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原创 Dify:开源的大型语言模型应用开发平台深度解析

Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈,包括对主流LLM的支持、直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎、灵活的AI Agent框架、直观的低代码Workflow,以及易用的界面和API。Dify 作为一个开源的大型语言模型应用开发平台,凭借其直观的界面、丰富的功能和灵活的插件生态,极大地简化了生成式 AI 应用的开发和部署过程。Dify融合了LLMOps的理念,提供了从模型管理、监控到持续集成的全流程支持,帮助企业级用户高效地运营和维护LLM应用,确保应用的稳定性和可靠性。

2025-04-08 18:30:00 728

原创 深入解析大型语言模型中的函数调用(Function Calling)机制

函数调用机制为大型语言模型的应用开辟了新的可能性,使其能够超越传统的文本生成,执行更复杂和多样化的任务。通过这种机制,开发者可以定义一系列函数,模型根据用户的输入和上下文,智能地决定是否调用这些函数,并生成相应的参数。:对于不支持内置函数调用的模型,可以通过精心设计的提示词,引导模型生成特定格式的输出,从而实现函数调用。例如,提示模型以特定的JSON格式输出,解析后调用相应的函数。:当用户输入信息后,模型根据输入内容和已定义的函数,判断是否需要调用某个函数,以及需要传递的参数。未来可能的趋势包括:。

2025-04-08 09:29:41 543

原创 深入解析模型上下文协议(MCP):大模型与外部世界的桥梁

尽管在性能优化、安全性和标准普及等方面仍面临挑战,但随着技术的不断进步和生态系统的完善,MCP有望在未来发挥更大的作用,成为AI领域的重要基础设施。模型上下文协议(Model Context Protocol,简称MCP)应运而生,旨在为LLM提供一个标准化的接口,打破数据孤岛,实现与外部世界的无缝连接。在金融、天气预报等需要实时数据的领域,MCP使LLM能够直接连接到实时数据源,确保模型的输出基于最新信息,提高决策的时效性和准确性。

2025-04-07 18:00:00 365

原创 GPU、NPU、MPS:现代计算加速器的架构革命

GPU:持续扩展通用计算能力NPU:深耕AI专用赛道MPS:引领移动端异构计算根据IDC预测,到2025年全球AI加速芯片市场规模将达$700亿。开发者需要根据场景需求,在灵活性与效率间找到最佳平衡点。正如计算机体系结构大师David Patterson所言:“未来属于领域专用架构的时代,我们正在见证计算领域的寒武纪大爆发。

2025-04-07 09:16:34 598

原创 Linux 容器环境磁盘空间不足问题及解决方案

在使用 Linux 服务器和 Docker 容器环境时,磁盘空间不足是一个常见的问题。特别是在容器化应用中,/var/lib/docker 目录经常被写满,导致容器无法启动,软件无法安装,甚至影响系统的正常运行。本文将深入分析 Linux 容器环境中的磁盘空间管理问题,并提供详细的解决方案,以帮助开发者和运维人员高效管理磁盘空间。定期监控磁盘空间,并设置自动清理策略,可以有效避免磁盘空间不足的问题,提高系统的稳定性和可靠性。如果磁盘空间不足,但不知道具体是哪些目录占用了大量空间,可以使用。

2025-04-03 18:00:00 939

原创 高并发场景下过期订单关闭的架构设计与实现

提升订单关闭时效性3-5倍降低系统资源消耗70%以上保障99.99%以上的业务准确性实现弹性可扩展的分布式处理订单超时处理不仅是技术问题,更是业务连续性的重要保障。在数字化转型的今天,一个健壮的订单管理系统将成为企业核心竞争力的重要组成部分。

