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原创 【软件工程】图书馆自习室及座位管理系统的分析与设计
该系统需要解决本学校学生在图书馆盲目寻找自习室教室及座位的问题。学生通过该系统可以实时查看图书馆自习室与座位的使用情况，使学生方便、快捷地在图书馆查找空余的座位。图书馆领导及管理人员也可以通过本系统查询自习室的使用人次和座位的预定情况进行统计，及时制定行营的对策，科学合理的配置相关资源。 本系统设计的最终目的是实现对座位的有序高效管理。为此，在系统设计时，应做好用户需求调查，充分了解学生的实际需求，保证系统具有良好的易用性、稳定性和扩展性。......
2022-06-11 12:44:41
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原创 [数据库课程设计]基于Sql Server的教室信息管理系统（附部分源码）
在大学里，教室仍然是教学的主要场所，也是学生学习的重要场所，所以教室环境和设备直接影响到教学活动的开展和学生的学习。为了保证教室环境良好的运转，教室的管理也就显得十分的必要和重要。但是教室的管理也并不是一件很容易的事情。教室的使用具有一定的计划性和流动性，即一个班在相应的时间里，所上的课程和使用的教室是固定的，但是不同的课程在不同的时间里会使用不同的教室，这与教务处的课程安排是密切相关的。为此，经过较详细的调查和慎重的思考，我决定做一个教室管理系统，来解决这些问题，使管理简化。......
2021-12-22 13:02:45
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原创 利用 Gradio 和 Ollama 构建本地化聊天应用
在本文中，我们将探讨如何使用 Ollama 提供的大模型 API 和 Gradio 库来创建一个流式对话界面。这个界面允许用户与 AI 模型进行实时对话，并且能够根据用户选择的不同模型生成响应。最后，我们使用 Gradio 创建一个自定义的聊天界面。在聊天界面中，我们提供了一个下拉菜单，让用户可以选择不同的模型。通过上述代码，我们成功地构建了一个基于 Gradio 和 Ollama 的本地化聊天应用。该应用不仅可以实现高效的聊天功能，还可以保护用户的隐私和数据安全。
2025-04-02 16:49:44
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原创 快速构建个人本地知识库管理系统与实现RAG问答
在当今信息爆炸的时代，快速准确地获取知识变得尤为重要。本地 RAG（检索增强生成）系统结合了检索和生成技术，通过本地知识库提供精准答案。本文将详细介绍如何构建一个简单的本地 RAG 系统，包括知识库的创建、RAG 模块的实现以及用户交互界面的设计。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理框架。它通过检索与问题相关的知识库内容，为生成模块提供上下文信息，从而生成更准确、更有针对性的答案。
2025-03-31 23:08:17
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原创 浅析Model Context Protocol (MCP)协议：概念、优势与实战应用
在当今快速发展的AI技术领域，大语言模型（LLM）的应用越来越广泛。然而，如何高效地利用这些模型并将其集成到实际应用中，仍然是一个挑战。MCP（大模型上下文协议）正是为了解决这一问题而设计的。它通过定义一种标准化的通信机制，使得客户端和服务器能够高效地交互，充分利用大语言模型的强大能力。本文将详细介绍MCP协议的相关概念、优势以及实战应用。MCP。
2025-03-16 14:13:58
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原创 大语言模型中的 Function Calling
想象一下，当你向一个大语言模型（LLM）询问“今天北京的天气如何？”时，模型却只能根据其预训练的知识库给出一个模糊的回答，比如“北京的天气通常很宜人”，而无法提供具体的实时数据。然而，当你点击了“联网搜索”后，模型却能自动去网页搜索天气内容，并且总结后返回“今天北京天气晴朗，最高温度8℃，最低温度-1℃”，这背后的关键技术就是 Function Calling。Function Calling 让大模型能够突破预训练知识的局限，动态调用外部工具或函数，获取实时信息，从而提供更准确、更有用的回答。
2025-03-16 00:41:06
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原创 微信公众号接入大语言模型：借助智谱GLM-4-Flash实现高效智能交互
