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FastAPI摘要：FastAPI是基于Python的高性能Web框架，支持异步处理，内置Pydantic数据验证和自动API文档生成。它适用于RESTful API、AI模型部署和微服务开发，具有简洁的路由定义、强大的依赖注入和高效并发处理能力。核心特性包括类型提示、请求验证、Swagger/ReDoc文档，以及兼容容器化部署。典型应用场景包括数据服务、机器学习接口和高并发后端系统，是Pytho
中间件（Middleware）是现代 Web 开发和 AI 应用开发中的核心概念。本文深入对比 LangChain v1.0+ Agent 中间件与 FastAPI HTTP 中间件的设计理念、实现机制和应用场景，通过丰富的代码示例帮助你掌握两种中间件的使用技巧，构建可扩展、可维护的企业级应用。
本文分享了优化Python FastAPI应用Docker部署的关键技巧：使用slim基础镜像减小体积，通过多阶段构建分离编译与运行环境，利用.dockerignore排除无关文件。推荐采用非root用户运行增强安全性，通过环境变量注入敏感配置，并添加健康检查便于容器编排。这些方法可显著提升镜像构建效率、减小体积并增强生产环境安全性。
本文提出了AI智能体全栈开发的工程化规范，采用Skill-Centric设计体系，将功能模块化为独立技能单元。规范详细说明了基于FastAPI的后端架构，包含API网关层、智能体服务层和数据存储层，并重点介绍了自动生成TypeScript客户端的方法，确保前后端类型安全与编码一致性。文章还涵盖了开发工作流、监控保障及部署运维的最佳实践，为AI智能体开发提供了完整的工程化解决方案。
FastAPI 是一个现代 Python Web 框架，以高性能、类型安全和自动文档生成著称。它基于 Starlette、Pydantic 和 Uvicorn 三大核心技术，性能接近 Node.js/Go，显著优于 Flask/Django。框架特色包括：自动参数校验、Swagger/ReDoc 文档生成、强大的依赖注入系统、原生异步支持。通过类型注解实现"代码即文档"，简化
LifeTrace：智能工作轨迹记录与检索系统 LifeTrace是一款本地化部署的工作轨迹管理系统，通过结构化记录电脑操作（窗口/应用/行为），结合向量检索技术实现高效回溯。核心功能包括：工作日志检索、AI助手背景自动补充、与FreeTodo任务管理联动。系统采用Python+FastAPI后端和Next.js前端架构，支持SQLite+ChromaDB存储。部署需配置Python 3.12、N
在前八章中，我们深入探讨了Docker沙箱技术、LangGraph框架、FastAPI接口层和多智能体系统设计的各个方面，构建了完整的技术知识体系。Docker提供了容器化隔离和资源管理的能力，确保每个智能体可以在独立、安全的环境中运行。LangGraph提供了基于图计算的智能体编排框架，使得复杂的工作流程能够以直观、灵活的方式表达和管理。FastAPI提供了高性能的API服务框架，将智能体系统的
在前六章中，我们深入探讨了Docker沙箱技术、LangGraph框架和多智能体系统设计，构建了完整的Multi-Agent系统技术栈。Docker提供了容器化隔离和资源管理的能力，确保每个智能体可以在独立、安全的环境中运行。LangGraph提供了基于图计算的智能体编排框架，使得复杂的工作流程能够以直观、灵活的方式表达和管理。多智能体系统设计理论为我们提供了智能体节点建模、消息传递、状态共享和并
Docker是一种开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似iPhone的app），更重要的是容器性能开销极低。Docker的核心组件包括：Docker与虚拟机的对比：沙箱（Sandbox）
在现代分布式系统中，实现多端多机器的用户对话系统面临以下挑战：本方案采用LangGraph作为对话状态管理框架，Redis作为分布式协调和状态存储中间件，WebSocket作为实时通信协议，构建一个完整的分布式对话系统。LangGraph是LangChain生态的扩展框架，专注于构建复杂、有状态的AI系统。其核心特性包括：Redis作为分布式系统的核心组件，提供以下功能：WebSocket提供全双
以太坊基金会宣布 ERC-8004 标准即将上线，为 AI 代理经济提供信任基础。该标准通过身份注册表、声誉注册表和验证注册表，解决 AI 代理跨平台协作时的身份识别、信任验证问题。文章介绍了 Virtuals Protocol、MEMO、PayAI 等基于 ERC-8004 的项目，展示了 AI Agent 经济的发展前景。ERC-8004 为主网推进，使 AI 代理身份可查、声誉可追、验证可用
