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RSS订阅原创 7-Zip 工具使用
摘要：本文提供7-Zip工具在Linux下的使用指南：解压文件：通过tar -xf命令解压压缩包，支持指定目录；启动工具：进入解压目录后运行./7zz或./7zzs，支持压缩（a）、解压（x）等操作；全局安装（可选）：将可执行文件复制到/usr/local/bin/以便全局调用；常见问题：包括权限修复（chmod +x）、依赖库缺失（改用静态版本7zzs）及文件搜索技巧；附命令速查表，涵盖压缩、解压、列表查看等常用功能。全文以命令行操作为核心，适合快速部署与故障排查。
2025-05-29 17:22:41
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原创 LTX-Video：从零到一构建高效视频生成系统的实战指南
LTX-Video 是由 Lightricks 开发的开源 AI 视频生成工具，支持通过文本或图像快速生成高质量动态视频。本文详细介绍了 LTX-Video 的核心功能、技术架构、环境搭建、模型加载、文生视频与图生视频的工作流设计、性能优化策略以及企业级部署方案。LTX-Video 基于扩散变换器架构，具备高效视频生成能力，支持多模态任务，并通过 ComfyUI 和 NVIDIA 显卡加速技术实现快速生成。文章还提供了代码实战示例，帮助开发者从零开始掌握 LTX-Video 的开发流程，并探讨了其在内容创作
2025-05-20 07:00:00
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原创 1K star！这个开源项目让短信集成简单到离谱，开发效率直接翻倍！
嗨，大家好，关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法是一款由国内技术团队打造的短信聚合框架，专为解决多短信服务商接入难题而生。它就像短信界的"瑞士军刀"，目前已整合21家主流短信服务商，从阿里云、腾讯云到中国移动云MAS，开发者只需通过简单配置即可实现多平台无缝切换。
2025-05-20 05:45:00
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原创 一个开箱即用的接入微信支付、汇付支付的完整代码。
本文提供了一个基于最新微信支付SDK和汇付支付SDK封装的代码，旨在简化微信支付接入流程。用户只需在application.yml文件中配置相关属性，如应用ID、商户号、API密钥等，即可直接使用。代码中详细解释了如何配置微信支付和汇付支付的相关参数，并提供了使用示例。通过使用JsapiServiceExtension类，开发者无需手动生成签名，进一步简化了支付流程。该代码可直接用于项目中，帮助开发者快速实现微信支付功能。
2025-05-19 08:00:00
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原创 AI编程实战：告别手动写SQL，AI分分钟帮你高效导入数据
这里补充说明一下，之所以推荐在数据量不大的场景下使用本文这种 AI 导入数据的方式，主要是因为大模型的上下文长度有限，数据过多时容易出现“幻觉”，导致生成的SQL语句不准确。之前没有平台时，通过企业微信的在线表格进行记录，现在，系统初步建设完成，我们需要将表格数据导入到平台的“项目环境”模块中。并且，我实际写提示词的时候，忘记增加日期格式了，但是由于字典数据 sql 中有日期格式，AI 直接学会了。如果是很简单的表格，比如，几行数据，列也比较清晰的话，直接截图粘贴到上下文中也是可以的。
2025-05-17 07:30:00
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原创 什么？我用 Cursor 一天读懂了上万行代码！
在AI时代，传统的代码阅读方式已经显得低效且耗时，尤其是面对缺乏文档和注释的庞大代码库时。Cursor作为一款AI编程助手，能够显著提升代码阅读效率。它通过智能代码导航、AI解读助手和依赖关系分析等功能，帮助开发者快速理解代码结构、逻辑和依赖关系。例如，Cursor可以一键定位函数定义、自动生成代码注释、绘制架构图，并回答开发者对代码的疑问。通过实战演示，Cursor在十分钟内帮助开发者梳理了VSCode源码的核心流程和入口文件，展示了其在代码阅读中的强大能力。借助Cursor，开发者可以在一天内轻松理解上
2025-05-17 06:00:00
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原创 告别源码阅读困境！五款 AI 工具强势救场
一个免费、可对话的 GitHub 仓库百科全书，致力于让每一个开发者都能轻松访问最新、结构化的项目文档。根据笔者使用经验，Trae和lingma都能把整个项目工程作为上下文，对于阅读大型项目还是很有帮助的，现在lingma已经有了最新的qwen3模型了，非常推荐。它可以分析GitHub上的代码库,识别核心抽象概念和它们之间的交互,并将复杂的代码转换为初学者友好的教程,附有清晰的可视化效果。Trae是字节跳动推出的，提供传统的 IDE 功能，包括代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。
2025-05-16 07:45:00
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原创 AI编程实战：告别手动写SQL，AI分分钟帮你高效导入数据