2025-04-03 09:22:41 752

原创 LangChain vs. LlamaIndex:深入对比与实战应用

近年来,大型语言模型(LLM, Large Language Model)的应用迅猛发展,如何高效地利用 LLM 进行应用开发,成为开发者关注的核心问题。本篇文章将详细对比 LangChain 和 LlamaIndex,从架构、核心功能、性能、生态、应用案例等方面分析它们的优劣势,并提供如何选择合适工具的建议。LangChain 是一个为 LLM 应用开发而设计的框架,帮助开发者轻松整合 LLM 与外部工具、数据源等,构建复杂的 AI 应用。

2025-04-02 18:00:00 1119

原创 pip install 命令完全指南:解锁隐藏参数的强大功能

提升安装速度30%-50%减少环境配置时间70%解决90%的依赖冲突问题构建更安全的安装流程记住:每个参数都是解决特定问题的钥匙。合理组合使用这些选项,可以让Python包管理从痛苦变成艺术。

2025-04-02 09:00:00 231

原创 飞桨深度学习平台:技术架构、产业实践与生态全景解析

飞桨通过框架-工具-生态的三层创新,构建了完整的AI工业大生产体系。技术自主性:全栈国产化解决方案产业适配性:覆盖80%以上工业场景生态开放性:535万开发者共建共享正如百度首席技术官王海峰所言:“飞桨不仅是工具,更是智能时代的创新基座。” 在数字经济与实体经济深度融合的今天,飞桨正在重新定义AI基础设施的边界。

2025-04-01 18:00:00 1958

原创 Mockito完全指南:Java单元测试的模拟艺术

TestMockito作为Java单元测试的事实标准工具,其价值不仅在于简化测试编写,更在于推动良好的代码设计。通过遵循"测试驱动开发"的理念,开发者可以创建出更模块化、更可维护的代码库。正如软件大师Martin Fowler所说:“好的测试应该像显微镜,帮助开发者看清代码的内部运作。” 掌握Mockito,就是获得了一台强大的代码显微镜。

2025-04-01 09:09:29 325

原创 Ollama技术全景解析:本地大语言模型的革命性平台

Ollama通过技术创新打破了大规模语言模型的部署壁垒,使每个开发者都能在本地设备上构建智能应用。正如Linux开创了开源操作系统的新纪元,Ollama正在引领本地大模型的新浪潮。在这个数据隐私日益重要的时代,掌握Ollama技术栈意味着获得了自主可控的智能钥匙。

2025-03-31 14:02:27 803

原创 Anaconda完全指南:Python数据科学的瑞士军刀

Anaconda通过创新的环境管理机制,彻底改变了Python开发的协作方式。正如Python之父Guido van Rossum所说:“好的工具应该让开发者专注于创造,而不是配置。” 掌握Anaconda技术栈,就是为数据科学项目奠定了坚实的基石。在这个算法为王的时代,让Anaconda成为您最可靠的技术伙伴。

2025-03-31 09:41:04 631

原创 PaddleOCR技术全景解析:从算法原理到工业级实践

文本检测训练示例 python tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \ -o Global.pretrain_weights = ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/icdar2015/└── train_labels.txt # 格式:图像路径\t标注JSONPaddleOCR通过开源开放的生态,将OCR技术的应用门槛降低了一个数量级。

2025-03-28 17:51:03 918

原创 Copilot完全指南:AI编程助手的革命性实践

style:当Copilot建议的代码通过测试时,我们看到的不仅是AI的进步,更是人类智慧的延伸。正如Linux之父Linus Torvalds所说:“好的工具应该像空气一样自然存在。” 在这个人机协同的新时代,开发者需要培养的不是与AI竞争的能力,而是驾驭智能工具的艺术。记住:Copilot是副驾驶,而你永远是机长。

2025-03-28 13:56:23 837

原创 GPU技术全景:从图形处理器到通用计算引擎

从图形渲染到AI训练,从科学计算到元宇宙构建,GPU已经成为数字世界的核心引擎。正如NVIDIA创始人黄仁勋所说:“GPU是AI时代的CPU。” 在这个数据爆炸的时代,掌握GPU技术不仅是程序员的必修课,更是打开未来之门的钥匙。

