风吹落叶的博客

各位未来的开发者请上座，随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，基于大模型的知识库问答系统成为了连接人机交互的重要桥梁。最近，部署开源项目Langchain-Chatchat，通过一系列的调试与实践，成功地让这个系统在我本地的环境中稳定运行。本文将分享我在启动Langchain-Chatchat项目、配置环境以及启动可视化界面的经验。预计时间 24分钟，启动你的rag项目！下面是RAG对比来自工业界的开源知识库 RAG 项目最全细节对比。

【代码】pip._vendor.urllib3.exceptions.SSLError: [SSL: DECRYPTION_FAILED_OR_BAD_RECORD_MAC] decryption faile。

将Java应用部署到生产环境是一个复杂且需要细心规划的过程，主要包括代码准备、构建、测试、部署和监控等步骤。

为了在使用scp命令时不需要输入密码，通常的做法是通过设置 SSH 公钥认证来实现。这种方法不仅避免了每次都要输入密码的麻烦，而且也更加安全。

跨摄像头关联旨在识别同一人物在不同摄像头视角下的出现，确保在多个摄像头之间能够准确追踪和统计人员流动。基于身体特征的关联主要依赖于**行人再识别（Person Re-Identification, Re-ID）**技术，通过提取和比对人员的身体特征，实现高效准确的跨摄像头匹配。人员检测：在每个摄像头的视频流中检测出人员区域（通常使用目标检测算法，如YOLOv5/YOLOv7）。特征提取：从检测到的人员图像中提取身体特征向量（使用Re-ID模型）。特征匹配。

样式解析汇总：这段代码描述了一个在页面中居中显示、具有白色背景、灰色边框和一定内边距的固定定位元素，且在层叠顺序中处于较高的位置。：设置元素在层叠顺序中的位置为1000，使其位于具有较低 z-index 值的元素之上。：设置元素的定位方式为固定定位，元素相对于浏览器窗口固定位置，不随页面滚动而移动。：设置元素的边框为1像素宽的实线边框，颜色为淡灰色（#ddd）。：设置按钮内容与按钮边框之间的内边距，上下为10像素，左右为20像素。：将元素左边缘定位在距离父元素左边缘50%的位置，即居中水平定位。

在跟GPT交互的时候，发现最近gpt4给出的答案率有了比较明显的提高，简单记录一下，我用gpt4拿到的答案吧。本人已按照这个步骤成功。

在安装yapi的时候的需要安装mongodb遂与gpt交互，安装好mongodb。下面步骤已经全部走完，没有问题。

在AlmaLinux上安装Docker可以通过几个简单的步骤来完成。请按照以下指南操作。

在ubuntu中经常需要用到node ,npm，因为npm基本会和node同时安装，所以只需要安装node即可。可以使用 nvm（Node Version Manager）来管理你的 Node.js 版本。

在网上搜了一些安装docker的方法，怎么说感觉良莠不齐，参考GPT整理一下来自GPT4这边的安装docker的解决方法，实测能用》2024.1.2，大概耗时7分钟左右（在没报错的情况下），还挺快。基本是按流程一波走完了。

Charles是一个HTTP代理服务器,HTTP监视器,反转代理服务器，当浏览器连接Charles的代理访问互联网时，Charles可以监控浏览器发送和接收的所有数据。它允许一个开发者查看所有连接互联网的HTTP通信，这些包括request, response和HTTP headers （包含cookies与caching信息）。首先明确一点，安装证书的目的是为了是的抓包工具可以抓取https协议的请求。

gradio是一个功能强大的Python库，用于构建交互式的机器学习和深度学习应用程序。其中的File模块提供了文件上传和展示的功能。File模块是gradio库中的一个组件，用于创建一个文件组件，允许用户上传通用文件（用作输入）或显示通用文件（用作输出）。

在执行某些项目的时候，有了获取手机屏幕画面的需求，遂整理了一下这方面的电脑教程。在经过多次比较之后，选择了投屏效果比较好Scrcpy做为手机屏幕投屏的软件。

主要是根据麦克检测到声音的大小来判断是否说话完毕主要逻辑：检测到声音小于某个值后，再停顿一点时间，再次检测，若声音依旧小于某个值，再次检测，若依然小于某个值，则判断为说话结束；如果其中声音再次大于某个值，则重新检测。