在当今数字化时代，微信公众号已成为企业与用户互动的重要平台。通过接入智能回复功能，公众号可以实现自动化问答、信息推送等，极大地提升用户体验和运营效率。智谱 GLM-4-Flash 作为一款强大的语言模型，能够生成高质量的文本内容，为公众号赋予更智能的交互能力。本文将详细介绍如何从零开始接入微信公众号，实现调用智谱 GLM-4-Flash API 来生成智能回复的全过程。通过本文的介绍，我们从零开始接入了微信公众号，实现了调用智谱 GLM-4-Flash API 来生成智能回复的全过程。
2025-03-10 21:58:29
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原创 打造智能钉钉机器人：借助智谱GLM-4-Flash实现高效智能回复（文末附源码）
在当今数字化办公的时代，钉钉作为一款广泛使用的办公协作工具，其机器人功能为企业和团队带来了诸多便利。通过创建自定义钉钉机器人，我们可以实现自动化消息推送、智能问答等功能，极大地提高工作效率。而智谱 GLM-4-Flash 作为一款强大的语言模型，能够生成高质量的文本内容，为我们的机器人赋予更智能的回复能力。本文将详细介绍如何从零开始打造一个智能钉钉机器人，实现调用智谱 API 来生成智能回复的全过程。
2025-03-10 01:01:00
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原创 【经验分享】Model Scope x Ollama：快速下载模型，提高开发效率！
在人工智能领域，模型的下载和部署一直是开发者面临的一大挑战。尤其是对于一些国外的模型平台，下载速度慢、需要翻墙等问题常常让人头疼。不过，最近魔塔社区（ModelScope）与 Ollama 的合作，为这一问题提供了一个完美的解决方案！Ollama 是一个非常受欢迎的人工智能模型平台，提供了丰富的模型资源。下载速度慢：网络延迟和带宽限制导致下载速度非常缓慢，有时甚至需要几个小时才能下载完成一个模型。
2025-02-07 22:56:40
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原创 一个命令，教你使用Ollama在本地部署DeepSeek-R1
随着大语言模型在各个领域的广泛应用，本地部署成为许多开发者和企业的首选。本地部署不仅可以保护数据隐私，还能减少对云服务的依赖，提升响应速度。DeepSeek-R1作为一种高性能的推理模型，已经在多个任务中展现出卓越的性能。本文将详细介绍如何使用Ollama在本地部署DeepSeek-R1模型。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家成立于2023年7月的中国人工智能公司。公司专注于开发先进的大语言模型（LLM）及相关技术，致力于突破认知智能的边界。
2025-02-04 23:58:45
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原创 【项目实战】基于 LLaMA-Factory 通过 LoRA 微调 Qwen2
LLaMA-Factory是一个由北京航空航天大学的郑耀威开发的开源框架，作为一个功能强大且高效的大模型微调框架，通过其用户友好的界面和丰富的功能特性,为开发者提供了极大的便利。本文章记录了LLaMA-Factory在本地的部署以及使用，从最后的测试效果发现训练的效果其实并不理想，不过初有成效，初步判断和数据集规模训练轮数以及参数配置等有关，后期将针对这些方面进行相应的调整，争取达到目标效果。
2024-11-16 16:51:58
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原创 我的创作纪念日
创作规划：我计划继续在我的博客上分享更多的技术文章和研究心得，希望能够通过我的分享帮助到更多的人，同时也希望能够吸引更多的合作机会。粉丝关注：我的技术分享和研究心得吸引了许多志同道合的朋友，我获得了超过23000名粉丝的关注，这对我来说是莫大的鼓励。领域同行：通过创作，我结识了许多在学术和技术领域内的同行，我们经常交流最新的研究成果和行业动态，极大地拓宽了我的视野。生活的一部分：我习惯于在每天的学习研究之余，花时间整理和分享我的发现和思考，这已经成为我日常生活的一部分。我的创作之旅已经走过了四年。
2024-11-08 20:56:45
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原创 【案例演示】图像描述大模型示例及概念解释
模型库是可重用代码段的集合，特别是在机器学习和深度学习领域，模型库通常指的是预训练模型的集合。这些预训练模型可以在各种任务上进行微调，以适应特定的应用场景。模型库的概念在于提供一个资源共享的平台，让开发者和研究人员可以轻松地访问和使用这些模型，从而加速开发过程并促进知识的共享和技术的创新。