在项目实施中，数据导入是常见且繁琐的任务。传统方法依赖手动编写脚本和SQL，效率低下。随着AI技术的发展，数据导入变得更加高效。本文介绍了如何利用AI辅助完成数据导入，特别是在Spring Boot和MySQL环境中，将企业微信在线表格数据导入到“项目环境”模块。通过整理数据为CSV格式，编写提示词，利用AI生成SQL语句，实现数据的高效导入。这种方法适用于数据量不大且格式简单的场景，显著提升了数据导入的灵活性和容错能力。
2025-05-16 07:00:00
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原创 Java 8 至 Java 23 版本特性对比表
Java版本发布速度加快，每年推出两个版本，但实际大规模应用的是每三年发布一个的长期支持（LTS）版本。LTS版本如Java 8、Java 11、Java 17和Java 21，因其稳定性和关键特性而备受青睐。例如，Java 8引入了Lambda表达式和Stream API，Java 11提供了HTTP Client和ZGC，Java 17正式支持Sealed Classes，而Java 21则引入了虚拟线程和分代ZGC等创新功能。相比之下，非LTS版本虽然也带来了一些新特性，但由于其生命周期较短，影响力相
2025-05-15 06:00:00
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原创 Java 泛型中的通配符 T，E，K，V，？有去搞清楚吗？
Java 泛型是 JDK5 引入的特性，提供了类型安全检测机制，允许在编译时检查非法类型。泛型的主要好处包括：类型安全、消除强制类型转换、代码复用和增强可读性。常见的泛型通配符有 T、E、K、V 和 ?。T 表示任意类型参数，E 表示集合元素类型，K 和 V 分别表示键值对的键和值类型，而 ? 表示未知类型。通过泛型，开发者可以编写更通用、安全的代码，减少类型转换错误，并提高代码的可维护性和可读性。
2025-05-15 00:15:00
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原创 为什么阿里巴巴Java开发手册禁止使用Executors创建线程池？
在Java并发编程中，线程池是提升系统性能的重要工具，但使用Executors工厂方法（如newFixedThreadPool和newCachedThreadPool）创建线程池存在潜在风险。这些方法默认使用无界队列或无限线程数，可能导致内存溢出或系统资源耗尽，尤其是在高并发场景下。《阿里巴巴Java开发手册》明确禁止使用Executors创建线程池，建议通过ThreadPoolExecutor手动配置线程池参数，如核心线程数、最大线程数、队列容量和拒绝策略，以更好地控制资源使用并避免系统崩溃。例如，在电商
2025-05-14 03:45:00
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原创 实现异步编程的9种方式，你都知道嘛？
本文介绍了异步编程的多种实现方式，并重点讨论了使用Thread和Runnable以及Executors提供线程池的优缺点。直接使用Thread和Runnable虽然简单，但存在资源消耗大、难以管理、缺乏扩展性和线程复用问题等缺点。相比之下，使用线程池可以有效管理线程，减少资源消耗，提高响应速度，并实现线程的重复利用。Executors提供的线程池（如newFixedThreadPool和newCachedThreadPool）使用方便，适合日常开发需求。文章还简要提到了其他异步编程方式，如Future、Co
2025-05-14 00:15:00
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原创 让 AI 对接 MySQL 数据库实现快速问答对话
本文介绍了如何通过AI连接MySQL数据库，实现对话式数据查询和简单统计。首先，需要准备阿里云百炼基础模型、MySQL数据库和MaxKB知识库问答系统。操作步骤包括：申请API域名和APIKey、安装部署MaxKB、对接百炼大语言模型、创建MySQL查询函数，以及构建培训认证中心运营AI小助手应用。在应用构建中，需定义语义转SQL的AI节点，输入系统角色和提示词，确保AI能够根据用户需求生成准确的SQL语句。通过这一流程，用户可以快速了解数据情况并进行问答式查询。
2025-05-13 09:49:16
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原创 实现异步编程的9种方式，你都知道嘛？
本文介绍了异步编程的多种实现方式，并重点讨论了使用Thread和Runnable以及Executors线程池的优缺点。Thread和Runnable是最基础的异步编程方式，但存在资源消耗大、难以管理、缺乏扩展性和线程复用问题等缺点。为了解决这些问题，可以使用线程池，线程池通过管理线程的生命周期、提高响应速度和线程复用，显著提升了系统性能和资源利用率。Executors提供了多种线程池实现，如newFixedThreadPool和newCachedThreadPool，简化了线程池的使用。文章还提到其他异步编
2025-05-13 06:00:00
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原创 后端涨薪密码：5 框架 + MCP 攻略，学会直接涨 30%
