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RSS订阅原创 CentOS7部署本地源代码管理GitLab
本文详细介绍了在CentOS系统上安装和配置GitLab的完整流程。主要内容包括：1）安装必要的依赖包(SSH、Postfix等)；2）GitLab的安装与基本配置(端口、存储路径等)；3）管理员账号设置；4）项目创建与管理；5）Git客户端配置及代码上传操作；6）TortoiseGit工具使用指南；7）代码版本回滚方法。文中还提供了常见问题的解决方案，如Postfix服务报错处理、Git仓库子模块更新等，是一份完整的GitLab部署与使用指南。
2025-12-07 15:06:25
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原创 使用Rancher快速部署K8S集群
本文介绍了在CentOS 7.x系统上部署Kubernetes集群的全过程。主要内容包括：1）环境准备，要求各节点满足2GB+内存、2+CPU、30GB+硬盘，并完成防火墙关闭、selinux禁用、swap关闭等配置；2）通过Rancher v2.7.9进行集群部署，包括Docker安装、Rancher容器启动、自定义集群创建；3）重点描述了master和worker节点的注册流程及常见问题处理方法，如etcd数据重建、节点注册失败时的目录清理等。
2025-11-11 16:02:22
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原创 Gitlab+Jenkins+Docker+Harbor+K8s+Rancher集群搭建CICD平台
本文以诺依项目为例详细记录了Kubernetes集群的部署过程以及配套DevOps环境的搭建。主要内容包括：1) 配置8个节点的软硬件环境；2) 基础环境准备（网络、防火墙、Docker等）；3) 三节点Kubernetes集群部署；4) GitLab代码仓库安装；5) Harbor私有镜像仓库搭建；6) Jenkins持续集成工具配置；7) 基于若依项目的CI/CD实践；8) Rancher集群管理工具部署。
2025-11-05 15:09:46
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原创 Ollama与vLLM全面对比：从部署到实战的完整指南
Ollama与vLLM是大语言模型推理的两大主流框架，各有特点。Ollama定位轻量级本地部署，支持GGUF格式模型，安装简单、跨平台友好，适合个人开发和快速测试，但并发能力有限。vLLM基于PyTorch，专注高性能推理，采用PagedAttention技术，支持多GPU分布式部署和连续批处理，吞吐量可达5000+tokens/s，适合企业级高并发场景。技术架构上，Ollama基于llama.cpp，vLLM则整合CUDA/Triton；功能方面，vLLM提供更完善的API和企业级支持。
2025-10-25 09:40:26
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原创 CentOS7搭建ELK日志分析系统
本文介绍了在CentOS7系统上部署Elastic Stack（ELK）的完整过程。主要内容包括：1）安装Elasticsearch 8.17.0，包括Java环境配置、仓库设置、服务安装与安全配置；2）搭建Logstash，配置数据输入输出管道；3）安装Kibana并配置中文界面，解决访问权限问题。文档详细说明了每个组件的安装步骤、配置文件修改方法以及服务启动流程，同时提供了防火墙设置、密码重置等实用技巧，帮助用户快速搭建完整的日志分析系统。
2025-09-27 21:09:11
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原创 谷歌nano banana官方Prompt模板
谷歌nano banana官方提供的6种Prompt模板，同样适用于即梦AI：1）写实摄影，通过描述相机参数、光线和细节实现逼真效果；2）风格化插图与贴纸，需明确指定风格和背景要求；3）文本渲染设计，着重描述字体风格和整体设计；4）产品广告摄影，强调布光、角度和细节展示；5）极简主义设计，利用留白和简单构图；6）连环画创作，需详细描述分镜、人物动作和环境氛围。每种场景都提供了示例Prompt和Python调用API的代码实现。
2025-09-21 15:14:46
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原创 K8s部署 Redis 主从集群
本文介绍了在Kubernetes环境下部署Redis集群(三主三从)的完整方案。对比了Redis单实例、哨兵和集群三种模式，指出集群模式在性能和高可用性方面的优势。讲解了NFS存储配置、PV/PVC创建、Redis集群部署和初始化过程，包括配置ConfigMap、StatefulSet创建、集群初始化命令等。提供了主从切换测试、外网访问配置以及Spring应用连接Redis集群的方法。该方案通过NFS提供持久化存储，利用K8s的StatefulSet管理Redis节点，实现了高可用的Redis集群部署。
