呱牛 Just do IT

‌next指针就像"错题本"‌假设你在背单词："ABABD"（模式串），背到第5个字母时卡壳了。(1) 前面背对的"ABAB"里，开头的"AB"和结尾的"AB"是重复的(2) 下次直接从第3个字母"A"开始接着背（不用重头背！‌具体来说‌：当匹配失败时，next值告诉你： ✓ ‌模式串该往右滑多远‌（比如next=2，就滑到模式串第3个字符继续比） ✓ ‌主串不用回退‌（像传送带一样只往前走）Trie 树，也叫“字典树”。顾名思义，它是一个树形结构。

AI系统架构不是冷冰冰的技术堆叠，而是对业务节奏、技术趋势、用户体验的深度回应。只有真正理解业务发展背后的节奏变化，洞察架构各层之间的动态关系，系统才能具备持久的生命力。在每一次并发暴涨、模型热更、异常故障、业务爆发的背后，都是架构设计者一次次为系统筑牢的“隐形护城河”。

创建共享知识库，将可公开资料发布到广场，这样既可以共享我们掌握的资料，也可以不占用个人的30G空间，一举两得呢。腾讯推出的 IMA（智能工作助手） 是一款 AI 办公神器，它结合了腾讯自研的 混元大模型 和 DeepSeek 模型 两大智能引擎，能帮你轻松搞定各种学习和工作任务。无论是 写作业、做论文、策划方案，还是 整理报告，IMA 都能成为你的得力助手，让工作学习更轻松！运行Xmind工具，点击…IMA知识库确实挺牛的，它用AI帮你搞定知识管理，特别适合现在这个信息爆炸的时代。

DeepSeek火爆出圈给全民普及了一场AI应用的教育，现在DeepSeek正被各行各业的企业拿来进行本地化部署，希望与自身的业务相结合，打造出一套高效的数据体系，推动业务快速发展。对于企业来说，首先要深入梳理自身业务流程，明确每个流程节点所产生的数据及其对业务决策的价值。然后，制定详细的数据收集计划，确保数据的准确性、完整性和及时性。在数据收集过程中，要注重数据质量的把控，对异常数据进行清洗和修正。

只要简单的和AI进行对话，就能生成系统功能模块图，是不是很简单！

技术革命可以参考 Web 2.0 和移动互联网时代的技术发展，当某种新形态的应用开发需求爆发式增长，一定会催生新的开发框架和新的标准的建立。AI 应用的技术是能够完全构建在当前的技术框架之上，所以发展迭代的速度非常之快，很期待未来的发展。

Dify：2023年由前腾讯系创业者张路宇创立，首个提出“LLMOps”概念，目标是降低大模型应用开发门槛，定位为“企业级AI应用开发平台”如果你正在为自动化工具或AI应用开发选型纠结，面对n8n、Dify、Coze这三个选项时感到难以抉择，这篇文章或许能帮你理清思路。- 节点（Nodes）：预置 300+ 集成节点（API/SaaS/数据库等）- 基于微服务架构，支持多模型集成（GPT/Claude/本地模型）能省掉你大半开发时间；- 插件市场：预置 60+ 实用插件（搜索/翻译/API 等）

用户用大白话提问 -> 工作流智能判断是否需要图表及图表类型 -> 将用户问题转化为SQL语句 -> 执行SQL查询数据库 -> 将查询结果处理成图表所需格式 -> 调用相应的Echarts图表插件生成图表 -> （如果不需要图表）LLM总结数据并回复。

本文为开发者提供了从零搭建MCP应用的常用路径，还通过多模型服务（Claude/DeepSeek）的对比验证，体现了MCP的兼容性与可扩展性。后续可进一步探索复杂工具链的集成、服务性能优化，或结合其他LLM（如GPT、本地化模型）深化场景应用，力求能够快速掌握MCP开发的核心技能，并基于实际需求拓展更丰富的智能化应用场景。构建一个连接到 MCP 服务器的 LLM 驱动的聊天机器人客户端，分别使用官方Claude模型和DeepSeek模型服务。为了便于理解和快速上手，Demo程序使用官方weather服务。