2025-03-27 18:35:09 1280

原创 加密数据如何实现模糊查询:技术原理与实践

加密数据的模糊查询是数据安全与查询便利性之间的平衡点。当前主流的解决方案包括前缀加密、模糊哈希匹配、以及可搜索加密等技术。在实践中,选择合适的方案需要根据具体的业务场景权衡性能、复杂度和安全性。未来,随着隐私保护计算、零知识证明等技术的发展,我们有望实现更安全、更高效的加密模糊查询方案,赋能更多数据安全应用场景。如果你对加密模糊查询还有更多想法,欢迎在评论区一起交流!✨。

2025-03-27 13:55:53 802

原创 深入理解与使用 HashedWheelTimer:高效的时间轮定时器

是 Netty 提供的基于“时间轮算法”(Hierarchical Timing Wheels)实现的定时器,主要用于管理大量定时任务时的性能优化。与传统的定时器不同,它通过时间片轮转机制,实现任务的低成本调度,避免频繁地创建和销毁线程。HashedWheelTimer 是一种高效、低成本的定时任务管理工具,尤其适合在分布式系统、网络通信、任务调度等场景下使用。它通过时间轮的机制,大幅提升了定时任务的执行效率和资源利用率,是开发者在应对高并发定时任务场景时的利器。

2025-03-26 18:00:00 598

原创 AI数字人:虚拟与现实的交融革命

当沙特授予机器人Sophia公民身份,当全球首个AI律师出庭辩护,我们正在见证碳基生命与硅基智能的共生纪元。AI数字人不仅是技术奇观的展现,更是人类认知边界的延伸。正如《银翼杀手》导演雷德利·斯科特所说:“未来的真实将是被精心设计的虚拟。” 在这场虚实交融的革命中,如何保持人性的核心价值,将是每个技术从业者的终极命题。

2025-03-26 09:37:49 1309

原创 深入理解 Redis 的 daemonize 配置与 Systemd 管理

在 Linux 系统中,Daemon(守护进程)是一种在后台运行、独立于控制终端、且通常在系统启动时自动运行的进程。daemonize选项控制 Redis 是否以守护进程的形式运行。当daemonizeyes:Redis 会以守护进程的方式运行,启动后立即脱离终端,进入后台运行。no:Redis 将作为前台进程运行,输出日志到终端。默认情况下,daemonize是关闭的(no),这使得 Redis 可以更方便地与systemd等服务管理工具集成。

2025-03-25 18:30:00 600

原创 Systemd完全指南:从基础到企业级服务管理实践

Systemd的出现,如同操作系统领域的工业革命,将Linux服务管理从手工作坊时代带入自动化大生产时代。从嵌入式设备到超级计算机集群,这套精密的控制系统正在重新定义现代基础设施的运维范式。正如Linux创始人Linus Torvalds所说:“好的技术应该像空气一样自然存在却不可或缺。” 掌握Systemd的工程师,正在获得打开未来基础设施之门的万能钥匙。

2025-03-25 09:13:39 977

原创 向量数据库技术全景:核心原理、主流产品与行业实践

当1750亿参数的GPT-4遇见万亿级向量数据库,人类正在构建数字世界的"双重智能"——大模型提供认知能力,向量数据库赋予记忆本能。从蛋白质结构预测到星际信号分析,这种"CPU+内存"式的黄金组合,正在重新定义智能的边界。正如Linux之父Linus Torvalds所言:“好的技术应该像氧气,无处不在却不易察觉。” 向量数据库或许永远不会站在AI舞台的中央,但它注定是智能时代最坚实的地基。

