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出现这种情况的原因还未知，猜测是由于langchain的stream会占用当前CPU导致无法去完成其他工作（just猜测）。顺便说一句：langchain有点不好用。fastapi+Langchain进行流式响应。代码只需要自己声明大模型实例对象即可。
使用hexo初衷，是为了整理学习资源，包括各类电子书，文档，七七八八加起来三四万篇。
fastapi 下怎么正确使用 async和await
使用IBPy将Python与Interactive Brokers平台连接的详细指南本文档旨在帮助用户将Python与Interactive Brokers（IB）平台整合，并使用IBPy库进行操作。Interactive Brokers简介Interactive Brokers是一个交易平台，其服务对象涵盖从个人投资者到机构投资者。该平台的优势在于其低门槛，仅需10,000美元即可开设真实...
本文深入解析大模型三大核心技术：RAG作为动态知识引擎解决时效性问题；Agent作为智能执行中枢实现自主决策；多模态技术突破单一模态限制。三者协同演进，攻克数据时效性、隐私安全与专业适配等难题，推动医疗、金融等领域从效率革新到业务重构，最终形成感知-认知-决策-执行的完整智能闭环。ML-Summit会议大模型内容分布RAG：大模型的动态知识引擎，解决模型静态知识边界、时效性与可信度问题。Agent
确保在需要调用 Ollama 服务时，有正确的 API 密钥和配置。如果 Ollama 服务本身也需要容器化，你可以在。通过这个结构和 Docker Compose 部署方式，项目分层清晰，确保了每个模块的职责单一。负责文件操作，并且整个项目通过 Docker Compose 可以非常方便地部署和管理。这会启动 FastAPI 应用，并且在浏览器访问。请求，上传图像文件，并查看返回的。处理 Fas
这是从零开始搭建langchain本地化RAG服务（本地部署的lamma3.1+本地部署的chroma）的保姆级教程
本文介绍了基于FastAPI的服务框架封装方法。项目采用Python 3.13环境，使用uvicorn和fastapi库构建。框架目录结构包含配置、业务代码、日志等模块，入口文件main.py实现了一个简单的GET接口测试。通过访问127.0.0.1:9000/index可验证框架基础环境是否正常运行。该框架设计简洁明了，适合有一定Python基础的开发者快速上手。
AI之FastAPI+ollama调用嵌入模型OllamaBgeEmbeddings
本文讲述了如何使用FastAPI和langchain框架，包装本地大模型llama3.1，实现语言翻译功能的API。相对于Flask，使用FastAPI做接口要简便得多。
本项目是一个 AI 对话助手，用户可以通过网页与 AI 进行交互。系统具备用户登录、注册功能，用户登录后能够开启新的对话会话，查看历史会话，并且可以对历史会话进行重命名、删除和查看操作。在对话过程中，用户输入问题，系统会调用 AI 模型实时返回回答，同时支持流式响应，提升用户体验。：定义了一个处理 POST 请求的路由，访问路径为/login：声明异步处理函数：使用 Pydantic 模型User
要求封装一个图片上色的api接口，接口的输入为一张黑白图，返回的结果是一张对灰度图片进行染色后的图片现在很多开源项目可能都只针对linux系统做了适配，但是对于大多数时候都只有一台windows笔记本 or 比较依赖windows环境的学习者来说，使用wsl2 在windows上搭建一个ubuntu 系统就可以以屁眼插火箭的速度提升了部署效率，大大节省了配置环境的时间成本！本博客用以记录封装 ap
其实就相当于通过python调用OpenAI的方法实现访问Kimi的API，本质就是python开发，有些区别的是，不要删除handler（）方法，这相当于一个主函数，是返回最终数据的，如果删除会报错。本次主要讲一下如何申请Moonshot （kimi）的API，并将Moonshot的API封装在扣子平台的插件里，实现智能体通过加载这个插件，可以调用kimi的大模型进行代码生成、智能问答等功能。如
前面我们已经简单介绍了fastapi的创建。但是在实际项目中，把多个路由，多个函数都写在一个main.py中，是非常碍眼和繁琐的，后期维护也难。当然，fastapi也可以跟大型web框架django一样，配置多个子应用。方便管理和维护。
在 AI 浪潮下，将聊天能力集成至现有应用成为刚需。然而，市面上的方案常伴随集成困难、性能瓶颈或框架绑定等痛点。本文介绍一个开源项目——Simple AI Chat，它通过“解耦式架构”和“框架无关 Core SDK”，为开发者提供一套兼具灵活性与高性能的 AI 对话解决方案。
