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mob64ca12dba5b0 - langchain 怎麼掛載多個文檔形成一個知識庫

在構建智能系統時，如何有效地將多個文檔掛載為一個知識庫是一個非常重要的技術問題。這裏，我們將探討“langchain 怎麼掛載多個文檔形成一個知識庫”，以詳盡的結構記錄解決方案的實現過程。 問題背景 在機器學習和自然語言處理應用中，知識庫是一個核心組件，它用於存儲和組織信息，以供後續檢索和使用。在面對大量文檔時，我們需要將其整合為一個統一的知識庫。有效的知識庫能夠顯著提高模型的響

元數據 , aigc , 文檔解析 , 解決方案

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mob64ca12df5e97 - Python 調用本地 ollama的API

使用 Python 調用本地 Ollama 的 API 是個很實用的任務，這裏記錄一下實現過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等。 環境準備 在開始之前，我們需要確保我們的開發環境與 Ollama 和 Python 的版本兼容。以下是我整理的版本兼容性矩陣： 組件 版本 兼容性

API , aigc , Json , Python

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tong_6816038415d24 頭像

小童童 - Room Arranger for Mac v9.8.3.645.dmg 安裝教程詳細步驟（附安裝包）

​Room Arranger 是一個用來畫房間佈局、擺傢俱的小軟件，能讓你在電腦上提前規劃空間，看沙發、牀、桌子這些放哪兒合適，尺寸對不對。 1. 先下載文件 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/79414e16e772 ，下載好Room Arranger for Mac v9.8.3.645.dmg，下完一般會在“下載”文件夾裏躺着，找的時候直接進“下載”就行。 2. 打開

macos

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dbkangaroo 頭像

袋鼠 - 袋鼠數據庫工具 8.92.1 版已上線

袋鼠數據庫工具 是一款 AI 驅動的熱門數據庫系統客户端(MariaDB / MongoDB / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis / SQLite / SQLServer / ...) ，支持建表、查詢、模型、同步、導入導出等功能，支持 Windows / Mac / Linux 等操作系統，致力於打造一款好用、好玩、開發友好的開發者工具。 重點特性介紹 這

redis , MySQL , mongodb , postgresql , sqlite

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mob64ca12d26eb9 - 寶塔 docker ollama 訪問不到

在使用寶塔搭建的 Docker 環境中，有時會出現“ollama 訪問不到”的問題。這類問題常常導致開發和部署的中斷，影響工作效率。本博文將詳細記錄解決“寶塔 docker ollama 訪問不到”問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及錯誤集錦。 環境配置 在開始之前，我們需要確保正確配置了相關的運行環境。以下展示了環境配置的思維導圖，有助於清晰理解

性能對比 , aigc , 環境配置 , Docker

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mob649e815d65e6 - langchain tool裏面寫示例

在構建自動化的AI應用時，使用langchain工具來快速實現功能示例是一種有效的做法。通過這篇博文，我將為您詳細介紹如何在langchain tool中編寫示例，實現流程和功能的搭建。讓我們開始吧！ 環境準備 首先，確保您的軟硬件環境滿足以下要求： 硬件要求： CPU：至少雙核 內存：至少8GB 硬盤：至少50GB可

aigc , 示例代碼 , Python

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u_16175477 頭像

mob649e815ecee0 - langchain hyde

langchain hyde是一種新興技術，全新的功能擴展和改進可以為開發者提供更加靈活和強大的工具。本文將詳細探索如何高效地解決與“langchain hyde”相關的問題，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展等多個方面。 版本對比 在對“langchain hyde”的不同版本進行比較時，我着重分析了其兼容性。新版本引入的一些功能，如更強的模塊支持

性能優化 , 適配層 , aigc , 開發者

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鹽焗西蘭花 - 數組高階方法：map、filter、reduce實戰指南

數組高階方法：map、filter、reduce實戰指南 文章簡介 在HarmonyOS應用開發中，數組操作是日常開發的重要組成部分。本文將深入探討三個核心的數組高階方法：map、filter和reduce，幫助開發者掌握這些強大的數據處理工具。 官方參考資料： ArkTS語言介紹 MDN-數組 版本説明：本文所有