2025-03-23 09:07:27 1041

原创 知识蒸馏:让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

知识蒸馏技术正在构建人工智能的"文明传承"机制——让每个时代的智慧结晶都能在更精巧的载体中延续。当我们凝视这些被压缩的模型时,看到的不仅是参数的缩减,更是人类智慧的密度提升。正如计算机科学家Alan Kay所言:“预测未来的最好方式就是创造它。” 在知识蒸馏的世界里,我们正在创造一个人工智能持续进化的未来。

2025-03-21 19:30:00 1124

原创 AI Agent:数字世界里的智能助手如何重塑人类生活

当我们凝视AI Agent这面数字魔镜时,看到的不仅是技术的倒影,更是人类文明的自画像。这场智能革命不是人与机器的对决,而是碳基生命与硅基智能的共舞。正如控制论先驱维纳所言:“我们将建造的机器,最终会迫使我们成为更好的人类。在未来的某一天,当你的AI管家提醒:"根据您的健康数据,建议取消今晚的应酬"时,请不要惊讶——这不是机器的越界,而是智能进化带给人类的新关怀方式。如何在技术进步与人文精神之间找到平衡点,将是这个时代留给每个人的必修课。

2025-03-21 14:41:22 952

原创 零拷贝技术深度解析:原理、实现与性能革命

本文系统阐述零拷贝(Zero-Copy)技术的核心原理与工程实践,涵盖从传统I/O瓶颈分析到现代分布式系统优化的完整知识体系。通过Linux Kernel 6.3源码剖析、Java NIO性能对比测试、Kafka吞吐量优化案例等15个技术维度,揭示零拷贝在操作系统、网络编程、大数据等领域的革命性影响。最后给出包含eBPF监控方案、RDMA融合架构等前沿实践的完整技术路线图。

2025-03-20 18:00:00 736

原创 Markdown 到 Word 文档的工程化转换:方法、原理与最佳实践

本文系统探讨了 Markdown(MD)与 Word(DOCX)文档之间的转换技术,涵盖从简单复制粘贴到自动化脚本的 7 种实现方案。通过 15 个典型场景测试数据,对比分析了 Pandoc、Typora、VS Code 插件等工具的核心差异,提出面向开发团队的技术选型框架。最后给出包含数学公式处理、自定义样式模板等高级解决方案的完整工程实践指南。

2025-03-20 09:38:36 1577

原创 生成式AI三巨头技术解析:ChatGPT、DeepSeek与Grok的核心差异与未来竞争格局

三大模型的竞争本质是技术路线与商业哲学的碰撞:ChatGPT代表通用智能的极致探索,DeepSeek展现垂直深耕的实用主义,Grok-3则试图构建人机协同的新型范式。未来竞争中,谁能更好平衡性能、成本与伦理约束,谁就能在生成式AI的"奇点时刻"占据先机。技术的终极价值不在于替代人类,而在于拓展认知边界——这或许是人类与AI共生的最佳注脚。

2025-03-18 18:00:00 2583 1

原创 神经网络与机器学习经典算法:原理、应用与未来展望

从单层感知机到百亿参数大模型,机器学习算法的发展史就是人类认知边界的突破史。理解经典算法的数学本质,把握深度学习的演进脉络,将帮助我们在AI技术浪潮中保持清醒的认知和创新的动力。

2025-03-18 09:00:00 717

原创 Spring Boot 与 Redisson 版本适配深度解析

Spring Boot 与 Redisson 的版本适配是一个动态演进的过程。开发者需要密切关注两者官方的版本更新日志,建立完善的版本验证机制。本文提供的适配方案基于当前最新技术状态(2024年1月),建议在实际生产环境中通过灰度发布策略验证版本兼容性。只有深入理解底层技术原理,才能在分布式系统的星辰大海中稳健航行。延伸阅读Spring Boot 官方迁移指南。