2025-09-14 16:24:52
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原创 DIFY工作流发布为MCP-Server供Cherry Studio等第三方调用访问完整教程
本教程详细介绍了如何将Dify工作流发布为MCP Server，并在Cherry Studio中配置和调用这些服务。关键要点包括：MCP Server插件的正确安装和配置；Dify环境变量的必要修改；工作流输入模式的明确定义；以及Cherry Studio中MCP服务器的添加和模型选择。
2025-09-06 09:50:49
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原创 TRAE AI 零代码实现网页版图片压缩工具
本文展示了如何使用TraeAI的Builder模式无需编写代码即可创建一个网页版图片压缩工具。通过自然语言描述需求（包括上传区、压缩设置区和预览区），TraeAI自动生成了HTML、CSS和JavaScript文件。该工具支持本地图片处理、质量调节（70%起）、尺寸限制和格式选择（JPEG/PNG/WebP）功能，测试显示能将184KB图片压缩至25.9KB且保持视觉质量。文章包含完整的代码示例，突出TraeAI通过需求描述自动生成完整应用的能力。
2025-09-01 10:04:27
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原创 Trae AI 编程工具全面教程：从安装到实战
Trae是字节跳动推出的AI集成开发环境，专为中文开发者设计。其核心功能包括：通过自然语言生成代码（Builder模式）、对话式编程调试（Chat模式）、上传设计图生成前端代码等。支持Windows/macOS/Linux系统。安装简单，国内用户可直接下载中文版。Trae集成了DeepSeekR1/V3、豆包Pro等大模型，提供智能补全、代码续写等功能，目前完全免费。特色包括母语级中文支持、多模态开发、文件夹级上下文理解等，显著降低编程门槛，提升开发效率。
2025-08-31 17:16:23
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原创 使用AI大模型Seed1.5-VL精准识别开车接打电话等交通违法行为
本案例根据用户上传的电子警察或道路卡口抓拍的图片，使用豆包全新视觉深度思考模型Doubao-1.5-thinking-vision-pro，精准识别车牌号码、车牌颜色、车身颜色、车辆品牌等车辆信息，同时通过算法精确识别开车打电话、未系安全带等交通违法行为，具有极强的实用价值。
2025-08-30 17:14:08
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原创 Docker部署openai-edge-tts和即梦API以及应用案例
摘要：本文介绍了如何部署两个AI服务并构建集成应用。1)部署openai-edge-tts服务，通过Docker镜像提供本地TTS API，模拟OpenAI接口；2)部署JimengAIFree服务，支持图像生成并与OpenAI兼容。最后通过Python实现集成应用，将提示词同时转换为图片和语音，提供REST API接口返回结果URL。项目采用FastAPI框架，包含完整的错误处理、日志记录和配置文件管理，支持单次和批量处理模式。所有服务均基于Docker容器化部署，便于维护和扩展。
2025-08-29 15:04:46
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原创 DeepSeek-V3.1+即梦AI+edgetts实现图文声儿童故事连环画
案例展示了使用DIFY平台构建儿童故事连环画生成系统的工作流程。系统通过DeepSeek-V3.1模型生成故事文本，再转化为绘画提示词，调用即梦AI和openai-edge-tts生成配套插画和语音。工作流包括7个核心节点：1）接收用户输入的故事题目和场景数量；2）生成200-300字儿童故事；3）转换为结构化绘画提示词；4）规范整理提示词；5）调用AI绘画和语音生成API；6）格式化输出结果；7）最终呈现包含文字、图片和音频的完整内容。整个流程实现了从文本输入到多媒体儿童故事书的自动化生成。
2025-08-29 10:35:11
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原创 大模型进阶 - AI智能编程助手