在举办新青年，向未来系列主题活动的时候，缺乏全景图的下载手段，于是整理了一下全景图下载方式。全景图通过广角的表现手段以及绘画、相片、视频、三维模型等形式，尽可能多表现出周围的环境。用于虚拟现实浏览，把二维的平面图模拟成真实的三维空间，呈现给观赏者。360全景，即通过对专业相机捕捉整个场景的图像信息或者使用建模软件渲染过后的图片，使用软件进行图片拼合，并用专门的播放器进行播放，即将平面照片或者计算机建模图片变为360 度全观。避免了一般平面效果图视角单一，不能带来全方位感受的缺憾；

在写专利的时候，发现要用到流程图，简单记录一下。

检索一下其他人的之后，感觉没有我的好用，将自己的代码贡献一下。

代码】图像处理工具设计。

今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种径向畸变和切想畸变。如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸出来了。在3D相关应用中,必须要先校正这些畸变。为了找到这些纠正参数,我们必须要提供一些包含明显图案模式的样本图片(比如说棋盘)。我们可以在上面找到一些特殊点(如棋盘的四个角点)。我们起到这些特殊点在图片中的位置以及它们的真是位置。...

滑动条（Trackbar）是一种可以动态调节参数的工具，它依附于窗口而存在。可以很明显的感受到交互，动态调参，针对寻找，rgb区间，hsv区间，等可以调整参数并查看效果的算法，滚动条算是很有用的一项工具。...

最近在搞讯飞小车竞赛，完成视觉目标检测的时候，突然用到了这个，所以就写了着个小demo完成一下任务。

前几天需要划分数据集，就写了一个小demo去完成这个任务。随机划分图片数据集任务描述我的所有图片保存在同一个文件夹里，需要随机将图片与标注文件划分为训练集和测试集。处理过程读取文件列表，将列表打乱，截取列表一部分。...

之前我打算打开几个项目，跑跑的时候发现，每次打开新的项目，就会把我之前的项目给关掉，不能同时存在这让我有些苦恼，故检索了一下资料。

很多时候使用了Ai标注后，很多类别和我们需要的不一样。比如有些框没有选定类别，所以标注的时候这个框就是-1，这在训练前是需要清洗的还有要删除空的标注文件的需求为此我简单写了一下清洗文件夹内全部txt文件的程序。...

获取两个图片，将其1*2拼接起来获取四个图片，将其2*2拼接起来。

这个在线下载器非常容易使用，支持从YouTube、Vimeo等网站保存1080P、2K、4K，甚至8K的高清画质视频。该网站是web形式，所以只要有个浏览器，无论是Windows、Mac、iOS、Android系统，都可以使用。首先进入到ClipConverter网站，将YouTube链接粘贴到“VideoURLtoDownload”下面的方框中，然后单击“Continue”按钮。方框下面会弹出视频可供下载的分辨率，选择要下载的视频质量，以及格式，MP4、MKV等。...

遍历了csdn博客之后，发现貌似对，很多博客如何带图片打包成exe描述做到最后，我有些难受，我记录一下我最终完成的吧。我默认，需要打包图片的兄弟，都下载了Anconda+Pycharm。

在defsetupUi(self,MainWindow)最后一行加上。注你们打开可能没有ui，因为么有图。然后在加一个成员函数msg即可。点击那个有3个小点点的按键。

有时候下载PyQt5,想用图形化界面编程designer.exe编程的时候，我发现找不到designer,为此我提供了如下几个检索方法。连续按两次shift键，打开搜索输入designer，即可找到designer.exe的位置Win+S打开搜索栏,输入designer这个软件个人使用感觉，找东西速度还蛮快的，就第一次遍历索引用时多，之后就少了。...

response = requests.get(‘http://xxx.com/’, headers = header, verify=False)pip install cryptographypip install pyOpenSSLpip install certifiimport urllib3urllib3.disable_warnings() #这个添加在 requests.get(‘http://xxx.com/’, headers = header, verify=False)上面一行再次