现在，我们就需要通过这些外键id去添加其他数据了。，Student.all前加个。这个时候就打印出来了！可以看出，数据类型是。我们需要在函数前加个。
近期在github上看到一个很不错的web框架，https://github.com/mizhexiaoxiao/vue-fastapi-admin。该项目基于 FastAPI + Vue3 + Naive UI 的现代化前后端分离开发平台，融合了 RBAC 权限管理、动态路由和 JWT 鉴权，可以助力中小型应用快速搭建，也可用于学习参考。本着研究和学习的目的，尝试着添加一个新的模块，比如知识库管
如果你已经按照指导尝试更新和使用Conda环境中的pip，但which pip仍然指向而不是你的Conda环境中的pip，这可能是因为环境变量的问题。环境变量中对pip的路径指定可能导致shell首先找到并使用位于.local/bin目录下的pip版本。
摘要：本文对比Python三大热门Web框架特性与适用场景。Django适合大型项目，内置完整功能；Flask轻量灵活，适合小型应用；FastAPI性能优越，专为API设计。文章提供各框架基础代码示例：FastAPI的异步API、Flask的简单路由、Django的完整项目搭建。建议根据项目需求选择：企业级用Django，微服务选Flask，高性能API用FastAPI。最后推荐官方文档等学习资源
在 Python 编程中，异步编程是提升程序效率的关键手段。协程作为其核心机制，通过async def定义，利用await暂停执行以等待异步操作。async for和async with则为异步迭代与上下文管理提供便利，适用于网络请求、文件操作等 I/O 密集型场景，能有效减少等待时间，提升程序并发性能。
2 main.spec中必须修改hiddenimports。#红色部分替换成你自己的main文件位置。1 main.py中必须添加如下代码。1 . main.spec中的代码为。
在大型项目中，依赖项通常会在多个地方使用，因此我们需要一个集中管理的地方。就是这样的模块：pythonif x_token!if token!这些依赖可以在路由模块中通过引入，这里的..表示相对父目录的导入，需要特别注意目录层级关系。通过本文的实践，我们掌握了从单文件到多模块 FastAPI 应用的架构设计方法。APIRouter 作为核心工具，让我们能像搭积木一样构建复杂系统，每个模块专注于特定
然后就比对代码，比对/items/ 和/v1/chat/completions/ 里面代码的书写，甚至比对着写了个最简单的json数据，把这句"{'msg':[ {'role': 'user', 'content': 'hello'} ]}"学着对的那句简化成-d '{"msg": "hello"}请把单括号换成双括号{'msg':[ {'role': 'user', 'content': 'he
【代码】FastApi 和 Flask 简单图像处理实战使用。
正如我们在另一份指南中探讨的那样，检索增强生成（RAG）是自然语言处理中一种相当先进的方法，它真正提升了语言模型的功能。RAG 不仅依赖于模型已有的知识，而且还从外部来源获取新的、相关的信息，然后再生成响应。工作原理如下：当用户提出问题时，系统并非仅仅依赖模型预先学习的数据。它首先会搜索大量的文档或数据源，提取最相关的信息，然后将其输入到语言模型中。凭借其内置知识和新检索到的信息，模型可以生成更加
本文详细介绍了MCP协议转换架构的设计与实现，重点包括分层架构设计、核心技术创新、FastAPI-MCP工具的实现原理、MCP Server的运行机制及搭建指南。文章还探讨了MCP Server在企业级应用、物联网场景和开发者工具中的实际应用，并提供了生产环境中的避坑指南。通过协议转换网关与工具链的深度整合，开发者可以快速构建高性能、高可用的MCP服务，提升AI应用开发的效率与竞争力。
在 FastAPI 中，是 WebSocket 路由处理函数中的一个关键步骤，它的作用是正式接受客户端的 WebSocket 连接请求，并建立一个持久的双向通信通道。
【代码】fastapi_cache的cache出现xxx got multiple values for argument xxx。
花了半个月的时间看了一本小说，懈怠了…今天更新下fastapi框架的参数获取。
FastAPI简介: 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。FastAPI 框架关键特性: 高性能，易于学习，高效编码，生产可用uvicorn: 异步服务器,用于配合fastapi框架一起 快速 搭建web服务器