數組 , 移動開發 , 數據 , Android , 數據處理

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鹽焗西蘭花 - 設備能力檢測：自適應不同硬件環境

設備能力檢測：自適應不同硬件環境 引言 在 HarmonyOS 應用開發中，設備能力檢測是構建自適應應用的關鍵技術。隨着 HarmonyOS 生態的不斷擴大，開發者需要確保應用能夠在不同硬件配置的設備上提供一致的用户體驗。本文將深入講解如何在 HarmonyOS Next 中實現設備能力檢測和自適應佈局。 官方參考資料： HarmonyOS AP

自適應 , 移動開發 , API , Math , Android

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鹽焗西蘭花 - Text組件高級排版技巧：字體樣式與文本佈局深度優化

Text 組件高級排版技巧：字體樣式與文本佈局深度優化 文章簡介 本文基於 HarmonyOS Next，深入探討 Text 組件的高級排版技巧。我們將從基礎字體樣式設置開始，逐步深入到複雜的文本佈局優化，幫助開發者掌握專業級的文本渲染技術。 官方參考資料： 文本顯示Text/span Text組件Api文檔 基礎字體樣式設

移動開發 , 自定義字體 , text , Android , ci

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鹽焗西蘭花 - try/catch/finally：完善的錯誤處理策略

try/catch/finally：完善的錯誤處理策略 概述 在 HarmonyOS 應用開發中，錯誤處理是保證應用穩定性和用户體驗的關鍵環節。本文將深入探討 HarmonyOS Next（API 10 及以上版本）中的錯誤處理機制，幫助開發者構建更加健壯的應用程序。 官方參考資料： HarmonyOS ArkTS 語法介紹 MDN-tr

移動開發 , API , 自定義 , Android , 錯誤處理

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鹽焗西蘭花 - 跨設備剪貼板數據：實現應用間內容共享

跨設備剪貼板數據：實現應用間內容共享 概述 在 HarmonyOS 生態系統中，跨設備剪貼板功能讓用户能夠在一台設備上覆制內容，然後在同一賬號下的其他設備上粘貼使用。這項技術打破了設備邊界，為開發者提供了全新的內容共享體驗。 官方參考資料： HarmonyOS API 參考 剪貼板服務指南 跨設備剪貼板 重

移動開發 , 數據 , 剪貼板 , Android , Json

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鹽焗西蘭花 - 通知與提醒系統：即時消息與日程管理實現

通知與提醒系統：即時消息與日程管理實現 概述 在HarmonyOS應用開發中，通知與提醒系統是連接用户與應用的重要橋樑。本文將深入探討如何在HarmonyOS Next（API 10+）中實現高效的通知管理和智能的日程提醒功能。 官方參考資料： 通知 API參考 通知開發指南 基礎概念 什麼是HarmonyOS通知系統

移動開發 , API , 靜音 , Android , 消息通知 , harmonyos

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無邪的課本 - 達夢數據庫安裝教程 dm8_20211025_x86_win_64_ent.zip Windows詳細步驟（附安裝包）

​ 是達夢數據庫 DM8 的 Windows 64位企業版安裝包，日期是 2021 年 10 月 25 日編譯的版本。裏面包含了數據庫服務端、客户端和一些常用管理工具， 1. 解壓安裝包 提供安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/301611c6df7f ，下載的dm8_20211025_x86_win_64_ent.zip文件。 右鍵 → 解壓到某個文件夾，比如D:\d

數據庫

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mob64ca12ed4084 - langchain的LCEL

在處理“langchain的LCEL”問題時，我們需要從多個方面入手，制定詳細的備份策略、恢復流程、災難場景應對、工具鏈集成、預防措施以及具體的案例分析。以下是整理後的覆盤記錄。 langchain的LCEL問題描述 “langchain的LCEL”問題主要是指在使用LangChain進行鏈式任務時，鏈的執行過程中出現的異常情況。這可能導致數據丟失或跌出預期結果，因此，對其進行備

數據 , bash , 數據恢復 , aigc

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mob649e815a6b81 - ollama指定顯卡 參數

要解決“ollama指定顯卡 參數”的問題，首先我們需要了解這個問題對業務的影響。顯卡是深度學習和模型推理的關鍵組成部分，正確的顯卡配置會顯著影響系統的運行效率和響應時間。 背景定位 在過去的幾個月裏，我們注意到使用 ollama 時，顯卡性能波動較大，導致模型推理速度不一致。這一問題使得我們在處理高併發請求時經常出現延時，直接影響了用户體驗。用户投訴率增加，這對業務的口碑造成了