2024-10-24 20:57:21
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原创 【安装教程】Windows10环境下Pytorch(GPU版)的安装与配置
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它提供了灵活的张量计算和自动求导功能，适合于研究和生产环境。由于其动态计算图的特性，PyTorch在模型构建和调试上非常方便，受到众多研究人员和开发者的欢迎。PyTorch支持GPU加速，具备丰富的库和工具，例如用于计算机视觉的TorchVision和用于自然语言处理的TorchText。
2024-10-14 21:59:32
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原创 【安装教程】Windows环境下Apache Jena Fuseki的安装与配置
Apache Jena Fuseki 是一个开源的 SPARQL 服务器，用于存储和查询 RDF 数据。它提供了一个 RESTful API，使用户能够通过 SPARQL 查询语言对数据进行操作。Fuseki 支持多种数据存储选项，包括内存存储和持久化存储，允许用户轻松地上传、管理和查询大规模的语义数据。它广泛应用于构建知识图谱和语义 web 应用。Apache Jena Fuseki 的应用场景知识图谱：用于构建和查询复杂的知识图谱，整合来自不同源的数据。语义网。
2024-09-23 20:23:27
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原创 【安装教程】Windows环境下Neo4j的安装与配置
Neo4j 的图形模型由节点和边组成，节点代表实体或对象，边表示它们之间的关系。节点和边都可以拥有属性，这些属性可以是任何类型的数据。JDK 提供了执行 Java 应用程序所需的基础库和工具，因此在安装 Neo4j 之前必须确保系统中已安装合适版本的 JDK，以确保数据库可以正常启动和运行。Cypher 的查询可以返回节点、边、节点和边之间的关系、关系的属性等。这个网址，是微云的Neo4j产品网页，其中包含最新版本及历史版本，同时也包括相关驱动程序、技术文档和《Neo4j 权威指南》的下载。
2024-09-23 19:51:31
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原创 【机器学习】ROC曲线
接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。在二战期间，雷达系统被广泛应用于检测敌方飞机。为了优化雷达系统的性能，研究人员需要找到一种评估雷达系统的性能的方法。他们引入了信号检测理论中的TPR（真阳性率）和FPR（假阳性率）的概念。TPR表示在所有实际存在目标的情况下，系统正确检测到目标的比例。FPR则表示在所有实际不存在目标的情况下，系统错误地报告目标存在的比例。
2024-09-22 16:58:49
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原创 【机器学习】SVM 支持向量机
具体而言，SVM首先将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面，使得该超平面能够将不同类别的数据点有效地分开。其中，对于最优超平面的定义是使得间隔最大化，即离超平面最近的数据点到超平面的距离最大化。用于计算核函数值的函数，其实现了线性核和径向基函数（RBF）核。高斯核函数是一种常用的非线性核函数，它通过计算数据点之间的相似度来建模非线性关系。线性核函数是 SVM 默认的核函数，它对应于线性分类器。SVM最终分类的过程是将新的数据点映射到高维空间，并根据其位置与最优超平面的关系来进行分类。
2024-09-22 16:39:40
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原创 【机器学习】经典数据集鸢尾花的分类识别
鸢尾花（Iris）是单子叶百合目花卉，是一种比较常见的花，而且鸢尾花的品种较多。鸢尾花数据集（Iris dataset）是非常著名的机器学习数据集之一，常被用来进行分类和模式识别任务的训练和评估。鸢尾花数据集最初由Edgar Anderson 测量得到，而后在著名的统计学家和生物学家R.A Fisher于1936年发表的文章中被使用，用其作为线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）的一个例子，证明分类的统计方法，从此而被众人所知，尤其是在机器学习这个领域。
2024-09-19 22:35:39
