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RSS订阅原创 Python入门指南(七) - YOLO检测API进阶实战
Python YOLO检测API进阶实战摘要 本章基于基础YOLO检测API进行功能扩展，实现视频检测、结果持久化和统计分析等高级功能。主要内容包括： 项目结构升级：新增视频处理、数据库和统计模块 数据库设计：使用SQLite存储检测记录和对象信息，包含表结构和索引优化 视频检测实现：处理视频文件并保存结果 统计功能：记录API请求和检测数据 性能优化：异步数据库操作和资源管理 关键技术点： 使用FastAPI构建API服务 YOLOv8进行目标检测 aiosqlite实现异步数据库操作 OpenCV处理视
2025-12-24 23:56:36
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原创 Go 1.25.5 通关讲解
Go 1.25.5 是 Go 语言在2025年12月发布的最新补丁版本，包含多项重要更新。主要特性包括：容器感知的GOMAXPROCS自动调整，解决了容器环境下CPU核心数识别问题；正式版testing/synctest包提供了可靠的并发测试解决方案；实验性JSON v2包带来更高性能和更灵活配置；新增Green Tea垃圾回收器优化多核系统性能。此外还包含DWARF 5调试支持、go doc HTTP服务器等工具链改进，以及多项安全修复和性能优化。该版本保持Go 1兼容性承诺，建议开发者关注容器环境适配和
2025-12-24 01:19:56
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原创 Go 1.22 通关讲解
Go 1.22版本带来多项重要改进：1) 修复for循环变量共享问题，迭代行为更符合预期；2) 支持整数范围迭代；3) 运行时性能提升1-3%，内存占用减少约1%；4) PGO优化带来2-14%性能提升；5) 新增time.UnixEpoch等实用功能。需注意：循环变量需显式赋值新变量，部分汇编程序可能因内存对齐调整而受影响。建议评估项目兼容性后选择性升级，可通过goenv或GOEXPERIMENT=loopvar实验性标志体验新特性。
2025-12-21 23:56:11
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原创 Python入门指南(六) - 搭建你的第一个YOLO检测API
Python入门指南：搭建YOLO检测API 本文介绍如何使用FastAPI和Ultralytics YOLO构建目标检测API服务。主要内容包括： 环境准备：安装FastAPI、YOLO等核心依赖，下载YOLOv8n模型 项目结构：设计清晰的API项目目录结构 核心实现： 使用Pydantic定义检测结果的数据模型 封装YOLO检测器类，实现图片推理功能 功能特点： 支持图片上传和检测 返回JSON格式的检测结果 可生成带标注的检测图片 提供Swagger UI测试接口 通过本指南，读者可以快速搭建一个完
2025-12-21 23:51:47
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原创 Python入门指南(五) - 为什么选择 FastAPI？
Python Web框架对比：Flask vs FastAPI 本文对比了Python两大Web框架Flask和FastAPI的核心差异。FastAPI基于ASGI异步架构，性能显著优于同步的WSGI框架Flask，在高并发场景下请求处理能力提升5-10倍。FastAPI通过Pydantic实现自动数据验证，大幅减少代码量，并提供完善的类型提示支持。其内置的自动API文档生成功能（Swagger UI和ReDoc）解决了传统手动维护文档的痛点。架构流程分析显示，FastAPI的异步非阻塞模型更适合现代高并发
2025-12-20 23:59:14
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原创 Python入门指南(四)
本文介绍了在M1 Mac上配置Python开发环境的详细步骤。首先推荐使用Homebrew安装适配ARM架构的Python版本，包括安装和配置Homebrew、验证Python安装。接着指导如何配置环境变量、安装和升级pip、设置国内镜像源加速下载。文章还强调了创建虚拟环境的重要性，并提供了相关命令。最后说明这些基础配置是为后续实战项目（如Flask开发、YOLO目标检测等）建立稳定环境的关键，能有效避免依赖冲突和环境问题，提高开发效率。
2025-12-19 11:23:36
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原创 Gin 入门指南 Swagger aipfox集成
Gin框架集成Swagger指南 本文详细介绍了如何在Gin框架中集成Swagger文档工具，包括环境准备、代码实现和文档生成三个主要部分。首先通过安装swag命令行工具和相关依赖完成环境配置，然后展示了标准项目结构和数据模型定义。在代码实现部分，重点说明了如何添加Swagger注释、配置主程序路由以及生成API文档。文章还提供了Mock数据配置方法和最佳实践建议，如统一错误处理和跨域配置。通过访问/swagger/index.html即可查看自动生成的交互式API文档，大大提升了API开发效率和使用体验。
