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前后端分离项目中,传统的Session登录需要服务端存储会话信息,存在**服务器集群无法共享、扩展性差**的问题。而JWT作为目前最主流的无状态登录鉴权方案,彻底解决了这个痛点。本文分为三部分:零基础看懂JWT底层原理、FastAPI后端极简实现登录签发令牌、Vue3前端单文件对接登录鉴权,**所有代码极致精简,无数据库、无冗余业务逻辑**,纯核心功能方便新手快速理解原理。
在最新的SSMS 22版本中,加入了微软官方的AI工具GitHub Copilot。此篇结合微软官方的文档,汇总了我们作为机长,应该如何跟这位副驾磨合。
本文介绍了使用Power BI进行销售数据分析仪表板的实战案例。通过模拟2024年销售数据,从数据准备(Excel导入销售明细、产品和客户表)、数据建模(建立表关系和创建日期表),到DAX度量值编写(包括核心KPI、时间智能指标和排名占比计算),详细展示了分析流程。重点讲解了仪表板设计,包含总览页(KPI卡片和趋势图)、产品分析页(堆积柱形图和排名表)、区域分析页(分区柱形图和漏斗图)以及明细数据
本文详细介绍了Power Query的高级数据处理技术,主要包括:1) M语言基础与查询步骤链;2) 高级数据获取方法,如多文件合并、动态数据源和Web API调用;3) 复杂数据清洗技巧,包括文本处理、日期转换和数据类型推断;4) 高级合并与连接操作;5) 数据透视与逆透视;6) 自定义函数编写;7) 高级分组聚合;8) 错误处理机制;9) 性能优化策略。文章还总结了Power Query的最佳
这篇文章结合一个完整的前后端 RAG 项目实践,讲清楚 CLAUDE.md 到底该怎么写:什么内容必须放,什么内容绝对不能放,最后给一份可直接复用的完整示例。
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此篇的学习笔记来自于B站强哥学编程,记录了关键的代码片段和知识整理,方便后续对相应知识点的复习,这一篇是RAG的关键LangChain代码。RAG是一种结合了检索和生成的AI技术,通过从外部知识库检索相关信息,增强大语言模型的生成能力,从而提供更准确、更相关的回答。此篇使用的LangChain版本是1.x,于2026年4月。
简单介绍OpenClaw核心八大 MD 文件,soul.md, identity.md, user.md, memory.md, agents.md, bootstrap.md, skill.md, heartbeat.md。
目前不清楚这个问题是从哪个版本开始的。所以我把版本回退到了2026年4月1日的版本,因为我看视频教程,教程是在4月8日发布的,所以查看了下github的release记录,4月1日的版本是0.5.1,回退到这个版本,问题解决。本文撰写时间是2026年5月18日,目前langchain deepagent的版本为0.6.1。所以使用pip直接install deepagents的默认版本,大概率会遇
LangChain的DeepAgents已经发布有段时间了,最近的几个版本基本覆盖了大多数智能体都应该有的功能。本笔记基于 LangChain 的 DeepAgents 框架,演示如何构建了一个具有角色扮演能力的 AI 助手,并集成了自定义技能系统。以此方便后续的knowledge review以及vibe coding的reference。