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原创 【ML Olympiad】预测地震破坏——根据建筑物位置和施工情况预测地震对建筑物造成的破坏程度
ML Olympiad - Predicting Earthquake Damage是一个由Kaggle和DrivenData合作举办的比赛，旨在通过机器学习算法来预测尼泊尔地震后房屋的损坏程度。这个比赛提供了一个数据集，其中包含了尼泊尔地震期间房屋的各种特征信息，以及每个房屋的损坏程度标签。参赛者需要利用提供的数据集构建一个模型，通过分析房屋的特征信息来预测房屋的损坏程度。挑战在于需要处理大量的结构化数据，并建立一个高效的预测模型。
2024-05-26 17:25:11
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原创 【原理分析】用JAVA还原刘谦在2024央视春晚的扑克牌魔术
央视春晚与魔术师刘谦从2009年开始，近十年间深度捆绑，刘谦开辟了春晚近景魔术的先河，一句“见证奇迹的时刻”成为刘谦在观众心中的Slogan。2024年，刘谦重返央视春晚舞台，从观众的反响上来看，可以说，刘谦还是刘谦。(当然，还有没拼上的小尼哈哈哈哈)他将数学的逻辑和推理与魔术的幻觉和娱乐性相结合，使得观众在欣赏他的表演过程中不仅能感受到魔术的神秘感，还能够从中领略到数学的美妙之处引发对数学的讨论。这种结合不仅提升了魔术表演的艺术价值，还为观众带来了一种全新的数学体验。
2024-02-13 23:39:24
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原创 半年没发过文章，这个博主竟然...
第一次写这样的记录性的文章，这篇文章可能不会有太过于华丽的辞藻，但是它将展现我个人的真实经历和内心感受。在过去的时间里，我经历了各种挑战和机遇，经历了成功和失败的起伏。这些经历塑造了我成为现在的自己，也让我更加坚定地追求自己的梦想。回顾2023年下半年，我经历了成功、失败和未知，每一次经历都是成长的一部分。让我们向未来展望，怀揣梦想，坚持追求，相信自己的实力，勇往直前。无论未来会带给我们什么，我们都要坚定地走下去，创造属于自己的精彩故事。
2024-01-02 13:35:48
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原创 【MySQL】7、常用数据类型
字符编码：字符型数据类型如CHAR、VARCHAR和TEXT都需要指定字符编码（Character Set），以确保正确地存储和处理不同语言的字符。综上所述，选择合适的数据类型是设计和使用MySQL数据库的关键一步，需要考虑存储空间、数据精度和范围、字符编码、日期时间格式、性能和查询优化等方面的因素。在存储日期和时间数据时，需要确保选择适当的数据类型和格式，以便正确地保存和操作这些值。根据实际需求，选择适当的精度和范围，以确保存储的数据准确无误，并且能够满足计算和查询的要求。
2023-06-27 11:29:22
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原创 【MySQL】6、事务
数据库中的事务（Transaction）是指由一组数据库操作所组成的逻辑单位，这些操作要么全部成功执行，要么全部不执行，不存在部分执行的情况。如果有事务a，和事务b,a事务对数据进行操作，在操作的过程中，事务没有被提交，但是b可以看见a操作的结果。如果两个不同的地方，都在进行操作，如果事务a开启之后，他的数据可以被其他事务读取到。**脏读：**一个事务读到了另外一个事务没有提交的数据，就叫做 脏读。2、在 REPEATABLE-READ 隔离级别下，又会出现什么问题?隔离级别越高，性能越差！
2023-06-27 11:05:50
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原创 【MySQL】5、连接查询
连接查询是进行复杂数据检索和统计分析的重要工具，可以帮助我们从多个表中获取有关联的数据。通过理解连接查询的原理和注意事项，我们可以更好地运用它并获取准确、一致的查询结果。
2023-06-27 10:50:36
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原创 【MySQL】3、数据库的三大设计范式
满足第一范式的前提下，其他列都必须完全依赖主键列。如果出现不完全依赖，只可能发生在联合主键的情况下。这就不满足第二范式：其他列都必须完全依赖于主键列！myorder 表中 ：product_id。数据表中的所有字段都是不可分割的原子值。
2023-06-22 10:00:59
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原创 【MySQL】2、MySQL建表中的约束
