用一致的标准去支持各种模型响应结果写了一个简单的页面： Dify 目前已支持主流的模型供应商，例如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列等。不同模型的能力表现、参数类型会不一样，你可以根据不同情景的应用需求选择你喜欢的模型供应商。你在 Dify 应用以下模型能力前，应该前往不同的模型厂商官方网站获得他们的 API key 。模型类型在 Dify 中，我们按模型的使用场景将模型分为以下 4 类：系
dify升级
shykevin的博客
03-19 408
从0.14.2升级到0.15.3，要求模型供应商，创建的应用数据等等，不能丢失。
Dify大模型开发技巧：约束大模型回答范围
05-29 4896
例如开发公司手册的知识专属大模型，如果不对大模型问答范围进行约束，一来该专属领域大模型应用的专属特征丢失了，二来对于无用问题，容易对模型资源造成浪费，如果存在一定信息存储和多轮对话功能，那么浪费将会更严重。
Dify Rerank 模型配置全流程解析：从报错定位到代码实现
engchina的专栏
03-15 3151
Dify Rerank 模型配置全流程解析：从报错定位到代码实现
无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案
丨汀、的博客
08-12 6970
无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案
Dify版本升级实操
最新发布
qq_31400983的博客
08-01 342
介绍一下如何在保留旧版本Dify配置和应用的情况下升级到新版本。
[AIGC][Dify开发]添加并实现新的模型
公众号：BennuCTech
10-23 5054
这里我们是对dify已有的模型供应商添加新分类和新模型，所以有不少现成的工具来使用。如果要添加一个全新的模型供应商，会稍微更复杂一点，但是其实原理差不多，其实就是实现模型的请求。另外，百度文心的rerank模型我已经提交pr给dify官方了，目前已经merge了，估计在下个版本就可以直接使用了。
dify-1.0.0版本-本地部署-ollama添加模型问题
Lqy1998822的博客
03-07 8284
dify本地部署的坑，ollama安装及添加模型
【AI】本地部署Dify版本升级过程（官方vs乾坤大挪移）
IT里的交易员-博客
03-23 6568
安装docker，本地部署Dify，网上教程很多。关键步骤是下载Dify，进入docker目录，并运行以下命令。cd docker目前Dify 已升级到v1.1.2，感兴趣的小伙伴可以试试。
在Dify中添加非内置的SiliconCloud模型
NLP工程化
08-08 1498
本文介绍了在Dify中添加SiliconCloud模型的两种方式，重点介绍了Dify中添加非内置的SiliconCloud模型的操作过程。
大模型（deepseek）之运用Dify构建智能体和工作流应用
热门推荐
qq_31400983的博客
11-17 4万+
完成设置后回到主页面，可以看到顶部的4个页面。“探索”页面提供了模板应用程序，用户可参考模板定制自己的应用程序。“工作室”页面用户可创建自己的应用，包括聊天助手、智能体、工作流。“知识库”页面用户可以通过上传自己的文本数据创建知识库增强 LLM 的上下文。“工具”页面是Dify本身集成第三方工具，用户也可自定义工具。
【Python大语言模型系列】Dify二次开发-基于已有模型供应商添加实现新的模型（案例）
数据杂坛
02-26 3425
Dify二次开发-基于已有模型供应商添加实现新的模型（案例）
Dify智能体开发：插件创建模型供应商
王国平的博客
07-06 625
创建 Model 类型插件的第一步是初始化插件项目并创建模型供应商文件，随后编写具体的预定义 / 自定义模型代码。
dify是否可以调用本地私有化的大模型
06-11
<think>嗯，用户现在关心的是Dify能否支持调用本地私有化部署的大模型。结合之前的对话，用户已经了解Dify主要通过API调用云服务商的大模型，现在想知道是否适用于本地私有模型场景。用户可能是企业IT负责人或开发者，正在评估Dify能否融入现有本地化AI部署环境。ta的提问很精准，直接抓住“私有化”这个关键词，说明对技术架构有基础认知。此前回答提到过Ollama集成，这次需要更系统地说明支持方案。从引用内容看，[1]明确提到Dify支持接入Ollama部署的本地模型，包括LLaMA/Mistral等主流开源模型；[2]则补充了Agent与工作流的关系，这种架构特性恰好适用于编排本地模型能力。