AI Agent正引发计算模式从传统"问答"向"行动"的范式转移，通过智能规划与跨场景协同重塑商业价值。沃丰科技报告揭示五大核心变革：全员Agent化实现意图驱动，业务流Agent化打破业务孤岛，客户体验专家化推动主动服务，安全防御主动化构建智能防护体系，以及规模化成长推动人才升级。AI Agent市场呈爆发式增长，预计2026年商业竞争将迈入"人+Agent"协同新阶段，为企业创造持续增长动力。
本文提供了使用RAG和FastAPI构建生产级AI代理的完整蓝图，涵盖API层设计、代理循环实现、RAG向量搜索、护栏系统、成本监控、异步处理和容器化部署等关键组件，强调可靠性、可观测性、成本控制和安全性，为开发者提供了从零开始构建可扩展、安全且经济高效的AI代理系统的实用指导。
好的格言能让我们更坚强。格言真正鼓舞人心的并非其语调或满足感，而是分享者所反映的、真正有益于他人的生活经验。上面这段关于格言的话（格言套娃）并不是我写的，而是我训练的一个AI模型生成的。而且它说得比我可能表达的更好。格言对不同的人意味着不同的事物。有时它们激励我们，鼓舞我们。另一些时候，它们让我们思考生活、宗教，有时它们只是让我们发笑。那么，我们能否训练一个AI模型来生成更多格言，让我们思考、发笑
摘要：本文深入解析FastAPI中异步(async/await)与多线程的本质区别及适用场景。通过餐馆比喻形象说明：异步适合IO密集型任务（如等待数据库响应），多线程适合CPU密集型任务（如图片处理）。文章揭露常见误区——在async函数中混用同步阻塞操作，并提供正确解决方案：使用aiohttp等异步库处理IO，通过ThreadPoolExecutor执行CPU密集型任务。最后通过真实案例展示如何
现在不用再担心了找不到材料文档了，GitHub开源了一款可离线，支持检索增强生成(RAG)大模型的知识库项目。虽然开源时间不长，但是势头很猛，已经斩获25K Star。
通过书匠策AI的虚拟数据功能，他输入“互动频率（1-10分）”“学习满意度（1-5分）”“样本量200”，系统生成的数据显示：当互动频率≥7分时，学习满意度显著提升（p<0.05）。：一位教育技术研究者发现“AI助教能提升学生成绩”，但书匠策AI提醒她：“已有文献指出，AI助教可能加剧‘数字鸿沟’，建议补充不同家庭背景学生的数据。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）通过虚拟实验室、智能代码库、动态图
本文深入解析FastAPI异步性能优化关键点：1）明确异步(async/await)仅提升I/O密集型任务性能，CPU密集型任务仍需多线程/多进程处理；2）通过代码示例演示三种场景的正确实现方式（纯I/O、纯计算、混合任务）；3）指出常见陷阱：阻塞操作、连接池配置、GIL限制等，并给出解决方案。文章强调技术选型要匹配场景，提供可直接复用的代码片段和Uvicorn生产配置建议，帮助开发者避开性能优化
搭载10.86mm 双磁动圈单元，双磁路设计提升了单元灵敏度，配合增强型动态低音算法，实现了通透自然的听感，人声清澈突出，高频延展性较好，低频虽受开放式形态限制，但相比同类型产品更有力度，不会发虚。3D人体工学设计带来的超轻无感佩戴体验，稳固防掉且久戴不压迫，同时搭载蓝牙5.4 保障连接稳定，AI通话降噪技术让嘈杂环境下沟通清晰，配合单次7.5小时、总续航可达38小时的长续航能力及5分钟闪充功能，
厦大大模型团队最新报告：大模型概念、技术与应用实践（附140页PPT下载）
❌ 同步函数（阻塞）data = db.query(...) # 等待数据库# ✅ 异步函数（非阻塞）data = await db.query(...) # 释放CPU给其他请求# 你的项目async def get_huawei_resources(...): # ⭐ async 关键字# 函数体特点async def定义的函数是协程函数调用时返回一个协程对象，而不是直接执行FastAPI 会
本文深入探讨了FastAPI异步（async/await）和多线程的正确使用场景。通过分析ASGI原理、区分I/O密集与CPU密集型任务，提供了具体的代码示例和配置建议，并列举了常见的坑点（如阻塞操作、连接池配置、GIL限制），帮助开发者充分发挥FastAPI的高性能潜力，避免误用导致的性能下降。
b站python基础学习笔记
本文将基于Windows系统和CPU环境，使用Qwen2.5系列模型，详细实践从大型语言模型的下载、部署到微调的全过程。
在这篇指南中，你将学习如何将 LangGraph 工作流封装在 FastAPI 中，变成一个生产就绪的 endpoint。
