图片文字识别OCR技术，包插中文、数字、字母
将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition，OCR） 在日常开发工作中，经常会使用到图片中文、数字、字母等识别，其实用到的技术就是OCR技术，今天我们采用python中的库cnocr 说明，当前测试是在window10上，用到的python版本为：3.11.7
xxl-job项目实战，全自动集成实战
如果你看官方文档，在研究透，至少也得几天时间，如果你直接看我的文档，快速用到项目中，也就10分钟就搞好了。 xxl-job功能确实很强大，而且使用的人比较多，既然在使用xxl-job，那肯定是基于定时任务比较多，不方便管理，才使用它，让定时任务成为一个独立的服务，其它任务可以快速的使用。
差分隐私算法项目实战JAVA版
差分隐私 JAVA版实现
小白教程：vue开发环境搭建
vue开发环境搭建，全是干货
jar包中的bean在SpringBoot框架中动态加载
在有些业务场景下，需要SpringBoot来动态加载jar中的class文件，自动往spring容器中添加新的bean；如物联网设备上传的信息用物模型来解析，用java来解析物模型，但用户的设备千差万别，解析设备的物模型不可能包罗万象，设备往物联网平台上传的数据格式也是千差万别，这时就可以让用户自已实现解析物模型的java代码，然后打成jar包，上传到物联网平台，物联网平台就可以解析当前用的设备信息了。
python3对可执行文件exe做签名，签名工具是SignTool
用Inno Setup6.2.1对Pyinstaller打包的python可执行文件exe做代码签名，签名工具用微软件SignTool
Selinux授权nginx访问的静态文件目录
背景：在我们安装好nginx之后，nginx默认访问题是OK的，但配置了自己的网页静态html之后，访问就变成了403，无法访问，检查了nginx所有权限都是对的，如（1）nginx启动用root，（2）网页html路径都存在，（3）网页html路径对应的nginx启动用户都有访问权限；这个时间自己的网页还报403，肯定是Selinux安全做了拦截，Selinux是Linux最重要的安全组件，是美国国家安全局开发，对于生产环境，不能直接禁用，禁用了，就降低了服务器的安全性
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！ 一、先看效果 真正实流式请求，SSE效果，SSE解释：SSE（Server-Sent Events）是一种用于实现服务器主动向客户端推送数据的技术，也被称为“事件流”（Event Stream）。它基于 HTTP 协议，利用了其长连接特性，在客户端与服务器之间建立一条持久化连接，并通过这条连接实现服务器向客户端的实时数据推送。
随着大语言模型发展越来越成熟，Apache开源组织也出了自己的SpringAI开源工程 Spring AI项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发，避免不必要的复杂性。 该项目从著名的 Python 项目（例如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，但 Spring AI 并不是这些项目的直接移植。 支持所有主要模型，例如 OpenAI、Ollama、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Huggingface、Google VertextAI、Mistral AI。 支持的模型类型包括“聊天”和“文本到图像”，还有更多模型类型正在开发中。 支持所有主要矢量数据库提供商，例如 Apache Cassandra、Azure 矢量搜索、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis 和 Weaviate 本博文分两部分，ollama环境搭建，SpringAI连接通义千问（源代码放在文章最后，可以下载） 说明：本代码使用jdk版本为17
pip、Anaconda、docker、npm、cnpm、pnpm、yarn设置国内镜像仓库
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景。 主要提供的能力有如下： （1）专属 AI 客服：通过导入文档或已有问答对进行训练，让 AI 模型能根据你的文档以交互式对话方式回答问题 （2） 简单易用的可视化界面：采用直观的可视化界面设计，为各种应用场景提供了丰富实用的功能 （3）自动数据预处理：提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种数据导入途径，其中“直接分段”支持通过 PDF、WORD、Markdown 和 CSV 文档内容作为上下文。FastGPT 会自动对文本数据进行预处理、向量化和 QA 分割，节省手动训练时间，提升效能 （4）工作流编排：基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等 强大的 API 集成：对外的 API 接口对齐了 OpenAI 官方接口，可以直接接入现有的 GPT 应用，也可以轻松集成到企业微信、公众号、飞书等平台（部分功能需商业版付费）
VUE3和SpringBoot实现ChatGPT页面打字效果SSE流式数据展示，你能看到本篇博文，那你就是找对地方了。百度上很多都是使用SseEmitter这种方式，这种方式使用的是websocket，使用这种方式就搞复杂了，会为后面项目分布式布署上埋下坑，什么坑，下面会说明。要实现【VUE3和SpringBoot实现ChatGPT页面打字效果SSE流式数据展示】这种效果，其实就是要使用SSE这种协议，这种协议很简单
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logstash-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz安装包下载 下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#logstash logstash安装 将包logstash-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz上传至服务器/data目录下，解压
在很多时间，都是在内网环境，需要安装相关Python3对就的依赖库，我们就选择离线安装 在可以联外网的服务器上，先在线安装好需要的依赖库，然后将所有依赖库导成txt文件 pip3 freeze>requirements.txt
有时候，在内网环境，是不能通过yum安装的，所以就涉及到离线安装，离线安装，会有很多包依赖，让很多开发人员，及运维人员头疼，所以，我亲测，进行了离线安装，避免大家走重复的路
很多时间，需要多线程并行处理，然后汇总处理结果，例如，因为请参数数据量非常大，所以只能分批查询，然后将分批查询的结果汇总到一个数组中。
