<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[熬过万丈孤独，藏下星辰大海]]></title><description><![CDATA[有一天，一棵芦荟看到泥地里有一颗莴笋，芦荟就想为什么莴笋不能养在花盆里，然后芦荟恍然大悟，因为莴苣爱泥呀。]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; u012998680]]></copyright><item><title><![CDATA[短文本聚类常用算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/167227045</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/167227045</guid><author>u012998680</author><pubDate>Thu, 08 Oct 2026 00:30:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[短文本聚类面临特征稀疏、语义歧义与长度短三大挑战，传统词袋模型效果差。主流方案为：先用BGE/text2vec等生成句向量，再结合K-Means（高效稳定）、HDBSCAN（自动选簇、抗噪）或UMAP+HDBSCAN（可视化友好）进行聚类。针对极短文本，可选用BTM主题模型或相似度图+Louvain社区发现。工程上需避免直接TF-IDF+Kmeans，务必归一化向量并使用余弦距离，大规模数据推荐MiniBatch K-Means。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JAVA ：JSONObject转换为XML]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/164269849</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/164269849</guid><author>u012998680</author><pubDate>Tue, 01 Sep 2026 23:31:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[开发需同时提供JSON与XML接口，通过dom4j和fastjson2实现JSON转XML工具类，支持嵌套对象、数组及完整XML文档输出，并展示接口封装示例。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JAVA：Milvus 知识库如何对多个字段进行检索]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/163418938</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/163418938</guid><author>u012998680</author><pubDate>Sun, 02 Aug 2026 18:49:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了如何使用Java SDK对Milvus数据库进行多字段联合检索，主要包含以下内容： 环境准备：需使用milvus-sdk-java 2.4.x/2.5.x版本，提供Maven依赖配置。 核心场景： 基于向量字段embedding进行语义相似度检索 通过expr表达式实现多标量字段过滤（分类、来源、创建时间等） 提供完整的集合Schema说明 示例代码： 详细演示了从建立连接到执行检索的全流程 重点说明多字段过滤表达式的语法规则 包含结果解析和输出处理 实用表达式模板： 提供AND/OR条件组合、模]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TRAE_CN 自定义模型时，添加ollama中的本地大模型qwen3.6:lastest]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/162495946</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/162495946</guid><author>u012998680</author><pubDate>Wed, 01 Jul 2026 20:05:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了在SOLO中配置本地Ollama模型的具体步骤]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Java实现文档章节结构智能提取方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/161570941</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/161570941</guid><author>u012998680</author><pubDate>Sun, 31 May 2026 19:44:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要 本文介绍了一种基于Java的文档章节结构智能提取方案，采用多策略融合方法处理非结构化文档。方案包含三个核心模块：1) 大模型辅助识别，通过定制Prompt调用LLM API解析文本并输出标准JSON格式章节；2) 规则兜底分析，利用正则匹配、关键词过滤和层级判定算法构建章节树；3) Unstructured JSON解析，基于element_id和parent_id关系重建文档结构。系统采用"大模型优先+规则兜底"的混合策略，重点实现了标题特征识别（支持中文数字、多级编号等格式）、层级判定算法和栈式树]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[问答样例如何在RAG问答中使用？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/160797423</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/160797423</guid><author>u012998680</author><pubDate>Tue, 05 May 2026 18:01:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[RAG系统中，提示词通过规范回答格式、约束行为边界和强化引用逻辑，显著提升回答质量。标准模板包含系统指令和问答示例，指导模型基于上下文回答或拒绝回答。进阶用法可将FAQ问答对直接入库，采用双索引策略实现精准匹配。关键注意事项包括示例数量控制、质量优先和清晰分隔。效果对比显示，有示例的提示词能有效减少幻觉。提示词作为RAG系统的&quot;行为规范&quot;，通过Few-Shot示例或FAQ问答对入库，确保回答准确可靠。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Milvus Java 快速入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/159698282</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/159698282</guid><author>u012998680</author><pubDate>Tue, 31 Mar 2026 23:20:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提供了一个可直接运行的Java版Milvus入门教程，适配Milvus 2.4+版本。