摘要：PDF打印服务器是一个基于FastAPI开发的局域网打印解决方案，支持通过网页上传PDF文件并打印到物理打印机。该系统具有响应式设计，支持移动端访问，自动检测打印机列表，实时监控打印任务状态，并能保存用户设置。主要功能包括：1) PDF文件上传和打印；2) 打印份数控制(1-100份)；3) 安全的临时文件处理；4) 多设备局域网访问。系统要求Windows 10/11(推荐)或Linux/
在你的代码中（backend/main.py 第35行）batch_add_tasks = {} # 这就是一个"内存字典"内存字典 = 存储在程序运行内存（RAM）中的 Python 字典（dict）内存字典 = 存储在 RAM 中的 Python 字典优点：速度快、简单、适合临时数据缺点：易失、单机、无持久化适用：任务状态、缓存、临时数据任务状态是临时的，不需要持久化查询频繁，需要快速响应单服
对于无数毕业生而言，毕业论文是学术生涯的“终极关卡”——选题像在迷雾中找方向，框架搭建像拼复杂的乐高，内容打磨像雕琢玉石，格式调整像解九连环……传统写作模式中，每个环节都可能耗尽耐心与灵感。但如今，一款名为的科研工具正以“学术导航仪”的姿态，将论文写作从“体力劳动”升级为“脑力协作”。本文将用通俗易懂的方式，拆解书匠策AI如何用六大核心功能，让毕业论文从“地狱级挑战”变为“通关游戏”。访问书匠策A
一篇真正给普通人看的本地部署指南。用你最可能有的硬件（哪怕只有 CPU），最少的命令行操作，带你从零开始，在本地跑起一个大模型。
【代码】Building Generative AI Agents Services with FastAPI / by Photon AI。
GPT_Sovits是一款开源的TTS语音合成模型，允许用一段短音频进行快速音色克隆，也可以本地部署进行自己调试并构建特色推理模型，目前已经更新到v3
今天主要给大家介绍一下如何在 Windows 环境下通过 Ollama 部署和应用量化版的 DeepSeek R1。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B FastApi 部署调用
文本与字幕系统是视频编辑软件中不可或缺的功能模块，它不仅关系到视频内容的可访问性，还直接影响用户的观看体验。剪映小助手的文本与字幕系统采用模块化设计，支持多语言、多样式、多动画效果的文本处理，为用户提供了强大的文本编辑能力。
本文介绍了AI大模型应用开发的基础内容，包括Ollama安装Deepseek模型、Prompt提示词工程和Loader文档加载器三部分。首先详细说明了Windows环境下安装Ollama及Deepseek模型的步骤，包括C++编译环境配置、Rust加速安装和Deepseek模型部署。其次讲解了Prompt提示词的多种定义方式，包括通过ChatPromptTemplate创建消息模板的不同方法。最后
$ \text{延迟} \approx 1\text{ms} \quad \text{vs} \quad \text{HTTP轮询} \approx 500\text{ms} $$：实际生产环境应接入真实行情源（如证券交易所API），本文示例使用随机数据生成器模拟行情变动。全双工通信协议，建立持久连接后服务端可主动推送数据，延迟低于HTTP轮询。
**李沐 | 亚马逊首席科学家**- YouTube：Mu Li- 《动手学AI Agent》系列：用PyTorch搭建多Agent协作框架！含工业级任务调度+实时决策代码，Jupyter Notebook全部开源！- 论文精读：逐句解析《AutoGPT》《ReAct》，手撕Agent记忆流与工具调用逻辑，小白也能看懂！
实际部署时需结合模型剪枝（如移除 $ \text{FFN}_2 $ 冗余层）和稀疏化技术，可进一步获得 1.5-2 倍加速比。
FastAPI正迅速成为Python Web开发的首选框架，它融合了高性能、异步支持和现代化开发体验。该框架基于Starlette和Pydantic，性能媲美NodeJS和Go，同时提供自动文档生成、数据验证和依赖注入等强大功能。FastAPI特别适合构建高性能API，支持WebSocket和实时数据处理，其简洁的代码结构和丰富的内置特性显著提升开发效率。与传统框架相比，FastAPI在异步支持、
A5数据通过在 CentOS 8 平台上使用 FastAPI + Uvicorn + PyTorch，并结合 TorchScript、TensorRT 与批处理机制，可以显著提升实时推理服务的响应速度和并发能力。本方案既适用于图像分类等典型推理场景，也可推广到 NLP、目标检测等任务。实际部署中还应配合监控、自动扩容策略等，确保服务稳定可靠。
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