需要强调三个核心点：第一是模型兼容性（Ollama/OpenAIAPI兼容的本地服务），第二是配置差异（将Endpoint指向本地URL），第三是功能完整性（Embedding/智能体等能力均可本地化）。技术实现上要区分两种模式：通过Ollama客户端部署时，Dify直接识别localhost接口；如果是自行部署的模型服务（如vLLM、text-generation-webui），则需验证其OpenAIAPI兼容性。特别要提醒API密钥的特殊处理——本地服务通常无需鉴权，这在Dify配置时容易被忽略。可能存在的潜在问题是性能瓶颈，但用户没直接问就先不提。需要强调优势：数据完全本地闭环，适合金融/医疗等敏感场景。后续可以补充网络配置要求或容器化部署建议，当前回答已覆盖主要需求。安全方面要提示：虽然引用未说明，但实际部署时建议配置HTTPS和IP白名单。不过用户仅问“是否支持”，暂时不需要展开安全细节。</think> 是的，**Dify 完全支持调用本地私有化部署的大模型**。这种能力是其私有化部署方案的核心价值之一，尤其适合需要数据安全或定制化模型的企业场景。 以下是关键实现方式和技术细节： --- ### 一、支持方式 1. **通过 Ollama 集成** - **Ollama 是官方推荐的本地模型托管工具**，可一键部署 LLaMA 2、Mistral、Gemma 等开源模型[^1]。 - **配置步骤**： ```bash # 安装 Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 拉取模型（例如 Mistral） ollama pull mistral # 启动模型服务（默认端口 11434） ollama serve ``` - 在 Dify 的「模型供应商」中选择 `Ollama`，填写： - **API 端点**：`http://localhost:11434` - **模型名称**：如 `mistral` 2. **通过 OpenAI 兼容 API** - 支持任何实现了 **OpenAI API 标准协议** 的本地模型服务，例如： - [text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui) - [LocalAI](https://github.com/go-skynet/LocalAI) - [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm) - **配置方法**： - 部署本地模型服务（例如使用 vLLM 启动 LLaMA 3）： ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \ --api-key "EMPTY" # 本地无需鉴权 ``` - 在 Dify 选择 `OpenAI` 供应商，填写： - **API 端点**：`http://localhost:8000/v1` - **API 密钥**：留空或随意填写（需服务端关闭鉴权） --- ### 二、核心优势 1. **数据完全私有化** - 模型、用户输入、生成结果均在本地网络流转，**无数据外泄风险**。 2. **灵活定制模型** - 支持接入经微调（Fine-tuning）的私有模型，适配业务场景。 3. **完整功能支持** - 包括知识库检索（需本地部署 Embedding 模型）、智能体（Agent）、工作流编排等[^2]。 --- ### 三、配置示例（以本地 LLaMA 3 为例） | **配置项** | **值** | |------------------|-----------------------------| | 模型供应商 | `OpenAI` | | API 端点 | `http://192.168.1.100:8000/v1` | | API 密钥 | （留空） | | 模型名称 | `meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct` | > 注：本地服务需开放 Dify 服务器对模型服务的网络访问权限。 --- ### 四、常见场景 ```mermaid graph LR A[Dify 私有化部署] --> B[本地模型服务] A --> C[本地向量数据库] B --> D[执行推理] C --> E[知识库检索] D & E --> F[生成最终结果] ``` --- ### 总结 **Dify 通过标准 API 协议（如 OpenAI API）无缝对接本地部署的大模型**，结合其可视化编排能力，可在完全私有化环境中构建安全、定制的 AI 应用[^1][^2]。 --- **
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