2025-12-19 11:17:03
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原创 LangChain v1.0+ 深入
本文深入探讨了LangChain 1.0+的高级应用，包含完整的Python依赖安装指南（核心库、向量数据库、文档处理等），并详细介绍了词工程最佳实践。文章通过代码示例展示了三种关键提示技巧：少样本学习（Few-shot learning）实现情感回复生成、基于角色的提示词设计（如架构师/教师角色）、思维链提示（CoT）的数学推理应用。每个技巧都配有完整的Python实现（使用ChatOllama模型）和流程图说明，适合开发者快速掌握LangChain在生产环境中的高级用法。文中还提供了调试建议和版本兼容性
2025-12-14 00:09:29
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原创 Langchain v1.0+ 浅出
本文介绍了LangChain框架的基本概念和实战应用。LangChain是一个模块化设计的LLM应用开发框架，通过统一接口将模型、提示、工具等组件串联成pipeline。文章详细讲解了核心工作原理、环境搭建步骤，并提供了6个实战案例代码示例，包括基础模型调用、提示词模板使用等。内容涵盖从安装配置到实际应用的完整流程，适合开发者快速上手LangChain开发。
2025-12-14 00:05:33
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原创 GO 日志的规范使用
本文介绍了Go语言日志的规范使用方法，包括日志等级划分（Debug、Info、Warn等）、适用场景、格式要求以及存储策略。通过Web服务、微服务、消息中间件和Redis缓存等实际示例，展示了如何在不同场景下合理使用日志功能。建议选择高性能日志库（如Zap）并进行封装，以提升日志记录效率和可读性。规范的日志记录能显著提高项目的可维护性和可靠性，便于问题排查和系统监控。
2025-12-13 23:29:14
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原创 Go 操作 Redis
本文介绍了Go语言中go-redis库的基本使用。主要内容包括：Redis简介及其支持的数据结构，Redis应用场景如缓存、计数、排行榜等，以及如何通过Docker快速搭建Redis环境。重点讲解了go-redis库的安装和三种连接方式（普通模式、哨兵模式、集群模式），并提供了基本操作示例，包括字符串和有序集合的常用命令。文章还简要提到了Pipeline网络优化技术，帮助开发者高效操作Redis数据库。
2025-12-13 23:23:44
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原创 大模型 MoE,你明白了么？
本文介绍了混合专家模型（MoE）的核心概念和架构优势。MoE通过多个专家网络协同工作，每次推理仅激活少量相关专家，实现大模型能力与小模型成本的结合。文章对比了传统稠密模型（Dense）和MoE模型的差异：MoE总参数量大但激活参数少，显存占用仅为Dense模型的1/10-1/20，使大模型能在消费级显卡运行。关键要素包括路由器（Router）选择专家、专家分工机制和Top-K激活策略。MoE架构既能保留大模型能力，又能显著降低推理成本，是大模型高效部署的重要技术方向。
2025-12-12 00:44:51
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原创 Go语言版本的kafakaAPI
概述 go语言版本的kafakaAPI原文地址吴佳浩的简书Go语言版本的kafakaAPI 准备 golang sarama 简单使用 生产和消费的过程都是通过一个配置开始的. 生产者 首先新建一个c
2025-12-11 23:21:47
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原创 大模型量化部署终极指南:让700亿参数的AI跑进你的显卡
大模型量化部署终极指南:让700亿参数的AI跑进你的显卡 想象一下,你有一本精美的4K画册,但手机存储不够。你有三个选择: 转成JPG(有损但能用)→ 这就是GGUF 只保留关键色块(智能压缩)→ 这
2025-12-11 00:39:07
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原创 Go 统一日志处理
本文介绍了Go语言中高性能日志库zap的使用方法。zap由Uber开源，通过避免反射和减少内存分配来优化性能。文章展示了快速使用示例，包括创建Logger、记录结构化日志和使用SugarLogger简化操作。同时介绍了如何记录层级关系的日志，以及如何通过配置定制Logger的输出格式、级别和目标等。zap提供了强类型日志记录方式，适合对性能要求较高的场景，是Go语言开发中理想的日志解决方案。
2025-12-08 14:36:49
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原创 什么?部署大模型要多少显存你都不知道?