多个主键 ，这里面每个主键都不能为空，并且加起来不重复即可。唯一约束的字段仅仅是数值上的不重复，可以为空，可以多个。使某个字段不重复且不得为空，确保表内所有数据的唯一性。如果忘记设置主键，还可以通过sql语句设置（两种方式）涉及到父表，子表（主表副表），主表的数据被副表引用。该字段的值不可以重复。主键约束只能有一个，并且不重复不为空；主键由系统自动递增分配。约定某个字段的默认值。
2023-06-22 00:03:31
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原创 【MySQL】1、使用终端操作数据库
数据库的逻辑：数据库服务器下的第一层级是多个数据库，每个数据库下又有很多个表。比如，员工信息就能算一个databases，员工的个人情况，部门的情况等就是里面的一张张tables。常规操作即为增删改查。
2023-06-21 19:24:27
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原创 Docker的安装部署以及配置的操作流程（图文）
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。第二种方式：Docker 以 centos 镜像创建一个新容器，然后在容器里执行 bin/echo “Hello world”，然后输出结果。配置Docker加速器，将会提升在国内获取Docker官方镜像的速度，否则后面下载镜像的过程会很慢，甚至有可能无法下载镜像。，如果从结果中看到了如下内容，说明配置成功。
2023-06-21 18:18:49
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原创 【高性能计算】监督学习之支持向量机分类实验
然后，计算测试样本与最优超平面之间的距离（距离的计算是以超平面上的支持向量计算的）。(3) 如果 kernelType 为 ‘rbf’，那么就使用径向基函数（RBF）核计算 kernelValue，这里计算每个训练样本与待计算样本之间的欧氏距离，并根据参数 sigma 计算出高斯核函数的值。总之，SVM 通过特征映射和最优超平面的选择，将不同类别的样本点分开，并在测试时，通过计算距离来对新的样本点进行分类。需要注意的是，SVM的参数设定与数据集密切相关，需要针对不同的数据集进行调整。
2023-06-21 17:49:15
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原创 【高性能计算】无监督学习之层次聚类实验
使用sklearn库中的load_iris函数生成一个鸢尾花数据集，并使用自己实现的层次聚类算法和sklearn库中的基于KMeans算法的聚类方法对该数据集进行聚类，最终将聚类结果可视化展示出来。在分裂过程中，先确定一个代表簇，然后将其他数据点与该代表簇进行距离度量，并将距离最远的点分裂出一个新的簇，直到达到预定的簇数。通过对比两种聚类方法的结果，可以看出它们对于数据集的划分存在差异，因为聚类算法的性能和效果受到很多因素的影响，选择适当的聚类算法和参数对于得到理想的聚类结果很关键。
2023-06-21 17:28:32
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原创 【高性能计算】基于K均值的划分聚类实验
将y_corrected转换为numpy数组类型，并使用sklearn.metrics模块中的accuracy_score()函数，计算真实标签Y和校正后的标签y_corrected之间的精度，并将结果存储在accuracy_corrected变量中。k均值聚类将样本集合划分为k个子集，构成k个类，将n个样本分到k个类中，每个样本到期所属类的中心的距离最小。然后更新每个类的样本的均值，作为类的新中新；对固定的类中心，计算每个样本到类中心的距离，将每个样本指派到与其最近的中心的类中，构成聚类结果。
2023-06-21 16:47:07
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原创 【MongoDB大作业】MongoDB服务器的部署
（1）在/opt/servers/mongodb-demo/mongodb目录下执行“mkdir -p data/db”命令，创建数据文件存放目录。将路径“/opt/servers/mongodb-demo/mongodb/bin”添加至PATH环境变量中，使得在任何路径下都可以执行bin目录下的应用程序。(1) 登陆NoSQL_02，执行“vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33”命令编辑网卡配置文件，将IP地址修改为192.168.80.135。
2023-06-21 11:18:25