本文介绍了使用DeepseekV3.1大语言模型自动生成API测试代码的工作流程。通过DIFY平台创建工作流，结合JinaAI插件处理API文档（支持URL或本地文件），由LLM节点解析文档并生成指定语言的规范测试代码。系统提示词设定了严格的代码生成标准，包括接口解读、认证处理、参数说明等要求。案例以Java生成了硅基流动图像生成API的测试代码，包含请求构建、错误处理和参数说明表。该方案实现了从API文档到可运行测试代码的自动化转换，提升了开发效率。
2025-08-25 12:43:30
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原创 大模型进阶 - 合同风险AI审查助手
本案例展示了如何利用LLM大语言模型构建合同风险智能审查系统。系统通过DIFY平台创建Chatflow应用，工作流包含文档提取、LLM合同评审（使用Qwen3-235B模型）、格式转换等功能模块，从法律、风险管理和行为心理学三个维度分析合同风险，生成包含风险清单和防范建议的评审报告。评审结果可输出为Word文档，并自动推送至企业微信群聊。系统采用"企业微信"和"Markdown转换器"插件实现消息推送和格式转换功能，为企业提供了一套自动化、多维度的合同风险审查解决方案
2025-08-21 10:29:08
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原创 大模型进阶 - AI新闻资讯自动抓取并播报
本案例实现了一个AI新闻播报系统，通过Python编写FastAPI服务，使用crawl4ai爬虫工具抓取AI新闻网站(aibase.com)的最新资讯。系统采用BeautifulSoup解析网页内容，获取新闻标题、日期和正文，并支持异步批量处理。Dify平台创建工作流，包含新闻抓取、LLM摘要生成（DeepSeek-V3模型）、文本转语音等功能模块，最终输出结构化新闻摘要和语音播报。系统实现了从新闻采集、内容提取、智能摘要到语音合成的完整自动化流程，代码展示了网页解析、异步处理、API接口开发等关键技术。
2025-08-19 20:01:00
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原创 大模型进阶 - 图文声并茂古诗词
本案例展示了一个基于DIFY平台的智能诗词创作系统，通过LLM提示词、文生图和文生音频技术实现多模态输出。系统首先使用Deepseek-V3大模型根据输入诗人名号生成符合其风格的原创诗词，严格遵循格律要求和风格特征；然后通过自定义工具将文本转化为图像和语音，并最终合成包含诗词的图文封面。工作流包含提示词生成、图像处理、音频转换等核心节点，通过API调用实现各模块协同。该系统能够模仿李白、杜甫等著名诗人的创作风格，输出兼具视觉和听觉效果的诗词作品。
2025-08-18 20:07:19
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原创 大模型进阶 - 文生图AI读图并语音播报
摘要：本案例通过FLUX1实现文生图，结合OCR识图和语音合成技术，构建端到端的创意内容生成系统。包含文本转语音服务程序（基于FastAPI实现）和DIFY工作流两大模块，工作流涉及提示词生成、图像生成、多模态识图、翻译和语音合成等8个节点。关键技术包括硅基流动的FLUX.1图像生成模型、Qwen多模态OCR模型和DeepSeek-V3语言模型，最终输出包含生成图像和对应语音描述的完整多媒体内容。案例验证了通过"日落时分的海滩风景"等自然语言指令即可自动生成图文音并茂的内容。
2025-08-18 14:57:30
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原创 大模型进阶 - 使用自定义工具实现AI绘画
本文介绍了基于Python和Dify平台构建AI绘画服务的完整流程。首先通过Python编写后端服务，调用Gitee的Kolors模型API实现图像生成功能，包含API调用、Base64图像解码、文件存储等核心模块。其次在Dify平台创建自定义工具，配置OpenAPI规范并集成Python服务。最后构建工作流，通过开始节点、自定义工具节点、代码执行节点和直接回复节点的组合，实现从文本输入到图像生成的完整流程。案例展示了如何将多模态AI能力封装为可视化工具，为开发者提供快速集成AI绘画功能的解决方案。
2025-08-17 16:54:30
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原创 零基础学习大模型 - DIFY自定义工具
Dify平台支持通过自定义工具扩展业务功能。本文以Python实现MD5加密接口为例，详细演示了自定义工具的创建流程：1）使用FastAPI开发MD5加密接口服务；2）通过DeepSeek生成符合OpenAPI 3.1.0规范的Schema；3）在Dify中配置自定义工具并测试验证。最终可将自定义工具集成到智能体(Agent)中，实现特定业务功能。该方案支持将任意第三方API转换为Dify可用工具，有效满足个性化业务需求。
