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docker容器中go访问https出错tls: failed to verify certificate: x509: certificate signed by unknown authority

docker容器中访问https,是缺少了CA证书,在制作镜像时要记得添加一下证书。

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#docker#golang#https
RAG 从入门到放弃?丐版 demo 实战笔记(go+python)

RAG(检索增强生成)技术结合了搜索引擎和大语言模型,通过向量数据库检索相关数据并构建提示词,提升大模型在特定业务场景下的回答质量。该技术适用于数据规模大、时效性要求高、多租户隔离等场景。文章提供了一个基于Go的本地化RAG实现Demo,包含权限控制、向量检索和智能问答功能,使用Qdrant向量数据库和Ollama+Llama3/DeepSeek本地模型。核心流程包括个性化查询处理、权限过滤的向量

低代码平台的使用学习

低代码平台是一种开发工具或环境,它们旨在简化应用程序的开发过程,减少编码量,提高开发效率,同时降低对传统编程知识的依赖。通过低代码平台,开发人员可以使用图形化界面和拖拽功能,而不需要手写大量代码,从而更快地构建应用程序。总的来说,低代码平台在适合的场景下可以显著提高开发效率和降低开发成本,对于快速原型、中小规模项目以及业务人员参与开发的情况非常有用。但对于复杂的、高性能要求以及高度定制化的项目,传

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#低代码#学习
从 `go build` 开始:Go 第三方包加载流程源码导读

Go Module 加载流程源码解析 本文基于 Go 1.25.0 源码,分析了 go build 命令中模块加载的核心流程。主要包含: 调用链分析:从 main.go 入口到 build.go 核心逻辑的执行路径,重点介绍了 modload.LoadPackages() 作为模块加载的总调度。 关键函数解析: LoadPackages() 负责收集所有依赖包、区分第三方包、解析 import p

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#golang
Go 在哪里找第三方包?Module 查找顺序详解

Go 编译器查找代码包的顺序遵循严格的优先级:1) 检查是否属于主模块(Main Module)本地代码;2) 查看go.mod中的replace指令;3) 检查vendor目录(若启用);4) 查找$GOPATH/pkg/mod缓存;5) 最后通过GOPROXY下载。这个流程解释了为何有时修改不生效或找不到包,帮助开发者准确定位问题环节。标准库优先从$GOROOT查找,而主模块代码优先级高于远程

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#golang#开发语言#后端
用了 Cursor 半年,我总结了这些让代码写得飞起的技巧

本文分享了使用 Cursor AI 辅助编程的经验总结,重点介绍了基础配置、提示词工程和进阶技巧。在基础配置部分,强调了.cursorignore文件的重要性以避免无关文件污染上下文,以及如何通过.cursorrules定制编程规范。提示词工程部分提出了"目标+具体要求+约束条件"的黄金公式,并建议将AI视为兼具实习生和老师双重角色。进阶技巧包括AI辅助测试驱动开发(TDD)的

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#AI
flutter 初识(开发体验,优缺点)

flutter的上手难度还行,不过我做上述的小应用,还是花了一天的时间(主要还是要熟悉其框架结构以及基础语法,数据请求等),整体开发体验还不错,中文社区也挺强大的,基本上问题一搜都能有解答。这里要吐槽一下,我做的应用有个解压缩的功能,遇到了gbk编码问题,flutter对中国用户真是不怎么友好,这个问题花了好半天才解决(可能是我太菜了 =-=!跨平台提供了便利性,同样也提高了复杂性,对开发者的知识

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#flutter
低代码平台的使用学习

低代码平台是一种开发工具或环境,它们旨在简化应用程序的开发过程,减少编码量,提高开发效率,同时降低对传统编程知识的依赖。通过低代码平台,开发人员可以使用图形化界面和拖拽功能,而不需要手写大量代码,从而更快地构建应用程序。总的来说,低代码平台在适合的场景下可以显著提高开发效率和降低开发成本,对于快速原型、中小规模项目以及业务人员参与开发的情况非常有用。但对于复杂的、高性能要求以及高度定制化的项目,传

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#低代码#学习
docker容器中go访问https出错tls: failed to verify certificate: x509: certificate signed by unknown authority

docker容器中访问https,是缺少了CA证书,在制作镜像时要记得添加一下证书。

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#docker#golang#https
RAG 从入门到放弃?丐版 demo 实战笔记(go+python)

RAG(检索增强生成)技术结合了搜索引擎和大语言模型,通过向量数据库检索相关数据并构建提示词,提升大模型在特定业务场景下的回答质量。该技术适用于数据规模大、时效性要求高、多租户隔离等场景。文章提供了一个基于Go的本地化RAG实现Demo,包含权限控制、向量检索和智能问答功能,使用Qdrant向量数据库和Ollama+Llama3/DeepSeek本地模型。核心流程包括个性化查询处理、权限过滤的向量

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