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原创 【MongoDB】五、MongoDB分片集群的部署
2、执行“vi”命令，在配置文件mongodb_shard1.conf mongodb_shard2.conf mongodb_shard3.conf中添加分片服务器1的相关参数（服务器zrz01）4、执行“vi”命令，在配置文件mongodb_shard1.conf mongodb_shard2.conf mongodb_shard3.conf中添加分片服务器1的相关参数（服务器zrz02）2、在服务器nosql01的配置服务器、分片服务器以及路由服务器的日志目录下，创建对应的日志管理文件。
2023-06-21 10:49:33
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原创 【MongoDB】四、MongoDB副本集的部署
在实验过程中遇到了很多硬件或者是软件上的问题，请教老师，询问同学，上网查资料，都是解决这些问题的途径。（1）分别在三台服务器XXX01、XXX02和XXX03上以副本集模式启动MongoDB服务。（1）分别在三台服务器zrz01、zrz02和zrz03上以副本集模式启动MongoDB服务。能够通过部署副本集理解副本集机制，从而解决大数据项目中数据丢失的问题。（2）在服务器XXX01的MongoDB客户端中执行副本集初始化操作。（2）在服务器zrz01的MongoDB客户端中执行副本集初始化操作。
2023-06-21 09:52:21
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原创 【MongoDB】三、使用Java连接MongoDB
在主函数中连接数据库stu，在数据库stu中新建集合course，删除新建集合course，在student集合中插入文档{_id:“1016”，name:“唐开平”，sex:“女”，age：18，major：“软件技术”，credits：42，score：74}，将_id为1014的学生成绩修改为80，删除_id为1012的学生。在实验过程中遇到了很多硬件或者是软件上的问题，请教老师，询问同学，上网查资料，都是解决这些问题的途径。4、尽我能力帮助他人，在帮助他人的同时你会深刻巩固知识。
2023-06-21 08:42:05
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原创 【高性能计算】浅析高性能计算的优点、缺点以及未来的发展方向
未来，软件技术将在高性能计算领域发挥更重要的作用，未来会有更多的开源软件和工具，以及更加灵活和可扩展的编程模型，从而降低软件的复杂度，并提高应用的效率和可靠性。通过云计算和边缘计算的融合，可以实现资源的共享和整合，从而提高数据处理和分析的效率和质量。综上所述，高性能计算未来将以芯片技术进步、软件技术创新、数据中心优化、云计算和边缘计算融合、量子计算技术发展等为重要方向，以实现更高效、可靠、安全和智能化的数据处理和分析，从而推动科学、工程和医学等领域的发展。这限制了高性能计算的普及和推广。
2023-06-14 10:41:46
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neo4j-chs-community-5.23.0-windows.zip
2024-09-23
apache-jena-fuseki-5.1.0.zip
2024-09-23
opencv-contrib-python-4.6.0.66-cp36-abi3-win-amd64.whl
2022-12-30
opencv-python-4.6.0.66-cp36-abi3-win-amd64.whl
2022-12-30
mediapipe-0.9.0-cp39-cp39-win-amd64.whl
2022-12-30
mediapipe-0.9.0.1-cp310-cp310-win-amd64.whl
2022-12-30
mediapipe-0.9.0.1-cp39-cp39-win-amd64.whl
2022-12-30
mediapipe-0.9.0.1-cp37-cp37m-win-amd64.whl
2022-12-30
matplotlib-3.6.2-cp38-cp38-win-amd64.whl
2022-12-30
zabbix-agent-5.0.1-1.el7.x86-64.rpm
2022-12-10
爱心源码（陈飞宇李峋同款）
2022-12-06
Musical Christmas Lights-圣诞树源码
2022-12-06
【数据库课程设计】基于SqlServer的教室信息管理系统
2022-05-19
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