部署大语言模型时，显存需求远超过模型文件大小。实际显存占用包含模型权重（1.2倍系数）、KV Cache（随上下文长度增长）和系统开销三部分。例如，19GB的Q4量化30B模型实际需要22-24GB显存，而128K长上下文可能额外增加25GB以上。量化技术能降低模型大小，但KV Cache仍是大显存杀手。建议部署时采用"模型大小×1.2+场景缓冲"公式估算：轻量对话+4GB，长文档+8GB，超长上下文+30GB以上。实际案例显示，RTX 4090运行30B模型仅支持短对话，需降级14B模
2025-12-08 02:03:14
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原创 gin HTTP响应格式统一处理
本文介绍了在Gin框架中实现统一HTTP响应格式处理的方法。通过定义ResponseData结构体规范响应格式，包含状态码、消息和数据字段。提供了ErrorResponse和SuccessResponse两个辅助函数分别处理错误和成功响应。核心的UnifiedResponseMiddleware中间件会在请求处理完成后统一格式化响应，检查错误状态并设置默认状态码。这种方法确保了应用程序响应格式的一致性，便于维护和前端调用。使用时只需将该中间件添加到路由组中即可实现统一的JSON响应格式处理。
2025-12-05 23:48:01
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原创 Gin 入门指南
Gin框架快速入门指南 本文介绍了轻量级Go语言web框架Gin的核心功能，帮助开发者快速构建高性能web应用。主要内容包括： 基础路由与路径参数：展示如何定义路由和处理动态路径参数 Cookie操作：演示Cookie的设置和读取方法 表单处理：解析POST请求中的表单数据 JSON数据处理：实现JSON数据的解析和响应 中间件机制：创建自定义中间件处理请求前后逻辑 重定向实现：执行URL重定向操作 会话管理：使用Session中间件维护用户状态 权限控制：通过自定义中间件实现应用级权限验证 每个功能点都配
2025-12-05 23:44:02
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原创 Python入门指南(三)
本文是Python入门指南的第三部分，重点介绍Python的高级功能和应用。主要内容包括：高阶函数和Lambda表达式，演示了map()、filter()等函数的用法；迭代器和生成器，展示了如何自定义迭代器和创建生成器函数；装饰器的定义与使用，包括带参数的装饰器；并发编程中的多线程与多进程应用。这些高级特性能够帮助开发者编写更简洁、高效且可维护的Python代码，适用于数据处理、异步编程等多种场景。
2025-12-04 11:22:14
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原创 Python 入门指南（二）
本文是Python入门指南的第二部分，深入讲解Python的核心特性。内容包括：1）高级数据结构（集合、字典、列表推导式）；2）面向对象编程（类定义、继承多态）；3）模块和包管理；4）异常处理机制；5）文件操作；6）进阶主题（多线程、数据库操作）。最后通过一个Django Web服务示例展示Python实际应用，并推荐了学习资源。全文旨在帮助读者系统掌握Python基础，为深入开发奠定基础。
2025-12-04 11:20:13
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原创 LangChain / LLM 开发中：invoke() 与 predict() 的区别
摘要： 本文对比了LangChain/LLM开发中invoke()与predict()两种方法的区别。predict()仅返回纯文本结果（str类型），适用于简单问答场景；而invoke()返回结构化数据（AIMessage/dict/JSON），包含推理过程、工具调用、元数据等完整信息，适用于复杂系统开发。关键差异在于：predict()只获取最终文本，不支持工具调用和推理；invoke()支持完整的工作流，是实际项目开发的首选方法。文章通过GA/T 1400协议解析案例，展示了两种方法在实际应用中的不同
2025-12-03 11:17:42
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原创 LangChain v1 重大更新讲解⚠⚠⚠
LangChain v1.0 重大更新摘要 LangChain v1.0 是一次架构革命，从工具链转向生产级Agent框架。核心变化包括： 采用create_agent作为标准构建方式，底层基于LangGraph图运行时 引入Middleware中间件机制，支持全生命周期扩展 统一输出为content_blocks标准化格式 原生支持Pydantic结构化输出 拆分命名空间，旧功能移至langchain-classic 新版本强调工程化思维，提供完整的Agent开发范式，包括流式支持、类型安全工具定义和迁移