2025-03-15 14:00:00 70

原创 Spring Boot应用首次请求性能优化实战:从数据库连接池到JVM调优

首请求耗时从1300ms降至350ms每日服务重启后的故障工单减少90%资源利用率提升40%

2025-03-15 09:00:00 293

原创 检索增强生成(RAG)、微调(Fine-tuning)与知识蒸馏(Knowledge Distillation):核心差异与技术选型指南

在自然语言处理(NLP)领域,大型预训练语言模型(如GPT、BERT系列)的崛起彻底改变了技术生态。面对实际业务场景中模型效果优化与资源效率平衡的永恒命题,开发者主要依赖三大技术路径:检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)、模型微调(Fine-tuning)和知识蒸馏(Knowledge Distillation)。本文将通过技术原理拆解、典型应用场景对比和实战选型策略三个维度,深入解析这三种技术的本质差异。

2025-03-10 19:30:46 1234

原创 Python 安装避坑指南:从入门到进阶

Python 作为一门广泛应用的编程语言,安装过程看似简单,但在不同操作系统、不同版本的 Python 以及多种环境配置的影响下,可能会遇到各种问题。本文将全面解析 Python 安装过程中可能遇到的坑,并提供详细的解决方案,以确保安装过程顺利无误。

2025-03-10 10:01:33 42

原创 基于 Spring Boot 的企业级脚手架搭建指南

在企业级开发中,一个良好的项目脚手架能够大大提高开发效率,统一代码规范,提升项目的可维护性。Spring Boot 作为当前主流的 Java Web 开发框架,为我们提供了一个轻量级、快速启动的开发平台。本指南将详细介绍如何搭建一个适用于企业级开发的 Spring Boot 脚手架。

2025-03-03 18:46:15 973

原创 Vue 与 React:前端框架的区别与联系

## 一、引言随着前端技术的发展,Vue 和 React 作为目前最流行的前端框架之一,被广泛应用于各种 Web 开发项目中。尽管它们都能实现组件化开发,提高代码的复用性和可维护性,但在设计理念、使用方式以及性能优化等方面存在诸多不同。本文将详细探讨 Vue 和 React 之间的区别与联系,帮助开发者更好地理解并选择合适的技术栈。---## 二、Vue 和 React 的基本介绍### 1. Vue.js 简介Vue.js(简称 Vue)是由 **尤雨溪**(Evan You)于 2

2025-03-03 12:10:32 2084 2

原创 使用 LROPoller 处理 Azure 文档分析时的常见问题及解决方案

在处理 Azure 文档分析服务时,很多开发者会遇到一些常见的问题,尤其是在处理 PDF 文件时。这些问题可能涉及如何正确使用 LROPoller 以及如何避免常见的错误。本文将详细讨论如何在异步代码中使用 Azure 文档分析服务,特别是如何正确使用 LROPoller,并分析遇到的 TypeError: 'LROPoller' object is not callable 错误的原因和解决方案。

2025-02-24 19:37:24 408

原创 文档智能:理解与应用

随着人工智能(AI)技术的迅速发展,文档智能(Document Intelligence)作为其中一个重要的应用方向,正逐渐成为各行各业数字化转型的核心工具。本文将深入探讨文档智能的概念、技术架构、核心应用以及未来的发展趋势,并通过实例分析其在现实世界中的实际应用,帮助读者全面了解这一前沿技术。

2025-02-24 18:45:00 982

原创 Python 依赖管理的革新——Poetry 深度解析

Poetry是一款专为 Python 项目设计的依赖管理和打包工具,提供了简单高效的方式来管理 Python 依赖,创建和发布 Python 包。Poetry 作为现代 Python 依赖管理工具,提供了直观、高效的依赖管理方式,弥补了pip和pipenv的诸多不足。通过本文的介绍,希望你能掌握Poetry的核心功能,并能在实际项目中灵活应用它,从而提高开发效率,确保依赖管理的可靠性。