由于文件.condarc是隐藏的所以，不能直接打开，不过可以在检索框中进行检索到

（程序员必备技能）基于Python的鼠标与键盘控制实战与源码文章目录（程序员必备技能）基于Python的鼠标与键盘控制实战与源码一、序言二、配置环境1.下载pyautogui包三、鼠标控制1、获取鼠标位置函数以及测试源码2、控制鼠标左击/右击/双击函数以及测试源码3、控制鼠标移动/拖动3、控制鼠标滚轮滚动四、键盘控制1、控制输出单个键2、控制键盘输出快捷键（同时输出多个键）3、控制键盘长按某个键4、控制键盘输出一段话5、停顿一段时间五、结语1、电脑的眼睛a.调用电脑相机b.调用手机相机c.获取当前电脑屏幕

将QImage转化成Mat方法def convertQImageToMat(incomingImage): ''' Converts a QImage into an opencv MAT format ''' # Format_RGB32 = 4,存入格式为B,G,R,A 对应 0,1,2,3 # RGB32图像每个像素用32比特位表示，占4个字节， # R，G，B分量分别用8个bit表示，存储顺序为B，G，R，最后8个字节保留 incomingImage =

(必备技能)使用Python实现屏幕截图文章目录(必备技能)使用Python实现屏幕截图一、序言二、环境配置1、下载pyautogui包2、下载opencv-python包3、下载PyQt5包4、下载pypiwin32包三、屏幕截屏源码与解析1、使用pyautogui方法实现截屏2、使用PyQt方法实现截屏a.获取窗口的句柄,也就是目标窗口名title。b.使用PyQt5截屏核心程序c.使用PyQt5截屏用Mat格式显示的核心程序四、结语一、序言在csdn上有很多纯copy，这给我复现带来了很大的麻烦

（神技能）Python控制的鼠标实战与源码文章目录（神技能）Python控制的鼠标实战与源码一、序言二、配置环境1.下载pyautogui包二、鼠标控制1、获取鼠标位置函数以及测试源码2、控制鼠标左击/右击/双击函数以及测试源码3、控制鼠标移动/拖动3、控制鼠标滚轮滚动一、序言使用python控制按键无疑非常重要的技能，特别是结合机器视觉更是能发挥出超强的实力！二、配置环境1.下载pyautogui包pip install pyautogui -i https://pypi.tuna.tsing

Visual Studio 2019 的属性窗口没有Microsoft.CPP.x64.user一、问题描述很多人在调VS设置，懒得每次新建项目都要重新调整，想在Microsoft.CPP.x64.user中，一劳永逸的修改的时候，发现没有Microsoft.CPP.x64.user这一个选项。二、问题解决方法1、打开到正确的文件位置这是我的目录：C:\Users\29810\AppData\Local\Microsoft\MSBuild\v4.0注：有时候可能没有找到MSBuild，这时候

Anaconda3和pycharm的下载文章目录Anaconda3和pycharm的下载1、下载Anaconda最新版本Anaconda3官方下载地址：1.2 Anaconda 的安装 下载好之后双击打开可执行安装文件：1.3 进入到安装界面：1.4 这里建议两个都勾选（第一个选项是将 Anaconda 添加到环境变量中，不勾选的话后期要自己添加到环境变量）1.5 安装完毕后可以看到开始菜单中出现如下选项：2、Pycharm 的安装2.1Pycharm 官方下载站点2.2 pycharm 的安装 下载好之

Cannot find reference ‘TruncatedNormal’ in ‘init.py’在复现论文代码在pycharm上运行时候出现了这个报错解说那篇论文简书地址如下：https://www.jianshu.com/p/7b75c40342a1功能：（基于卷积神经网络）利用实现猫狗熊猫三分类原因在pharm在谷歌上找到了解决方法：1、 File -> Invalidate Caches / Restart… -> Invalidate and Restart2、

UserWarning: Palette images with Transparency expressed in bytes should be converted to RGBA images原因：有这一警告的原因在于，验证码的图片模式为RGBA，是无法分配调色盘给透明通道的。解决方法：运行如下代码：import osfrom PIL import Imagefolder_path = 'D:\\大二实验课集合\\猫狗兔识别\\data_oppo\\train\\r'extension