本文介绍了在内网Linux服务器上部署FastGPT环境的完整流程。首先在Windows主机上拉取所需的Docker镜像（包括Redis、MongoDB、PGVector、MinIO等基础组件和FastGPT相关镜像），然后通过docker save命令将所有镜像打包成单个tar文件。接着将该文件传输到内网服务器，使用docker load导入镜像。最后提供了详细的docker-compose.y

本文介绍了如何将带有彩色框标记的裂缝图片转换为YOLO格式标签文件，并训练裂缝检测模型的过程。首先通过Python脚本自动识别图片中的绿、蓝、红色框，分别对应纵向、横向和网状裂缝类别，生成YOLO格式的txt标签文件。然后配置data.yaml文件，使用YOLOv8进行模型训练。文章还包含模型验证、预测使用以及新增图片标注的方法，最后通过labelImg工具对未标注图片进行手动标注以扩充训练数据集

ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,只需一条命令即可在本地跑大模型。开源项目，专注于开发和部署先进的大型语言模型（LLM）1b是10亿参数，通常1B，意味着需要机器需要1G以上的内存，大的数据通常在需要更高性能的任务中使用。Python3.13.0版本安装open-webui时报错。默认是7b，但是需要切换下，这样右边的命令参数才会变。双击下载的OllamaSetup.exe，无脑安装

可视化工作流编排：通过零代码拖拽式界面，无需编写代码就能构建复杂的AI工作流程，降低开发门槛，提高开发效率。多模型支持：可无缝集成GPT系列、Llama、Mistral等数百种语言模型，兼容OpenAI API兼容的私有化模型，也支持本地部署的LLaMA2、ChatGLM3等开源模型，让企业能根据业务需求和成本灵活选择。RAG增强检索。

docker-compose.yml 内容：我这里的是ai服务，所以将原先的文件内容做了变更，你们需要用到什么服务就在下面文件中进行更改即可。Docker 尝试拉取 eclipse-temurin:21-jre 镜像时遇到了网络相关的问题，使用国内镜像加速器。发现redis连接报错一直连接127.0.0.1， ，可是我的配置文件中名称指定了地址。看了一眼安装教程有点繁琐，先去掉，后续有时间再进行安

一般通用大模型无法满足企业实际业务需求，涉及到知识局限性、信息安全等问题，企业不能将私域数据上传到第三方平台训练，而 AnythingLLM 就是为解决这个问题而生的框架。它能在本地轻松构建基于 LLM 的 AI 应用，集成 RAG、向量数据库和强大的 Agent 功能，是高效、可定制、开源的企业级文档聊天机器人解决方案。为 4096 (这里的 token 数量视情况而定，一般来说越大会越准确但解

打开Maven的xml配置文件加入如下内容。添加完成后重新打包生效。

【代码】FinalShell离线激活专业版高级版java代码。

这里的第一行代表的创建名称为delete_data的事件。第三行是该事件的操作内容，执行我们的存储函数。如果想要创建后并不开始生效可以增加。1.创建定时器用来执行存储过程函数。第二行是执行周期为每10秒执行一次。任务完成后清除定时器, (默认)上面用到的是每10秒执行一次。这里默认是创建好后立即执行。任务完成后不清除定时器。4.定时任务的开启关闭。2.查看定时任务事件。还有其他执行–关键字。

1.下载jdk8方法一：官网手动下载下载Linux环境下的jdk1.8http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html2.解压tar -zxvf jdk-8u291-linux-x64.tar.gz3.配置jdk环境变量vim /etc/profileexport JAVA_HOM