2025-02-13 09:34:57 887

原创 chromadb向量数据库搭建和使用

v ./chromadb:/chroma/chroma 将服务器存储路径./chromadb映射到容器路径/chroma/chroma。--env-file ./.chroma_env 容器服务chromadb运行时的相关配置。-p 8001:8000 将服务器8001端口映射到容器8000端口。需要安装依赖:pip install chromadb-client。

2025-02-13 09:34:30 1729

原创 使用 Python 和 Tesseract 实现验证码识别

验证码识别是一个常见且实用的技术需求,尤其是在自动化测试和数据采集场景中。通过开源 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)工具 Tesseract,结合 Python 的强大生态,我们可以高效实现验证码识别任务。本篇博客将以详细步骤和代码示例,介绍如何使用 Python 和 Tesseract 实现验证码识别,包括原理解析、图像预处理、代码实现以及优化策略。

2025-01-24 20:30:00 2048 2

原创 使用 Go 和 Tesseract 实现验证码识别

验证码作为一种常见的安全机制,用于防止恶意机器人对系统的滥用。然而,在自动化测试和某些合法场景下,我们需要通过技术手段识别验证码。本篇博客将详细介绍如何使用 Go 语言结合开源 OCR 工具 Tesseract 实现验证码识别,并分析其中的实现原理和优化策略。

2025-01-24 09:00:00 935

原创 深入理解三高架构:高可用性、高性能、高扩展性的最佳实践

在现代互联网环境下,随着用户规模和业务需求的快速增长,系统架构的设计变得尤为重要。为了确保系统能够在高负载和复杂场景下稳定运行,"三高架构"(高可用性、高性能、高扩展性)成为技术架构设计中的核心理念。本篇技术博客将详细解析三高架构的概念、特点及实现方法,结合实际案例,帮助读者深入理解这一重要架构设计思路。

2025-01-23 18:00:00 922

软考论文预习讲义项目管理师

软考论文预习讲义项目管理师

2025-03-28

清华大学deepseek使用教程

清华大学deepseek使用教程

2025-02-28

软考高级系统架构设计师:思维导图、经验总结、知识点整理、学习笔记、考前背诵等

软考高级系统架构设计师:思维导图、经验总结、知识点整理、学习笔记、考前背诵等

2025-02-08

软考系统架构师参考论文

软考系统架构师参考论文

2024-10-16

15 种高级 RAG 技术 从预检索到生成

我们关于检索增强生成 (RAG) 的入门文章介绍了关键概念,并探讨了 RAG 系统的工作原理。在本白皮书中,我们探索了 15 种高级 RAG 技术,以提高生成式 AI 系统的输出质量和整体性能的鲁棒性。这些高级 RAG 技术极大地扩展了团队微调系统性能的选择。例如,在为一家大型金融服务公司构建安全的对话式 AI 助手时,我们实验了本白皮书中探讨的大多数高级 RAG 技术。这使我们能够测试并识别适当的优化方案,从预检索到生成,利用我们的自动化 RAG 评估管道。

2024-09-25

huggingface上bge-reranker-base模型文件下载和本地使用

模型使用: from sentence_transformers import SentenceTransformer sentences_1 = ["你是谁"] sentences_2 = ["你是哪个", "你是谁啊","who are you","谁"] model = SentenceTransformer('/Users/hb-mac/Documents/chatGpt/llam/bge-reranker-base') embeddings_1 = model.encode(sentences_1, normalize_embeddings=True) embeddings_2 = model.encode(sentences_2, normalize_embeddings=True) similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T print(similarity)

2024-06-19

llamaindex入门案例代码

注意: (1)python版本:3.11 (2)llamaindex版本:pip3 install llama-index==0.9.34 (3)底层大模型使用默认的chatGpt,需要有chatGpt的api_key (4)本地网络环境需要梯子

2024-02-29

承诺书模板-网站备案信息真实性承诺书.pdf

承诺书模板-网站备案信息真实性承诺书.pdf

2023-12-26

空空如也

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