通过 MCP，开发者可以将不同的工具和服务集成到自己的应用中，构建一个开放的生态系统。选择服务后，按照提示进行授权和配置。：如实时聊天应用、实时数据监控系统等，需要处理大量的并发连接和实时数据传输，Tornado 的高性能和异步处理能力可以满足这些需求。：在需要处理大量并发请求的 Web 应用和 API 开发中，Sanic 的高性能和异步处理能力可以显著提高系统的响应速度和吞吐量。：在需要处理大量并发请求的 API 开发中，FastAPI 的高性能和异步处理能力可以显著提高系统的响应速度和吞吐量。
2025-05-13 01:30:00
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原创 AI + 低代码设计器接入指南
VTJ是一款基于AI和低代码技术的前端开发工具，专为Vue3开发者设计。它内置低代码引擎、渲染器和代码生成器，支持Vue源码与低代码DSL的双向转换，旨在提升开发效率，同时保持原有的开发流程和编码习惯。VTJ设计器可通过本地开发、在线体验或自建平台三种方式使用，其中本地开发是推荐方式，使用官方脚手架可快速搭建项目工程。设计器依赖的服务包括核心功能（如项目、文件、历史记录、出码）和可选功能（如模版、AI），核心功能通过vite插件在本地运行，可选功能则需在线支持。VTJ支持自定义服务和数据存储方式，适用于生产
2025-05-12 07:45:00
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原创 斩获 66K 星！这 2 个开源项目绝了。
本地化部署：Open WebUI 可以部署在你的本地服务器上，这意味着你的数据将始终保持在你的控制之下，无需担心数据隐私问题。Exo 是由 exo labs 团队开发的开源项目，目标是通过动态模型分区和自动设备发现技术，将异构设备（如手机、平板、电脑）整合成分布式 AI 集群，支持运行超出单设备能力的大型语言模型。私有 AI 助手：你可以将 Open WebUI 部署在你的本地服务器上，并使用它来创建你自己的 AI 助手，用于完成各种任务，例如文本生成、问答、翻译等等。
2025-05-12 06:00:00
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原创 太快了！清华大学DeepSeek教程第二版已经来了，《deepseek如何赋能职场应用》（无套路，直接下载）
清华大学智能协作实验室发布的《DeepSeek职场赋能白皮书》揭示了DeepSeek在提升职场效率方面的显著作用。该白皮书指出，95%的职场人面临重复性事务、复杂决策失误和跨领域知识更新滞后三大效率黑洞。通过应用DeepSeek的两种主要模型——基础模型V3和深度思考模型R1，职场人可以实现工作效率提升270%，决策质量改善58%。V3模型适用于流程明确的任务，而R1模型则适合复杂问题解决和创新性任务。DeepSeek在内容创作、数据分析与可视化、高效协作与开发等多个场景中展现出强大的应用潜力，并已被字节跳
2025-05-09 15:00:00
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原创 公开模型一切，优于DeepSeek-R1，英伟达开源Llama-Nemotron家族
英伟达推出的Llama-Nemotron系列模型，基于Meta AI的Llama模型构建，专注于提升推理效率和能力，适用于企业部署。该系列包括Nano（8B）、Super（49B）和Ultra（253B）三个规模，以及支持超长上下文的UltraLong（8B）变体。这些模型不仅具备卓越的推理性能，还提供开放许可，允许商业使用。通过动态推理切换功能，用户可以在聊天模式和推理模式之间自由切换，增强交互灵活性。研究显示，Llama-Nemotron系列在不同规模下均表现出色，尤其是LN-Ultra模型在推理吞吐量
2025-05-09 14:30:00
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原创 如何取消超时未支付的订单_
最近很多同学面试都被问到了这个问题，但他们给出的技术方案并不能让面试官满意，我在本文中给出一个无法辩驳的最优解。目前主流的技术方案有如下四种：基于RocketMQ的延时队列方案、基于Redis ZSet的延时队列方案、基于Redis的过期监听方案，以及基于XXL-JOB的定时轮询方案。
2025-05-09 10:48:53
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原创 DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求
DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。
2025-05-09 10:11:28
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原创 代码越写越乱？掌握这 5 种架构模式，小白也能搭出清晰系统！
文章探讨了软件开发中常见的“代码屎山”问题，指出其根源在于软件架构设计不当。作者列举了技术人常面临的四大架构痛点：需求变更、性能瓶颈、系统扩展困难以及新人接手困难。为解决这些问题，文章介绍了五种基础架构模式，重点讲解了分层架构（Layered Architecture）和客户端-服务器架构（Client-Server Architecture）。分层架构通过将系统分为表示层、业务逻辑层和数据访问层，实现关注点分离，提升代码的可维护性和可测试性。客户端-服务器架构则通过客户端发起请求、服务器处理响应的模式
