本文介绍了使用SQLAlchemy配置MySQL数据库的标准方法。通过dotenv模块加载环境变量，构建数据库连接字符串，创建SQLAlchemy引擎和会话工厂。使用declarative_base()创建模型基类，实现ORM映射。最后提供了一个get_db()依赖项，用于FastAPI路由中获取数据库会话，并确保请求结束后自动关闭连接。该配置方案安全可靠，避免了敏感信息硬编码，支持连接池管理，是

想从事CV领域的兄弟们在学习完transformer后，一般就开始打算学习VIT模型了，我看完VIT模型的简介就直接去GitHub上下载文件打开就开始读，直接给我干自闭了。的确的确，一口吃个大胖子一定会撑死，别不信，我接下来打算分两到三个篇文章来帮你简化这个模型（用pytorch搭建）。先放下总体流程图片简单来说就是分为以下几个模块一图像分块（Patch Embedding）

本篇文章旨在以搭建相对简单的VIT模块，来帮助兄弟们学习transformer在CV领域的应用废话不多说先把我个人认为结构容易并且附有代码注释的GitHub项目摆上：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_classification/vision_transforme

简单实现了一个基于 llama_index 和 Qdrant 的文档问答系统，主要流程包括文档加载、向量化存储、检索增强生成（RAG）以及对话交互.