2025-08-15 15:54:11
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原创 零基础学习大模型 - 历史镜鉴启示AI机器人
本案例根据用户输入的历史人物或历史事件，通过LLM大语言模型挖掘整理生成历史故事，并经过文本转语音工具，自动转换成语音进行播报。
2025-08-14 17:03:03
881
原创 零基础学习大模型 - 热榜新闻AI自动抓取
本文介绍了利用DIFY平台构建自动化新闻热榜爬取工作流的完整流程。通过Jina.ai爬虫技术和DeepSeek-V3大语言模型，实现了从36氪新闻热榜的数据抓取到内容整理的全自动化处理。工作流包含HTTP请求获取热榜、LLM格式化数据、迭代抓取新闻正文、内容清洗等核心节点，最终输出标准化新闻内容。该方案展示了AI与自动化工具在新闻数据处理中的高效应用，为内容聚合提供了可复用的技术实现路径。
2025-08-14 13:54:53
1114
原创 零基础学习大模型 - 发票自动提取智能比对
本文介绍了一个基于DIFY平台的多模态火车票信息识别系统。系统通过两个多模态模型（通义千问和智谱）并行提取票面12个关键字段，再使用DeepSeek-V3模型进行结果比对验证。工作流包括开始节点、两个信息提取节点、比对节点和结果输出节点，通过严格的JSON格式规范和差异标注机制确保数据准确性。该方案为票据识别提供了可靠的双重校验机制。
2025-08-13 14:50:43
796
原创 零基础学习大模型 - 多种发票自动识别提取
本文介绍了一个基于通义千问多模态模型的发票识别系统。该系统通过DIFY平台构建工作流，首先识别发票类型（如增值税发票、火车票等7类），再根据不同类型采用特定提示词提取关键信息。系统采用qwen2.5-vl-72b-instruct视觉大模型，通过条件分支对不同发票类型分别处理，最终以JSON格式输出结构化数据。工作流包含图像上传、类型识别、内容提取等节点，已验证能成功识别增值税发票和铁路电子客票等多种票据。该系统实现了发票信息的自动化识别与结构化输出功能。
2025-08-12 15:00:48
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原创 零基础学习大模型 - 增值税发票信息提取
摘要：本文介绍了一个增值税发票信息提取工具的开发流程。通过创建Chatflow应用，使用三个节点构建工作流：1）"开始"节点接收发票图片文件；2）配置"LLM"节点调用通义千问多模态模型（qwen2.5-vl-72b-instruct），设置系统提示词要求提取25个关键字段并以JSON格式返回；3）"直接回复"节点输出识别结果。开发者只需上传发票图片，系统即可自动提取并返回结构化的发票信息。该工具实现了增值税发票关键信息的自动化识别与提取功能。
2025-08-11 15:42:25
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原创 零基础学习大模型 - 牛刀小试（FLUX绘画机器人）
本文介绍了在DIFY平台实现FLUX绘画机器人的工作流编排方法。工作流包含四个节点：开始节点、LLM节点（使用DeepSeek-V3模型生成符合FLUX.1格式的英文提示词）、代码执行节点（调用FLUX.1接口生成图片）和直接回复节点。系统提示词详细规范了提示词生成逻辑，包括需求解析、结构规律和风格要求，并提供了多种场景示例。代码执行部分通过Python调用硅基流动API，将生成的提示词转换为1920x1080图片。最后通过预览功能测试，输入"一只小狗"即可快速生成对应图片。整个过程实现
2025-08-10 17:21:52
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原创 Docker快速部署Dify 1.7.1指南
2 选择需要的版本：我下载的dify-1.7.1.tar.gz（下zip或tar.gz 都可以，只是解压方式不同）1 地址：https://github.com/langgenius/dify/releases。：容器内部 Nginx 服务监听的端口，建议与外部映射端口一致以减少混淆。# Docker 容器内部 Nginx 监听的端口（默认80）# 对外映射的 HTTP 端口（必须与内部端口一致或不同）部署完成，通过 http://服务器IP，访问控制台。：宿主机对外暴露的端口，需确保未被占用（如。
2025-08-08 18:35:46
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原创 CentOS下搭建自己的源代码管理服务器GitLab
最近公司将服务器上云，将服务器操作系统采用了CentOS系统，顺便搭建了公司自己的源代码管理服务器GitLab，本文记录一下搭建过程，以便后续查阅。
2023-11-06 17:29:59
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