1.环境要求 这里以centos7,4c8g为例，先安装好docker和docker-compose。 2.下载安装包 GitHub地址：https://github.com/langgenify目录下并解压 unzip dify-ma
深度学习在推荐系统、CTR预估领域已经有了广泛应用，如wide&deep、deepFM模型等，今天介绍一下由阿里算法团队提出的深度兴趣网络DIN和DIEN两种模型 paper DIN：https://arxiv.org/abs/1706.06978 DIEN：https://arxiv.org/abs/1809.03672 code DIN：https://github.com/zhoug
从浏览器到ASP.NET
让我们从一个典型的ASP.NET Web请求的生命周期的起点开始.当用户输入一个URL,点击了一个超链接或者提交了一个HTML表单(form)(一个POST请求,相对于前两者在一般意义上都是GET请求).或者一个客户端程序可能调用了一个基于ASP.NET的WebService(同样由ASP.NET来处理).在Web服务器端,IIS5或6,获得这个请求.在最底层,ASP.
一、常见的网站部署架构模型**一、 单机集中式1.1 什么是单机集中方式?单机－单个独立的系统实例化部署，也就是把所有的应用都堆积到一个实例上，实例常指：单个主机或者单个vps。集中式－集中的什么？集中的应用(Application)、文件(DATA)、数据(File)。Application 包括一部分 app server 和应用程序代码。File 常指静态类型的文件，后缀常见如：DATA 数
3.1.1 依赖和依赖注入 传统应用程序设计中所说的依赖一般指“类之间的关系”，那先让我们复习一下类之间的关系：泛化：表示类与类之间的继承关系、接口与接口之间的继承关系； 实现：表示类对接口的实现； 依赖：当类与类之间有使用关系
写在前面的话：之前曾说过“不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程”，但对于字段选择性差意味着什么，组合索引字段顺序意味着什么，要求每个人必须了解；重复上一次的话：把mysql客户端(如SQLyog，如HeidiSQL)放在桌面上，时不时拿出来 explain 一把，这是一种美德！确保亲手查过SQL的执行计划，一定要注意看执行计划
上周与阳同学聊天,了解一种基于模块化的系统通讯架构方案.其主要特点为模块化程度高.配置程度适中. 概述
系统分为一个上位机,一个中位机和多个下位机.上位机负责应用逻辑,中位机负责衔接调度,下位机负责硬件控制.
总述,IVD从模块角度看,模块种类较为固定,主要包含光路,液路,加液模块,孵育模块等.
底层模块化设计原则
关于自
最近项目里需要写模型，然后数据是从es取，不同人负责写不同模型，这里遇到一个问题，就是数据的读其实公用，没必要各自取一次数据浪费带宽、内存、cpu…遂想是否可以提取公用部分做数据读，下发给各个模型，然后开发老大说用disruptor试试，调研了下确实可行，就稍加记录下。disruptor项目地址：https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor 简单来说dis
目录1. 背景简介2. 前提假设3. 多期 DID 估计量4. Stata 实操4.1 csdid 命令介绍4.2 csdid 命令实操5. R 语言实操5.1 R 包的安装和导入5.2 R 语言的实操展示6. 参考资料7. 相关推文 1. 背景简介双重倍差法 (Difference-in-Differences，DID)，是目前实证分析中用于识别因果关系的流行方法之一。标准的 DID 模型将样
一：WorkFlow简介 1：什么是工作流工作流（Workflow），指“业务过程的部分或整体在计算机应用环境下的自动化”。是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。在计算机中，工作流属于计算机支持的协同工作（CSCW）的一部分。后者是普遍地研究一个群体如何在计算机的帮助下实现协同工作的。 2：工作流主要解决的主要问题是：为了实现某个业务目标，利用计算机在多个参与者之间按某种预
配置一个自己的全开放网易云第三方平台1. 背景在一篇技术周刊中看到了这个项目，看完demo和基本功能，就想着，这玩意我也得有一个。https://github.com/qier222/YesPlayMusic于是高喊感谢大佬。2.开始动手一些牛逼的项目都在docker中有相应的镜像，所以优先看有没有镜像。好的，需要自己打包。再仔细一看，还需要自己先配置一个api。是这个项目—>https:/
一、Dify自从 ChatGPT 横空出世之后，其极高的语言理解和交互能力不仅让人惊呼，ChatGPT不仅能够处理事实性问题，还能理解和生成情感色彩更浓厚的对话内容，能够识别用户的情感倾向，并据此作出相应的回应。这么好的东西怎么能运用到具体私有领域来呢？例如在学校的场景下，我们需要打造一个学习需求问答系统，问一周的课程，可以回答出：周一需要上 JAVA 课，周二上 Python 课，周三上其他课等
最近，在忙着做一个任务，很奇怪发现后台的业务，付款和销账并不是在一个同一个事务里。按照我的理论，付款和销账这些属于数据库的业务，显然应该是在一个事务里，才能保证数据的一致性。与后台的负责人交流以后，告诉我付款和销账确实是两个过程。作为软件厂商，自己只能负责自己的事务一致性，但不能保证别的厂商提供的软件服务的一致性。这番陈述，似乎说服了我，但貌似并不是最好的解决方案。理论上，以上事务属于分布式事务。
Ollama不足：没法集成私有数据，而且不能连接外部应用程序。解决方案：在ollama前面再加个工具，就是Dify。Dify的功能：（1）Dify支持不同模型，本地、在线、API、国内、国外的都可以；（2）Dify可以调用本地知识库；（3）Dify可以连接外部工具，支持工作流编辑任务，支持用户权限控制等等等等。Dify安装：需要准备的工具的Docker和git。（1）访问官网，下载Dify安装版本
在安装、启动过程过程中会遇到不少确实依赖库的情况，多用以下命令进行依赖安装即可。参考：https://docs.dify.ai/zh-hans/getti/local-source-code。
我了解的常用的数据库访问方式（.Net环境）有以下几种：
1， 直接使用.Net提供的各种DataAdapter或DataReader
2， 使用数据访问控件（各种DataSource控件）
3， 自己写的访问类（一般指的是自己封装后的DataAdapter或DataReader）
4， 使用ORM框架
当然以上并不是包含所有的数据访问方式，但是常用的也就这几种。
数据访问的方式的选择很大一部分是
Jina AI - Your Search Foundation, Supercharged.About You | Coheremudler/LocalAI: :robot(github.com)Mudler blog — Place where I write about stuff在应用内集成知识库 | 中文 (dify.ai)luolin-ai/Dify-Enterprise-WeChat
Dify 和 Ollama 是两款不同的工具，在多个方面存在明显区别，下面从多个维度为你详细分析：核心定位Dify：是一站式大模型应用开发平台，致力于降低开发门槛，让开发者和企业无需深厚的技术背景，就能快速基于大模型构建出各种应用，如智能客服、智能助手等。它提供了从数据处理、模型调优到应用部署的全流程服务，重点在于帮助用户高效地将大模型能力转化为实际应用。Ollama：是专注于本地模型部署和推理的
在 Vue 里面Diff 算法就是 patch一、patch（源码地址：src/core/vdom/patch.js -700行）其实 patch 就是一个函数，先介绍一下源码里的核心流程，再来看一下 patch 的源码，源码里每一行也有注释1、可以接收四个参数，主要还是前两个oldVnode：老的虚拟 DOM 节点vnode：新的虚拟 DOM 节点hydrating：是不是要和真实 DOM 混合