主要内容包括： 环境准备：通过Docker快速启动Milvus服务，配置JDK 21环境和Maven依赖 核心流程： 连接Milvus服务器 创建包含ID、向量和文本字段的集合 为向量字段创建HNSW索引 插入随机生成的测试数据 加载集合到内存 执行向量相似度检索 教程提供了完整的Java代码实现，包含集合管理、索引创建、数据插入和向量检索等核心功能，使用Milvus Java SDK 2.4.10版本，适合快速上手M]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python基础学习笔记（5）：数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/156464610</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/156464610</guid><author>u012998680</author><pubDate>Sun, 01 Mar 2026 17:41:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了Python中数字类型的基本操作和使用方法。首先讲解了整数的加减乘除和乘方运算，以及运算顺序规则；然后说明了浮点数的特性，包括可能存在的小数位数不确定问题；接着指出整数与浮点数混合运算时总是返回浮点数的规则；还介绍了用下划线分隔大数提高可读性的语法；最后提到Python中多变量赋值和常量命名的约定。全文通过具体示例展示了Python处理数字的基本方式，为编程初学者提供了实用参考。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MacBookPro本地搭建大模型：Ollama初使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/157615926</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/157615926</guid><author>u012998680</author><pubDate>Sun, 01 Feb 2026 17:19:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ollama是一个简化本地部署和管理大型语言模型的开源工具。它支持一键安装和运行主流开源模型（如Llama、Mistral、Gemma等），提供类似Docker的命令管理和OpenAI兼容的REST API。核心优势包括极简部署、丰富模型库、完全离线运行和跨平台支持，能在普通PC上运行量化模型。通过简单命令即可下载、运行模型，并支持API调用。Ollama降低了本地AI应用的门槛，是体验和开发隐私安全AI解决方案的理想工具。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java：PPT转图片]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/155455172</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/155455172</guid><author>u012998680</author><pubDate>Mon, 01 Dec 2025 16:58:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了使用Java将PPT文件转换为图片的方法，支持.ppt和.pptx两种格式。通过Apache POI库处理PPT文件内容，利用Batik Rasterizer生成高质量图片。核心实现包括：1）设置字体映射和渲染参数；2）按幻灯片页数循环转换；3）自动裁剪图片空白边缘。代码提供了对两种PPT格式的处理类(PptToImageUtils)和图片处理工具类(ImageUtils)，建议使用JDK11及以上版本和POI5.2.3版本以确保兼容性。该方法可批量转换PPT为PNG图片，适用于文档自动化处理场景]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java：阿里多模态大模型qwen3-vl-32b-instruct多图片调用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/154293528</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/154293528</guid><author>u012998680</author><pubDate>Sun, 02 Nov 2025 18:00:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了使用阿里百炼平台进行AI多模态交互的实现方法。首先提供了API参数配置，包括访问地址、API密钥和模型名称(qwen3-vl-32b-instruct)。接着给出了Maven依赖配置，使用OkHttp 4.11.0作为HTTP客户端。 核心代码实现了vlmBatchChatAli方法，支持文本与多张图像的联合输入]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JAVA：docx4j进阶操作——创建段落、文字加粗、换行]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/152117810</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/152117810</guid><author>u012998680</author><pubDate>Fri, 26 Sep 2025 10:41:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了使用docx4j库操作Word文档的基本方法。首先需在pom.xml中添加docx4j-core依赖，然后通过创建WordprocessingMLPackage实例来构建文档。主要内容包括：1）创建段落和文本的基本流程；2）设置文字加粗的方法；3）实现段落换行和段内换行的两种方式。文中提供了详细的Java代码示例，涵盖文档创建、段落添加、文本格式化以及换行处理等常见操作，可帮助开发者快速掌握使用docx4j生成Word文档的基本技巧。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java：Docx4j类库简介及使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/150859773</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/150859773</guid><author>u012998680</author><pubDate>Tue, 26 Aug 2025 16:31:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[Docx4j是一个强大的Java类库，用于操作Office Open XML格式文件（DOCX/PPTX/XLSX）。它支持文档创建、编辑、样式控制、模板绑定及多格式转换等功能。通过Maven依赖即可快速集成，提供从基础文本处理到高级文档合并的API。