本文详细介绍了 TypeScript 中的异步编程和网络请求，涵盖了 `async/await`、Promise、Fetch API、Axios 等核心概念，并通过实际案例展示了如何在 Vue 3 + TypeScript 项目中使用 Axios 进行网络请求。文章还讲解了请求拦截器、响应拦截器、跨域处理等高级特性，帮助读者深入理解并应用这些技术。
使用flask的时候，在脚本里设置好了host和port，但是在按照教程里的启动方式：uvicorn appMain:app --reload但启动之后的host和port却是默认的：INFO:Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)INFO:Started reloader process [48460] us
Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，以其灵活、简单且易于扩展的特性深受开发者的青睐。不同的是，FastAPI 提供了请求和响应模型，可以明确指定请求参数的类型和格式。通过 Blueprint，可以将不同的功能模块化，保持代码的清晰和可维护性。FastAPI 提供了强大的依赖注入系统，开发者可以通过定义依赖函数，将常用的逻辑抽象出来并注入到多个路由函数中。实现了强大的数据验证与序
在本教程中，您将学习如何使用FastAPI和MongoDB 开发异步 API。我们将使用 Motor包与 MongoDB 进行异步交互。
我们的消息代理已启动并运行。现在让我们配置 Celery。
FastAPI 是一个高效的 Web 框架，而 Uvicorn 是运行 FastAPI 的 ASGI 服务器。为了进一步提升性能，可以结合 Gunicorn 管理多个 Uvicorn 工作进程，实现高并发能力。通过合理的优化与部署方案，可以有效提升 FastAPI 应用的可用性与性能。Traefik 自动发现并管理服务的路由，实现了轻量化的反向代理配置。使用 AWS 的负载均衡器（ELB）分发流量
1. Scrapy + FastAPI 项目创建2. Scrapy 原理3. Scrapy 示例4. FastAPI + Alchemy 接口&持久化解决方案
Kubernetes 通过 Pod、Service 和 Deployment 等资源管理微服务的生命周期。容器化 FastAPI 应用：首先需要将 FastAPI 应用容器化，通常使用 Docker 来构建镜像。# Dockerfile 示例COPY ./app创建 Kubernetes 部署文件：然后，使用 Kubernetes 的 Deployment 和 Service 来管理 FastAP
二、前端（Vue 3）
文章详细介绍了如何在安卓手机上通过Termux和Ollama部署轻量级视觉语言模型Moondream。内容涵盖模型版本对比、部署步骤、图片分析技术原理(SigLIP视觉编码器+语言模型)、多种实用分析方法和提示，展示了模型在手机上的实际应用效果。Moondream能在资源有限的设备上运行，通过问答方式分析图片内容，适合移动端AI视觉应用。
https://gitee.com/feiminjie/helloworldfronthttps://gitee.com/feiminjie/helloworld
所以本次通过以B/S结构搭建一款能够渗透检测工具，通过该工具的开发来进行web网页漏洞、web端口扫描的技术实现，通过在线的网站检测来查找网页是否存在漏洞的情况，对于网站达的后期升级、保护有着非常好的帮助作用，可以有效的检测出可能存在的漏洞，可以实现自动化的检测，能够更好地发现安全问题，实现漏洞的及时弥补。在端口扫描测试的过程中，与漏洞测试相仿，通在对话框中输入端口的字符串，点击扫描端口，系统会对
你有想象过用python来写web前端这种操作么？本文就来探索reactpy，用python通过react的特性来编写前端页面，看能写出什么花样来。
此外，编码方式的选择也至关重要。同时，MSE还提供了对缓冲区的监控功能，允许我们查询当前缓冲区的状态（如已缓冲的数据范围、剩余空间等）。其核心在于MediaSource对象，它代表了一个媒体资源的容器，可以包含多个SourceBuffer对象，每个SourceBuffer负责存储特定类型的媒体数据（如视频、音频或字幕）。通过操作这些SourceBuffer，我们可以实现对媒体流的精细控制，如添加、
成熟且全面：Django 是一个高级 Web 框架，提供了丰富的功能，如 ORM（对象关系映射）、中间件支持、模板引擎等。"电池包含"哲学：Django 遵循 “电池包含” 的设计哲学，提供了几乎所有 Web 开发所需的工具和特性。适用场景：适合快速开发复杂、数据驱动的大型应用。现代且快速：FastAPI 是一个现代的 Web 框架，专注于快速开发和性能，使用了 Python 3.6+ 类型提示。
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