2025-12-03 01:24:28
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原创 LangChain 入门指南：核心概念与理论框架
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;基础接口与抽象类第三方集成文本处理智能代理预制链向量存储langchain聚合元包实验性功能监控调试开发工具LangChain 的核心价值在于标准化、模块化、可组合。标准化：统一的接口设计，让不同模型、工具、数据源无缝集成模块化：清晰的职责划分，每个组件专注做好一件事可组合：像乐高积木一样，灵活组装出千变万化的应用。
2025-12-02 17:18:23
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原创 为什么“骂“大模型，它反而更聪明了？
在人工智能训练的世界里，存在一个看似矛盾的现象：当用户对大模型的回答表达强烈不满，甚至情绪激动地"批评"它时，模型在后续的训练迭代中往往表现得更加出色。这究竟是为什么？本文将深入探讨大模型学习机制的本质，揭示情绪强度与训练效果之间的微妙关系。mindmaproot((为什么"骂"模型<br/>反而更聪明))强烈的信号情绪激烈=信息丰富清晰的错误边界高价值训练样本加速收敛大幅参数调整快速定位问题减少所需样本量精确的惩罚陡峭的惩罚梯度明确的"悬崖"位置有效抑制幻觉信息熵优势。
2025-12-02 16:38:27
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原创 自定义Spring Boot Starter
确定使用的项目和启动器所安装的包是同一个Maven仓库在项目的POM文件中引入在项目中验证打开 IntelliJ IDEA: 启动 IntelliJ IDEA 并确保已经安装 Maven 插件。创建新项目: 选择 “File” > “New” > “Project…” 或者直接点击 “Create New Project”。选择 Maven: 在 “New Project” 窗口中选择 “Maven” 作为项目类型。选择 Spring Initializr。
2023-10-31 16:55:13
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原创 Java Spring-Boot HTTP响应格式统一处理
在这个示例中，我们深入了解了如何构建一个完整的Spring Boot应用程序，包括控制器、服务层和数据模型层的创建。为了简化代码，我们利用了Lombok注解，自动生成了属性的getter和setter方法，从而提高了代码的可读性和维护性。最重要的是，我们学习了如何通过全局异常处理器来实现HTTP响应格式的统一处理。这个功能让我们能够更好地应对应用程序中可能出现的异常情况，确保用户获得一致和友好的错误信息。
2023-10-31 16:54:25
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原创 Go 多版本管理 goenv
无论你是一个资深的 Go 开发者，还是一个 Go 新手，goenv都会为你的开发流程带来前所未有的便利。走，一起跃进goenv的世界，让你的 Go 之旅更加愉快！喜欢这篇文章？别忘了分享给你的朋友们！🚀。
2023-10-31 16:52:30
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原创 Python 入门指南
Python 是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言。其语法简单明了，结构紧凑，适用于从小型脚本到大型项目的开发。为什么要学 Python？易读性: Python 代码的清晰度是其核心优势，大大提高代码的可维护性。多用途: 无论是 Web 开发、数据分析、人工智能还是网络编程，Python 都能胜任。强大的生态: 有数以万计的库和框架可供选择。
2023-10-31 16:49:45
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原创 搞笑的优快云代码年龄
因此，将代码的年龄与注册年限挂钩可能会误导其他人，让他们以为注册时间越长的程序员就一定技术更高超，这显然不合理。根据报道，优快云在程序员上传代码时，会显示代码的年龄，这个年龄实际上是程序员注册优快云的年限。也就是说，一个注册了十年的程序员，上传的代码年龄会显示为十年。然而，最近有一些程序员发现，在优快云上，代码的年龄显示与注册年限有关，这引发了一些讨论和思考。很是搞笑，有以下一些问题想提出。总之，我们应该在技术社区中建立一个积极、公正和尊重的环境，鼓励程序员分享知识和经验，而不是过于强调表面的指标。
2023-10-24 11:28:14
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空空如也
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