RagFlow在文档切片过程中提供了丰富的配置项供用户进行选择，几乎涵盖了目前RAG领域的各种最新的研究成果，特别是利用一系列的深度学习模型在文档解析时引入布局识别，表格结构解析等专有技术，有效提供了文档内容获取的质量，无愧于开源RAG领域的SOTA。不过也因为配置项太多，大家在使用时也需要根据文档的内容和形式仔细进行选择，盲目配置不但导致解析过程极其漫长，实际效果可能也并不会，希望本文能帮助大家更好的进行配置和使用。

中国银行副行长蔡钊在业绩发布会上表示，围绕智能化建设发展，该行将“建机制，搭平台、汇数据、调模型、落场景、练队伍”，一方面，强化配套机制建设，推动建立人工智能应用治理架构，推进AI平台完善和模型调优，畅通大模型数据使用流程；目前来看，银行AI战略的基础大模型底座至少包括两个部分，一是以生成式大模型为基础的“快思考”大模型，另一个部分是以DeepSeek-R1为代表的“慢思考”推理模型，另外还有代码大模型、多模态大模型、智能体等等，分别针对不同场景的差异化需求实现落地应用。”建设银行在年报中如是说。

# 任务概述请为我设计并创建一个[具体描述内容类型和主题]。这个[内容类型]应该[描述目标和用途]。内容类型和主题：明确需要创建的具体内容和主题，如"销售数据分析仪表盘"或"个人专业简历"。目标和用途：说明这个内容的用途和预期效果，如"帮助团队快速识别销售趋势"或"在求职中突出个人专业背景"。使用技巧：✅ 尽可能量化你的需求，例如"10页的演示文稿"或"包含5个图表的报告"

在学习的时候，有个习惯，需要对学习的事物有个完整的轮廓，这样能够知道自己学到的知识是处于整个生态或结构的哪个部分。

想要调优代码，可以选中代码，会自动弹出Chat和Edit选项框，想在对话框生成结果点击Chat，想在当前文件中生成结果点击Edit。接着点击Add Chat model，在Provider下滑框中选择想要的模型，我们想接入DeepSeek，选中即可。有时代码又长又复杂，想看下每行代码的释义，可以选中代码，点击chat，在对话框中输入逐行解释代码，说人话。新建一个py文件，点击回复中的Insert at cursor，即可把代码直接生成到py文件中。即可看到已创建好的API key，记得复制保持到其他地方。

我们将从零开始，使用 The Pile 数据集训练一个 20 亿参数的 LLM。最终结果是，我们得到的 LLM 在生成的回答中语法和标点完美无缺，短篇上下文能通顺连贯，但整个回答可能不完全合理。

通过 Cursor + Mermaid，我们可以快速、准确地自动生成流程图，上面演示的例子部分流程图可能比较丑，我们可以通过流程图软件导入Mermaid代码，然后手动进行微调就可以了，如果你对美观要求不是特别多，可以直接用，这将极大地提升代码可视化和架构设计的效率。

【Windows环境保姆级教程】基于DeepSeek+RAGFlow的企业知识库搭建

讲三款帮助我们快速构建智能体，让工作更高效，减少重复劳动，提高业务自动化水平的工具——n8n 、Dify和Coze，它们能帮解决自动化任务执行、AI应用开发和智能对话交互三大核心需求。

知识图谱是一种强大的信息表示工具，通过实体（节点）及其之间的关系（边）来清晰呈现事物间的联系。相比之下，非结构化文本则显得杂乱无章。

·1.DeepSeek+Kimi=一键生成PPT。·2.DeepSeek+Otter=一键转会议记录。

Text2SQL技术，即将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL）的技术，正在迅速成为数据库查询的一个关键工具。它使得非技术用户能够通过自然语言与数据库进行交互，极大地提高了数据库操作的便捷性和效率。