开发者可利用模板化生成、内容控件绑定等特性实现自动化文档处理，但需注意其仅支持新式XML格式且复杂操作需了解底层XML结构。该工具特别适合需要批量生成或处理Office文档的后端应用场景。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java 实现poi方式读取word文件内容]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/149880770</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/149880770</guid><author>u012998680</author><pubDate>Sun, 03 Aug 2025 15:22:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了使用Apache POI库读取Word文档(.doc/.docx)内容的Java实现方法。通过Maven引入poi-ooxml和poi-scratchpad依赖包，程序利用WordExtractor和XWPFWordExtractor类分别处理两种格式的文档。核心代码包含三个方法：read()根据文件后缀调用相应方法，readDocx()和readDoc()分别处理两种格式的文档内容提取。示例代码展示了如何从指定路径读取文档并输出文本内容，为处理Word文档提供了简洁高效的解决方案。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java ANSJ读取resource下面的文件夹中的词典文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/148994308</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/148994308</guid><author>u012998680</author><pubDate>Sun, 29 Jun 2025 11:32:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了如何在项目中配置和使用ANSJ分词词典。首先需引入5.1.6版本的ansj_seg依赖，然后将词典文件（如core.dic）放入resources/dic目录。通过DicReader.getReader()方法读取词典文件，使用DicManager.makeForest()加载词典到内存。注意事项包括：确保文件路径正确（需包含子目录名）、使用UTF-8编码、及时关闭文件资源。该方法可实现词典文件与项目的一同打包分发，保证分词功能的正常运行。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring框架如何做EhCache缓存？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/146802440</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/146802440</guid><author>u012998680</author><pubDate>Mon, 31 Mar 2025 10:40:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文以EhCache为例，来演示Spring框架如何做缓存。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【JAVA】阿里云百炼平台对接DeepSeek-V3大模型使用详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/145935462</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/145935462</guid><author>u012998680</author><pubDate>Fri, 28 Feb 2025 18:42:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[DeepSeek的火热让全世界见证了一场国产AI大模型走向巅峰的盛宴。DeepSeek的横空出世一方面让AI大模型的格局得到重塑，另一方面，对于普通人来说，也有机会零距离的体验到更懂国人的AI大模型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Boot 学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/144809689</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/144809689</guid><author>u012998680</author><pubDate>Sun, 29 Dec 2024 20:37:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习代码第一步：如何写 Hello world？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JAVA：POI处理日期格式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/144157968</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/144157968</guid><author>u012998680</author><pubDate>Sat, 30 Nov 2024 17:52:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过POI库来读取Excel文件中的数据后，正确的处理方法是先判断单元格的类型，如果单元格是STRING类型，就很好处理，如果是NUMERIC类型，然后再判断单元格是否为日期格式，如果是日期格式，就使用SimpleDateFormat类来判断单元格中的值是否为日期类型。在日常的开发过程中，我们经常需要读取Excel表格，并对其中的数据进行处理。如果是一般的文本数据还比较容易处理，最让人头疼的是一些特殊的数据，比如说日期数据，这时候就需要一些技巧了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java：阿里云联络中心“双呼A”功能系统接入]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/143414983</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u012998680/article/details/143414983</guid><author>u012998680</author><pubDate>Thu, 31 Oct 2024 19:26:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[双呼和传统的双方通话不同，主叫并不直接呼叫对方，而是通过一个背靠背代理（Back to Back Agent），背靠背代理首先呼叫主叫方，接通后，再呼叫被叫方，然后把二者拉进一个会场。在这种方式下，由于每个呼叫的所有消息流经背靠背代理，因此服务提供商可以据此提供增值服务，比如计时、录音、隐藏真实号码等等。最近公司做的项目需要在线支持拨打虚拟电话给联系人，就对阿里云呼叫服务(云联络中心)进行调研测试。]]></description><category></category></item></channel></rss>