风吹落叶的博客

本文介绍了一个基于FastAPI框架的日志模块实现方案，结合SQLite数据库完成增删改查功能。项目结构清晰，分为数据库配置、数据模型、Pydantic验证模型、CRUD操作和API路由等模块。核心代码包括数据库连接配置、日志数据模型定义、Pydantic数据验证、CRUD操作逻辑以及API路由的实现。通过uvicorn启动服务后，用户可以通过HTTP请求进行日志的创建、查询、更新和删除操作。该方案适用于需要记录和管理日志的应用场景，具备良好的扩展性和易用性。

在Windows系统安装。

x: inty: intraise ValueError("坐标值超出有效范围")return v。

使用之前的训练参数记录的时候，想到可不可以试试让AI帮我改改训练参数，帮我省掉调参的时间降低试错成本，然后AI给的答案让我沉默。它给的。后面我想我应该还会用的上，并开发一个融入AI后yolo训练过程相关的一些库，遂记录一下这一次的聊天记录，方便以后查阅。PS：AI就像一个深耕无数个领域并愿意倾囊而出给与指导的老师。感受颇深，许多之前很难的门槛和信息差将被击碎。

其中save_path为保存图片路径，可以包含中文，’.jpg’为保存文件格式。cv使用的更多一些，不过cv读取和写入带有中文路径的图片会报错有写出乱码。其中img_path为读取图片路径，可以包含中文。

poetry 默认使用官方镜像源下载，特别慢并且还报错，在国内每一次poetry配环境请都添加一次环境。

在 Python 中，函数或变量名前面加单下划线 或双下划线 是一种命名约定，用来表达特定的含义或功能，主要与 作用域、可见性 和 命名冲突 有关。以下是具体的解释：当变量或函数名前加一个下划线 ，它是一种非强制性的约定，表示这是一个 “内部使用的”对象，不建议在模块或类的外部直接访问（即 受保护的访问）。作用：提示其他开发者，这是一个内部使用的成员，不应该随意访问，但实际上它是可以访问的。注意：单下划线只是约定，并不会真正限制访问。它更像是一种“友情提醒”。在 Python 的交互式解释器中，单个

数据库表名的设计是数据库设计的重要组成部分，合理的表名规范可以提高可读性、可维护性和一致性。通过遵循这些规范，可以使数据库表名更直观、易读和易于维护。同时，表名设计的统一性也能帮助团队更高效地协作。

数据库表名的设计是数据库设计的重要组成部分，合理的表名规范可以提高可读性、可维护性和一致性。通过遵循这些规范，可以使数据库表名更直观、易读和易于维护。同时，表名设计的统一性也能帮助团队更高效地协作。

Faiss 是 Facebook AI Research 开发的高效向量相似性搜索库，专注于快速地找到向量的近似最近邻（ANN）。它通过暴力枚举计算查询向量与索引中所有向量的距离，精度最高，但速度较慢。和 GPU 加速功能。掌握 Faiss 的核心操作后，可以用于多种场景，如推荐系统、图像检索和文本向量检索等。Faiss 提供了从简单暴力搜索到复杂高效索引的一整套工具，适用于各种规模的向量检索任务。基于内积的索引，通常用于向量已经归一化的情况（即所有向量的长度为 1），在这种情况下，内积等价于余弦相似度。

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。

通过以上方法，将ffmpeg和pydub一起打包即可实现完整的功能。参数和修改.spec文件是常见的解决方案，确保ffmpeg在运行环境中可用，同时代码中显式指定路径以避免找不到依赖的问题。

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。

未来的开发者们请上座。FastAPI：FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 web 框架，用于构建 APIs，基于 Python 3.6+ 类型提示。快速：非常高的性能，接近于 NodeJS 和 Go（由 Starlette 和 Pydantic 提供）。快速编码：提高开发速度约 200％ 至 300％*。少出错：减少约 40％ 的人为（开发者）错误。直观：优秀的编辑器支持，❤️ 的开发体验。易于使用：设计易于使用和学习，尽量减少开发时间。

有时候指令有一些长，我们可以在bashrc中定义一个字符串去执行这个命令，降低思维链路。

在使用国内的服务器使用github的时候，偶尔会出现由于网络原因导致git clone或wget失败。在这里可以使用如下方法绕过。

在Ubuntu系统上管理Python环境，通常涉及到安装Python、管理不同版本的Python以及管理Python包。下面是一些基本的指导步骤和推荐的工具。

聊天机器人是大型语言模型的流行应用。使用gradio，您可以轻松构建聊天机器人模型的演示并与用户分享，或者使用直观的聊天机器人 UI 亲自尝试。本教程使用gr.ChatInterface()，这是一种高级抽象，可让您快速创建聊天机器人 UI，通常只需一行代码。我们创建的聊天机器人界面将如下所示：我们将从几个简单的例子开始，然后展示如何使用gr.ChatInterface()来自几个流行 API 和库的真实语言模型，包括langchain、openai和 Hugging Face。先决条件。

poetry 是一个命令行工具，安装之后就可以使用 poetry 指令。可以将其安装全局环境或者是虚拟环境，我推荐安装在全局环境，这样在后面使用时不需要单独激活虚拟环境。