Ollama是一款专注于简化大型语言模型本地部署和运行的开源框架，基于Go语言实现，支持跨平台运行，并以“开箱即用”为核心理念，适合个人开发者和轻量化场景。

DeepSeek在不断更新和优化，就像一辆不断升级的跑车，而你也需要持续学习，掌握最新的功能和技巧。定期探索新特性，就像给跑车换上更强劲的引擎，让你始终保持领先优势。关注DeepSeek的官方更新，大胆尝试新功能，并将其应用到实际工作中。

RAGFlow 作为一款开源重型 RAG 引擎，致力于满足企业级知识库搭建以及应对复杂问答场景的需求。凭借其强大的处理能力，能够高效应对海量数据，同时支持多样化的复杂格式，为企业提供了一套全面且有力的知识管理解决方案。

dify v1.0.1外挂ragflow知识库，确实可以封神了！【喂饭级教程】

避坑提示：Windows 用户需优先解决 WSL2 和端口冲突问题；Linux 用户需检查内核参数和资源分配。

由于本文旨在对现有的RAG算法和技术进行综述及阐释，所以不会深入探讨代码实现细节，只是提及相关内容，并将具体的代码实现留给大量已有的文档和教程来讲解。

2025年年初随着DeepSeek的爆火，人们对LLM（Large Language Model，大语言模型）兴趣与日激增，很多人觉得LLM常常显得近乎魔法般神奇。接下来我们就来揭开LLM的神秘面纱。拆解一下LLM的基本原理——深入探讨这些模型是如何构建、训练和微调，最终成为我们今天所使用的AI系统的。

将原始查询转化成一种或多种可以提升信息检索效果的形式，确保系统能够更有效地从不同的数据源中提取相关信息。

大模型在技术领域的火热程度属于一骑绝尘遥遥领先，它已经深刻地影响了“编程”领域，且正在各个领域迅速渗透。与此同时，普通开发者也变得非常地焦虑，因为实实在在感受到了它强大的威力，担心哪天自己就被取代。与其担忧，我们不如主动拥抱这种技术变革。

Ollama 和 Open WebUI 是两款非常实用的工具，可以帮助用户在本地轻松部署强大的语言模型和智能推理引擎。本篇文章将详细介绍如何零门槛地在本地部署 Ollama 和 Open WebUI，并通过 Deepseek-R1-14b 模型进行高效的推理。

随着大模型的不断发展与普及，很多人已经明显体会到，大模型LLM在简单的办公场景应用已经非常成熟，但在一些复杂的业务场景，却很难落地应用。要想实现这一目标，需要很多专业的技术支持。

当我们询问"组件 A 与组件 B 有什么区别"这样的问题时，传统检索增强生成(RAG)系统往往会犯难。它们就像只会做加法的计算器，遇到了需要乘除法的复杂方程...

为什么要构建一个通用的 Agent？因为它是一个出色的工具，可以用来原型化你的用例，并为设计你自己的定制 Agent 架构奠定基础。

DeepSeek在数据领域的100个应用场景

AIGC的技术浪潮正在重塑人类社会的生产与认知方式。从教育资源的普惠到医疗诊断的精准，从娱乐体验的革新到工业效率的飞跃，其影响力已渗透至每个角落。

2025年年初随着DeepSeek的爆火，人们对LLM（Large Language Model，大语言模型）兴趣与日激增，很多人觉得LLM常常显得近乎魔法般神奇。接下来我们就来揭开LLM的神秘面纱。

DeepSeek作为生产力爆棚的AI工具，已经被用于各种办公场景，作为平时接触数据比较多的我来说，它其实是一个数据可视化的利器，能自主制作各种数据可视化图表，而且颜值还非常高。

实操教程重点是给大家演示如何从 0 到 1 手搓一个 AI Agent 的搭建过程，而非详细的讲解具体某个工具的操作使用，因此不会用复杂的场景做演示例子。

最近AI圈有个超级网红Manus，刚一上线就火爆到一号难求，一个邀请码都炒到了8.8W。Manus是一个非常强大的AI助手，它最大的特点是不仅能听懂你的需求，还能真正帮你把事情做完。