快速排查SpringBoot Hikari数据库连接池连接泄露的方法，java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.

本文介绍了如何利用LangChain框架实现MCP(模型控制协议)服务调用。首先通过FastMCP构建轻量级MCP服务端，定义天气查询和时间获取工具函数。然后创建MCP客户端连接到服务端，获取工具列表。接着使用兼容OpenAI协议的模型初始化智能体(Agent)，并配置领域专家级系统提示词。最后构建Agent执行器实现多轮工具调用，展示从用户提问到工具调用再到结果整合的全流程。文章指出MCP将成为

快速排查SpringBoot Hikari数据库连接池连接泄露的方法，java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.

解决 Docker容器因 iptables无法启动的问题driver failed programming external..iptables: No chain/target/match by that name

本文介绍了一个基于LangChain构建轻量级知识库的方案。采用CSV格式存储运维场景的报错日志、原因分析和修复建议，便于日常维护。通过CSVLoader加载知识库，使用RecursiveCharacterTextSplitter进行文本分块，并改造BAAI-bge-small-zh-v1.5离线Embedding模型进行向量化。最终实现内存存储的知识库检索功能，可准确召回匹配问题的最相关数据，包

1. 前言最近入坑 NLP 了，开始正儿八经玩 Python ，那么 pip 的使用就必须要掌握了。2. 修改 Pip 仓库地址为国内源这个跟 maven 一样如果使用默认的国外仓库，很多时候速度感人 …如果想按时下班，那么更换国内源是必须的。国内常用的 Pip 地址仓库如下：阿里云， http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学， https://py

回顾从前，已经在大数据领域混了5年了，经手了不少大数据集群搭建方案，自己也做过许多大数据平台的运维工作，在这里进行阶段性的总结，主要是 原生Hadoop、CDH、Ambari集群搭建对比。

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1.前言本文将新兴的数据湖技术和数据仓库技术进行了对比，然后简要介绍三种常见的数据湖实施方案。2.数据仓库痛点没有存储非结构化的数据这里并不是说数仓不能存储非结构化的数据，而是数仓的分层模型决定了数据会被规整计算为结构化的数据，然后在处理完成的数据上进行建模、分析等。一般的数仓分层模型：ODS-> DWD-> DWS-> APP。数据分析人员一般会在 APP或 DWS层上进行分析

前言设想有一批各种类型的离线（或实时）数据（文本、csv、Excel 等），我们如何挖掘这些数据背后的价值，分析这些数据之间的关联？很容易想到的就是，写程序把每种数据按照某种规则抽取出来放到关系型数据库中进行分析。这样做可能存在什么样的问题？按照某种规则进行抽取，是否会导致原始数据信息的丢失？因为前期设计不足或者后期需求变化导致数据的重复处理？面对上千亿，甚至上万亿的数据，...