2025-05-09 09:34:06
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原创 横空出世！一款更适合国人的Docker可视化管理工具，贼带劲！
今天给大家介绍了下DPanel的使用，作为一款Docker可视化管理工具，它的功能确实非常全，大部分常用的Docker功能它都涵盖了，确实是一款解放双手的好工具！DPanel全中文环境更适合国人使用，不仅简单、易用、兼容性好，而且资源占用极低，镜像约50M，内存占用约20M。DPanel是一款轻量级的Docker可视化管理面板，能提供完善的容器管理功能，目前在Github上已有。功能中，我们可以查看到Docker环境中运行容器的信息，例如对外访问端口、占用率、运行状态、镜像等；
2025-05-08 19:24:01
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原创 现在程序员都听过零拷贝这个词，但是它具体怎么使用的呢？
在数据传输时，DMA 可以直接将数据从内存传输到外设，或者从外设传输数据到内存，避免了数据在用户态和内核态之间的多次拷贝。内存映射文件直接将磁盘文件映射到应用程序的地址空间，使得应用程序可以直接在内存中读取和写入文件数据，这样一来，对映射内容的修改就是直接的反应到实际的文件中。首先我们先用传统 IO 写一个方法，用来和后面的 NIO 作对比，这个程序的目的很简单，就是将一个100M左右的PDF文件从一个目录拷贝到另一个目录。ByteBuffer：可以直接操作字节数据，避免了数据在用户态和内核态之间的复制。
2025-05-08 19:20:31
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原创 70k star，取代Postman！这款轻量级API工具，太香了！
作为开发者我们对API工具的需求很简单：简单好用就可以了，今天给大家分享一款这样的轻量级API工具！Hoppscotch确实是一款非常不错的API工具，它功能简洁易用，而且它也不会像Postman一样每次使用都会提示你去登录，感兴趣的小伙伴可以尝试下它！涵盖商品、订单、购物车、权限、优惠券、会员、支付等功能！Hoppscotch是一款开源的API工具，它的功能简单易用，界面也很清新优雅，目前在Github上已有。当我们不带token访问需要登录认证的接口，例如获取商品品牌列表的接口时，会返回。
2025-05-08 19:17:51
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原创 一键接入大模型：One-Api本地安装配置实操
前言最近准备学习一下OpenAI的Api申请麻烦，所以想通过One-api对接一下国内的在线大模型，先熟悉一下的基本用法,本篇文章重点记录一下OneApi安装配置的过程。讯飞星火有模型的个人免费，可以拿来学习。什么是 One-Api?通过标准的OpenAI API格式访问所有的大模型支持多种大模型：本地 Docker Destop 安装 One-Api先拉取one-api镜像使用。
2025-05-07 11:32:25
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原创 如何在24G显存机器上搭建一个超过gpt效果的DeepSeek-R1？
DeepSeek-R1作为一款先进的AI推理模型，在性能上已超越GPT-4o和Claude-3.5等主流开源模型。为满足更广泛应用需求，推出了基于不同架构的精简版模型，旨在提供高性能同时兼顾计算效率。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B精简版在AIME测试中优于同规模的强化学习版本。DeepSeek-R1蒸馏模型概述与应用指南。：继承自DeepSeek-R1的核心算法。：精简设计，计算效率显著提升。：方便开发者自由使用和扩展。方法一：Ollama平台部署。
2025-05-07 10:48:57
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原创 分库分表后复杂查询的应对之道：基于DTS实时性ES宽表构建技术实践
业务发展的初期，我们的数据库架构往往是单库单表，外加读写分离来快速的支撑业务，随着用户量和订单量的增加，数据库的计算和存储往往会成为我们系统的瓶颈，业界的实践多数采用分而治之的思想：分库分表，通过分库分表应对存系统读写性能瓶颈和存储瓶颈；所谓的宽表是通过主键将多张表关联成一张表，比如订单维度的宽表字段包含：订单主表，订单明细表，商品表，用户表等表字段。解析Binlog中的数据，获取库表，字段变更前后的内容，INSERT, UPDATE, DELETE事件，基于Binlog中的数据去构建宽表，写入ES。
2025-05-06 18:58:08
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原创 Dockerfile 和 Docker Compose：容器化世界的两大神器
在现代软件开发中，容器化技术已经成为不可或缺的一部分。而 Docker 作为容器化的代表工具，提供了两种核心的配置文件：Dockerfile和。虽然它们都与 Docker 相关，但它们的用途和使用场景却截然不同。今天，我们就来详细聊聊它们的区别、联系，以及如何在实际项目中灵活运用。1.