随着具身智能的发展和智能设备的发展，对于本地化运行ASR和TTS的需求越来越大。在试用了目前许多的ASR和TTS的框架的时候下面是个人体验，感觉目前离线又比较小最好的：（1）TTS框架：Edge-tts （100M）（2）ASR框架：Vosk（50M）

各位未来的开发者们请上座，下面教程走完大致需要40分钟就可以让掌握大模型本地化部署与使用。Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。

每次分析和提出改进意见后，都应当进行实施和再次测试，以确保改进措施有效，并持续优化用户体验。记住，UI/UX设计是一个不断迭代的过程，始终需要以用户反馈和数据为导向进行调整。

在PyCharm中使用uvicorn和FastAPI时，重新加载（reload）功能无法正常工作。当文件发生修改时，uvicorn重新加载非常缓慢或根本不重新加载，导致开发体验不佳。

安装库。创建.env文件并添加环境变量。在 Python 代码中使用函数加载.env文件，然后使用函数读取环境变量。这样就可以确保你的api_key从.env文件中正确读取。

未来的py开发者请上座，在使用python做为后端开发一个应用程序或 Web API，很少会将所有的内容都放在一个文件中。FastAPI 提供了一个方便的工具，可以在保持所有灵活性的同时构建你的应用程序。

这可能是因为随着孩子年级的提升，学习压力逐渐增大，家长们希望孩子能够在保证学习效果的同时，也能够有足够的体育锻炼，以达到劳逸结合的效果。请你生成一下深圳市义务教育阶段学校“每天一节体育课”网络问卷，这个问卷的意义，我们希望通过这个问卷反馈各个区，各个学校，各个年级的老师家长关注的矛盾和观点，并借此改进。体能，跳绳，球类，攀岩都能适当的安排上。孩子非常喜欢上体育课，目前学校每天都有体育课，包括一节跳绳课，希望能再拿出一节体育课学习专项运动，比如羽毛球，游泳，乒乓球，篮球等 非常好。体育老师们辛苦啦辛苦啦！

随着AIGC的发展，我逐渐发现我有许多项目，如果都是等待生成结束才传输出去，就会导致等待时间非常长，影响用户使用体验。在这里流式输出就显得很有必要了，同时也是为后续的实时处理积累一下前置条件。

Suno教程篇：音乐小白也能使用Suno AI零门槛创作音乐？从此只听AI写的歌！

在使用PyGame时，当我们移动或拖动游戏窗口时，可能会出现pygame.event.get()方法冻结的问题。这是由于PyGame的事件循环机制导致的。为了解决这个问题，我们可以使用pygame.display.update()方法来更新游戏窗口，以避免窗口事件的阻塞。希望本文对你理解PyGame的事件循环机制以及解决相关问题有所帮助。

yarn是一个现代的包管理工具，它是npm（Node Package Manager）的一个替代品。yarn由 Facebook 开发，并在 2016 年发布。它解决了当时npm的一些问题，尤其是在性能和安全性方面。yarn：管理项目的依赖项，就像npm一样。你可以使用来添加新的依赖，yarn会自动更新和yarn.lock文件。：通过命令安装所有在文件中列出的依赖项。yarn.lock文件锁定了依赖项的版本，确保每个安装或在不同环境下的构建都是一致的。：与npm类似，yarn可以运行在中定义的脚本，例如。

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。

作为AI人像写真开源项目的佼佼者，FaceChain凭借其丰富多样的风格模版和卓越的人像保真度，深受社区的喜爱并已在商业应用中得到了广泛的应用。近期，FaceChain团队推出了全新的版本——FaceChain FACT。这一创新版本摒弃了传统的人物模型训练过程，能够直接生成zero-shot目标人像，引领AI人像生成进入了无需训练的单阶段时代。你是否曾经因为相册里只有寥寥几张照片而无法训练自己的数字形象而感到苦恼？或者因为需要等待20分钟左右的人物形象训练而感到焦急？

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。

目前市面上比较权威，并能用于工作中的AI绘画软件其实就两款。一个叫Midjourney（简称MJ），另一个叫Stable-Diffusion（简称SD）。MJ需要付费使用，而SD开源免费，但是上手难度和学习成本略大，并且非常吃电脑配置（显卡、内存）。E和Midjourney相比，Stable Diffusion 最大的优势是开源，这意味着Stable Diffusion的潜力巨大、发展飞快。

通义千问大模型”是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，具有强大的归纳和理解能力，可以处理各种自然语言处理任务，包括但不限于文本分类、文本生成、情感分析等。此模型能够极大地提高了自然语言处理的效率和准确性，给用户提供了一种新的、简便的工具。