正常運行 , 響應時間 , aigc , ci

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最多選5個技能 - DeepSeek遷移學習與預訓練模型應用

遷移學習是一種利用預訓練模型的知識來加速新任務訓練的技術。通過遷移學習，我們可以在數據量有限的情況下，快速構建高性能的模型。DeepSeek提供了豐富的預訓練模型和遷移學習工具，幫助我們高效地完成新任務的訓練。本文將詳細介紹如何使用DeepSeek進行遷移學習，並通過代碼示例幫助你掌握這些技巧。 1. 遷移學習的基本概念 遷移學習的核心思想是將在一個任務上學到的知識應

數據 , Css , 遷移學習 , 目標檢測 , 前端開發 , HTML

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Rick Carter - dotnet-dump安裝、收集dump和崩潰自動收集dump

繼續寫點基礎的東西，因為基礎的東西能帶新手入門，入門後的事情其實是比較簡單的。 我們開發dotnet程序後運行時經常出問題，比如cpu高、內存高、崩潰等問題，分析的方法就是使用dotnet的那套分析工具，今天以dotnet-dump為例，簡單説下從安裝到收集的操作步驟。 1.安裝SDK dotnet分析工具需要dotnet sdk環境，所以需要先安裝sdk，以docker下Debian系統為例。參

.net , 後端

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mob64ca12dc88a3 - ollama linux國內下載

ollama linux國內下載的支持逐漸受到關注，但由於某些原因，直接下載可能會面臨困難。本文將詳細講解如何在國內順利下載和配置ollama Linux，幷包含環境配置、編譯、參數調優、定製開發、性能對比以及生態集成六個部分。 mindmap root 環境配置 ├─安裝依賴 │ ├─curl │ ├─gcc │

測試階段 , aigc , 環境配置 , Docker

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mob64ca12d0a366 - langchain_chroma的Chroma從多個chromaDB集合中查詢數據

在處理“langchain_chroma的Chroma從多個chromaDB集合中查詢數據”的問題時，我們首先需要了解整體背景。這一技術在許多現代應用中都顯得尤為重要，尤其是在涉及大規模數據庫和信息檢索的場景中。 背景描述 在當今的信息化時代，如何高效獲取和處理數據成為了各行各業的關切。Chroma作為一種快速、高效的數據庫，常用於諸如自然語言處理、推薦系統等領域。當我們的項目需

數據 , aigc , 應用場景 , ci

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會下蛋的咯咯 - Ant Design Vue 裏的 Tabs 標籤頁中使用 ECharts 圖表時初始寬度異常

一、問題描述 1、代碼類似下圖，某個頁面使用了Tab標籤頁，每個標籤頁對應一個組件（小頁面） 圖1 2、比如説AAA組件中使用了echarts中的某個圖表，初始狀態下正常顯示，效果如下 圖2 3、現在有個新需求，我要新加一個FFF組件，然後弄個類似的圖表。於是我從AAA組件中複製一個一模一樣的圖表，結果頁面初始化時圖表寬度異常，如下

vue.js , Vue , Ant Design vue , echarts , 前端開發

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Lantz12 頭像

Lantz12 - 關於synchronized-reentrantlock-volatile學習總結1.0

Synchronized synchronized 是什麼 synchronized是 java 提供的原子性內置鎖，實現基本的同步機制，不支持超時，非公平，不可中斷，不支持多條件，基於 JVM 的 Monitor（監視鎖）機制實現，主要解決的是多個線程之間的訪問資源的同步性，可以保證被它修飾的方法或者代碼塊在任意時刻只有一個線程執行，以及保證： 原子性 可見性 有序性 監視器鎖（M

後端

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smartloli 頭像

哥不是小蘿莉 - 使用 Vibe Coding 構建 AI 自動化評測系統

1.概述 在當今快速發展的 AI 時代，如何高效、準確地評估 AI 模型的性能已成為一個關鍵挑戰。傳統的評測方法往往依賴大量人工干預，不僅效率低下，而且難以保證評測的一致性和客觀性。本文將深入探討如何使用 Vibe Coding 的理念，結合現代 AI 技術，構建一個智能、高效且可擴展的自動化評測系統。我們將從系統架構設計出發，詳細剖析核心組件的實現，並分享在實際項目中積累的最佳實踐。 2.內容

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