可乐很好喝

Python脚本开发全流程指南摘要 Python脚本开发涵盖环境配置、结构设计、功能实现、测试和部署全流程。环境搭建推荐Python 3.13+，使用venv隔离依赖，PyCharm或VS Code作为IDE。脚本结构应遵循PEP 8规范，采用模块化设计，通过if __name__ == "__main__"区分执行模式。核心功能包括argparse参数处理、pandas业务逻辑和异常处理。测试环节使用unittest框架，调试推荐ipdb工具。企业级部署可通过Docker容器化和Sup

Dify插件开发全流程指南 本文系统介绍了Dify平台插件开发的完整流程。首先需要配置开发环境，包括安装Dify插件脚手架工具（支持Windows/Linux/macOS）和Python 3.12+环境。接着通过脚手架工具初始化项目，选择插件类型并配置权限。核心开发环节涉及继承Tool基类实现_invoke方法，支持文本、JSON等多种消息类型返回。完成开发后需配置测试环境，通过Dify获取调试Key进行验证，并检查日志排查问题。文章通过DeepSeek输出清洗插件的具体代码示例，展示了参数配置、功能实现和

本文介绍了在Linux服务器上重新安装Ollama的过程及遇到的问题。首先详细说明了卸载旧版本的步骤，包括停止服务、删除二进制文件、清除模型数据和用户组等。然后提供了两种安装方式：自动脚本和手动下载安装包。安装完成后，配置了系统服务以确保自动启动。文中重点记录了两个主要问题：1)端口11434被占用时的排查和解决方法；2)模型下载因网络问题超时的解决方案，建议使用国内镜像源（如DeepSeek官方镜像）并修改配置文件。还提供了相关参考链接，帮助用户实现Ollama模型的本地化部署。

xinference 在服务器部署

dify平台查询数据库，deepseek

需修改 docker-compose-gpu.yml 文件。（1）cpu部署的版本。（2）gpu部署的版本。

【代码】dify 默认端口被占用，更改端口号。

大模型、私有知识库、ragflow、docker、ubuntu

在docker打开的前提下，在命令框中输入以下命令，将dify上传到docker。将下载的文件 Docker Desktop Installer.exe 安装，登录后，点击右上角头像 -> 设置，可参考以下图片添加模型。打开 Docker Desktop，可看到上传的镜像。将下载的文件 OllamaSetup.exe 安装。在该文件所在的文件夹下，鼠标右键点击 在终端中打开。请参考该文章内容自行探索dify的其他功能。下载文件的链接若打不开，请科学上网。浏览器登录，打开以下链接。找到该文件夹下的文件。

ollama docker镜像地址。