图论算法这一章节内容还是很多内容的,目前我也是在学习过程中,写篇博客来梳理下这两种常见的遍历方式,同时也要多写几道题目多加练习, 后续再更新一些深度的图论算法,包括岛屿问题,最短路径,最小生成树,强连通分量,dijkstra等等问题,一起加油。执行BFS: 不断从队列取出节点, 访问其所有未访问的邻居节点, 并入队和标记。如果该节点未被访问, 说明发现一个新的连通分量, 计数+1并加入队列。若未访

上一篇文章主要围绕 RAG 展开，从 ChatModel、Prompt、Embedding、Indexer、Retriever、Transformer 这些组件入手，理解了一个最小 RAG 系统是怎么把外部知识交给大模型使用的。继续往后学习 Eino 时，会发现只会调用模型还不够。真实的人工智能应用通常不是一个简单的“输入问题 -> 模型回答”流程，而是需要把多个步骤组织起来：有些任务要按顺序执行

Linux kernel 内核GNU工具 ( 通用许可证 )GUI Desktop环境Application应用。

这周正式完成了go进阶终端简易版聊天室项目, 现在需要把后端代码部署到docker容器中运行起来, 于是写下这篇博客记录一下部署过程以及一些error。

Ollama 可以理解成一个本地大模型运行平台，把已经训练好的模型下载到电脑上，然后在本机运行起来，我们可以直接调用。Ollama 会负责下载模型、加载模型、启动推理服务，并在本地提供 API。

Ollama 可以理解成一个本地大模型运行平台，把已经训练好的模型下载到电脑上，然后在本机运行起来，我们可以直接调用。Ollama 会负责下载模型、加载模型、启动推理服务，并在本地提供 API。

Go语言在处理并发问题上相比较其他语言具有优势，这背后离不开go runtime的运行机制。Go 并没有绕开操作系统，代码程序最终仍要借助操作系统线程在CPU上执行，内存也仍然来自操作系统。Go是在语言代码与操作系统之间增加一层runtime，由它统一管理并发任务和内存生命周期。本文针对Go 运行时如何管理 goroutine和内存为主线，给大家讲解一下go语言的GMP 调度模型与 GC 垃圾回收

最近在学习Eino这类 AI 应用开发框架, 刚开始只是跑一些简单 demo，比如调用大模型、流式输出、使用Prompt模板。往后学习自然接触到Embedding、Indexer、Retriever、Transform这些概念。这些组件单独看都不复杂，但如果把它们串起来，其实就是一个最小RAG应用的核心流程。这篇文章不是从理论角度完整介绍RAG，而是基于我学习Eino的几个小demo，回顾一下自己

聊起高性能 Web 服务器，Nginx 几乎是绕不开的骨干。最近我们帮学院部署开发项目学习到了Nginx的使用, 既然要实战部署，那咱们就以最经典的 Vue 3 + Golang (Gin) 架构为例。这种架构下，Nginx 不再单单只是一个工具，而是连接前后端的核心管家。Nginx的主要作用有三个: 1. 充当web服务器2. 反向代理3. 负载均衡。

其实我们可以完全不用ServerMux,因为 http.ListenAndServe()的第二个参数就是Handler,可以传入任意实现ServerHTTP的对象,包括自定义路由器。w.Write([]byte("用户列表..."))} else {// 启动。