本文介绍了使用Python Socket模块实现多客户端实时通信系统的方案。系统采用C/S架构，服务端通过多线程处理并发连接，使用JSON格式进行数据交换。关键技术包括：Socket编程基础（TCP协议）、多线程处理收发消息、JSON数据序列化。服务端代码实现了连接管理、消息转发和异常处理；客户端代码包含连接建立、消息发送和接收功能。该系统适用于类似聊天室的实时通信场景，支持多个客户端通过服务端中

本文介绍了如何使用本地部署的大模型(qwen3)构建个人知识库。首先确保已通过ollama部署本地模型并准备知识库文件。项目结构包括文档目录、配置文件和主程序入口。通过安装langchain等库实现功能，使用Chroma存储向量数据。核心代码包含配置管理、文档加载与分割、对话链创建等功能。系统支持多格式文档处理，具有token计数和对话历史管理能力。运行后生成本地数据库，使AI能基于用户提供的内容

本文介绍了如何使用本地部署的大模型(qwen3)构建个人知识库。首先确保已通过ollama部署本地模型并准备知识库文件。项目结构包括文档目录、配置文件和主程序入口。通过安装langchain等库实现功能，使用Chroma存储向量数据。核心代码包含配置管理、文档加载与分割、对话链创建等功能。系统支持多格式文档处理，具有token计数和对话历史管理能力。运行后生成本地数据库，使AI能基于用户提供的内容

帮助读者快速部署自己的本地大模型，并在开发过程中进行模型调用，以及在开发工具中实现AI对话

本文介绍了如何搭建适合大模型开发的环境配置流程：1）下载Python 3.8.10版本；2）更新pip至24.0版本；3）根据CUDA版本安装匹配的PyTorch（含版本选择技巧）；4）以管理员身份通过指定命令安装fairseq库（解决常见安装问题）。重点提示了软件版本兼容性的重要性，并提供了PyTorch历史版本查询地址。整个流程使用PyCharm作为开发工具，包含详细的命令行操作指引。