2025-05-06 10:25:08
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原创 记一次 MyBatis 缓存引发的问题
在仔细对比不同商品组发现，不同商品组的对象 id 都不同，相同商品组的对象 id 都相同。接下来只能去对比后台数据的第一次和第二次添加商品组的区别了。对比了很久，发现第一次和第二次添加的数据内容在后台都是完全相同的。用户反馈一了个问题。就是在查询 bom 表时相同商品组的第二次添加显示内容的为空，但是行数正确。当需要查询返回不同对象时，清除一次之前的缓存，这样新的查询就能返回新的对象。2. 第二次添加相同的商品组显示不正常，但是商品组包含的行数正确。OK，这里前台显示是正常的，json 数据确实是空。
2025-04-30 09:09:10
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原创 即梦3.0全面测评，AI文生图的天花板又被击穿了
提示词：长白山天池全景作为视觉中心，针叶林环绕的蜿蜒木栈道，朝鲜族传统建筑屋檐剪影点缀，国风插画风格，广角俯视构图，晨雾与云海交织，蓝金渐变色调，"吉林长白山，探秘圣山仙境"书法标题置于留白处，丝绸质感，水墨渲染，四季景色层次叠加。一只可爱的动漫柯基正在做九种不同的表情动作，分别是：可爱比心，生气，充满活力，打招呼，躺平，大笑，尴尬，哭泣，疑问。风格：纯白色背景，不要出现分割线，整体画风治愈温暖。提示词：水墨风格，淡雅色调调和，朦胧晕染氛围，自然过渡，柔和，红日，山水倒映，一片孤舟远行，大写意，极简主义。
2025-04-30 09:03:50
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原创 Nacos 3.0 重磅发布，太震撼了！
这些 AI 工具就陆续支持了 MCP 协议，国内也没闲着，比如：百度地图、高德地图也纷纷上线了自家的 MCP Server，MCP 一时成为了 AI 界的新宠，炙手可热。了，但 Nacos 一直没有支持分布式锁，大家不得不单独维护一套 Redis、Zookeeper 集群，不仅加重了运维的负担，整体系统的复杂度也跟着上去了。通过这种更细致的设计，不仅提高了 Nacos 集群的数据安全性，也兼顾了可信环境下的使用便捷性，还保证了从未启用到启用安全认证过程中的平滑过渡。
2025-04-30 09:00:00
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原创 为什么现在的大模型都用多少B来命名，比如7B、13B之类的？
未来，随着量化技术（如INT4、GGUF）和架构优化（如MoE）的普及，参数规模可能不再是唯一核心指标，但短期内仍会是行业的重要参考。B代表“Billion”（十亿）：例如，7B表示70亿参数，70B表示700亿参数。能力提升：参数规模越大，模型理论上能捕捉更复杂的模式和关联性，例如GPT-3（175B）在语言生成任务中的表现显著优于小规模模型。资源与效率的权衡：参数越多，推理延迟越高。功能定位：如“Chat”（对话优化）、“Math”（数学推理）、“Code”（代码生成）等后缀，表明模型的专项能力。
2025-04-30 08:00:00
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原创 如何掌握向量数据库
这就是奇迹发生的地方；你的向量被存储、结构化，并可以搜索，用于各种应用，如推荐系统、语义搜索或异常检测。当平台推荐完美的视频、查找相似的产品或以惊人的准确度匹配面孔时，向量数据库很可能在幕后默默地工作。本指南将分解向量数据库的基础知识，探索它们的实际应用，并向您展示如何有效地开始使用它们。但是，随着您的数据集增长到数百万或数十亿个向量，您将需要一个支持水平扩展和优化索引以进行快速查询的数据库。混合查询，例如将结构化搜索（例如，“100 美元以下的产品”）与向量相似性搜索相结合，提出了另一个持续存在的挑战。
2025-04-30 04:00:00
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原创 SMPP协议解析
SMPP（Short Message Peer-to-Peer）是一种用于发送和接收短信消息的协议，通常用于移动通信网络。本文详细介绍了SMPP协议，一种在移动通信网络中发送和接收短信的二进制协议，涉及其基本特性、消息类型、流程、安全性和应用领域，重点讲解了Bind、Submit、Deliver等关键操作。• 用途：连接短信网关（ESME）与短信中心（SMSC），支持短信提交、投递及状态查询。• 通信模式：基于TCP/IP，使用大端字节序（网络字节序）。转换内容（如GSM7、UCS-2）。
2025-04-29 15:19:25
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原创 记录生产过程中----迁移docker 镜像到新服务器
• 问题1：容器启动失败，提示 “No such file or directory”完整迁移到新服务器，需确保 代码、数据、镜像、配置 的一致性。• 确保所有挂载的 宿主机路径 在新服务器存在（如。），且文件名与 Nginx 配置中的路径一致。• 原因：挂载的宿主机目录不存在或权限不足。目录包含有效的 SSL 证书文件（如。• 解决：检查目录路径和权限，确保与。• 原因：证书文件未正确挂载到容器。• 如果新服务器路径不同，需修改。传输到新服务器的相同路径（如。• 挂载的日志和文件目录（如。
2025-04-28 08:00:00
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原创 我发现凡是给offer的公司，面试时基本不问技术细节，那些问得又多又细的公司，后面就没下文了！
有些公司新项目刚刚启动，短时间内需要大量的人手，或者是某些关键岗位的员工临时离职，急需找人替代，那这样的公司在面试候选人的时候就会适当放宽要求，达到70分就可以录用。最近，有一位程序员网友在社交平台上说起了一个十分有意思的话题：凡是给offer的公司，面试时基本不问技术细节，那些问得又多又细的公司，后面就没下文了。在阿里、字节这样的大型互联网公司，面试都有比较标准的流程，在面试过程中问出很多技术细节，是非常正常的现象。很多时候，程序员面试所考察的不只是几道技术题目，更多的是针对你整个人的综合考察。
2025-04-27 10:52:41
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原创 [特殊字符]SQL要被淘汰了？2024程序员自救指南：用MCP操作数据库，开发效率暴涨10倍！”
MySQL MCP Server 提供了一系列工具，允许我们和大模型交互时，用自然语言来操作数据库，比如"创建一个商品表"、"查询本月销售额"等，不需要手写 SQL 语句！快速进行数据库原型设计和测试学习和练习 SQL 操作日常开发中的数据库管理工作我们先做一些准备工作，然后进入实际操作环节。本教程演示了一种新的工作方式：用自然语言操作 MySQL 数据库。
2025-04-27 09:48:43
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原创 生产中的RAG，为何表现不尽如人意？
RAG虽然听起来很牛，但要让它在生产环境里稳定运行，还真不是一件容易的事。目前看来它确实有多实际的应用价值，相关的技术也在不断的演进，包括RAG从1.0向2.0的演进，也是在通过探索，不断地去完善这项技术的弱点。生产环境里稳定运行，还真不是一件容易的事。目前看来它确实有多实际的应用价值，相关的技术也在不断的演进，包括RAG从1.0向2.0的演进，也是在通过探索，不断地去完善这项技术的弱点。
2025-04-25 17:02:41
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原创 从API到Agent：10分钟上手LangChain！解锁AI工程化爆款秘籍
正式开始前，还是有必要从定义（What）开始。LangChain是2022年10月底，由哈佛大学的Harrison Chase发起的基于开源大语言模型的AI工程开发框架。当然也可以问一下AI：我：LangChain是什么？GPT-4：LangChain 是一个开源的语言模型工具链框架，旨在使研究人员和开发人员能够更轻松地构建、实验和部署以自然语言处理（NLP）为中心的应用程序。
2025-04-25 16:37:36
908
LangChain-for-LLM-Application-Development-main.zip
2024-06-27
多线程核心问题研究.pdf
2024-06-19
2024学习并就业人工智能-小宋编码（笔记+视频+源码）.pdf
2024-06-19
微信聊天记录 导出，好友找回，聊天分析报告，AI聊天助手，情感分析，AI画像
2024-06-19
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