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本文介绍了LangGraph在AI工作流编排中的优势与应用场景。文章通过地铁类比形象解释了LangGraph的核心概念（节点、边、状态等），并与LangChain、K2进行了三方对比，指出LangGraph适合处理需要循环和分支的复杂任务。重点以"AI发起考勤流程"为例，展示了LangGraph如何实现"填写-校验-重填"的闭环流程，解决了LangChain

LangChain：连接AI与外部世界的智能工具箱 LangChain是一个帮助大语言模型（如GPT-4）与个人数据、外部工具协同工作的技术框架。它将复杂功能简化为五大核心组件： LLM封装器统一调用不同AI模型 提示模板标准化提问格式 索引快速检索私有数据（如将笔记转为向量存储） 链串联多步骤任务（如查数据→搜网购→发邮件） 代理让AI自主调用外部服务（如订票、搜索）。通过这套工具，用户能让AI

Ollama本地大模型部署指南（12GB显存版） 本文基于RTX 5070 Ti笔记本（12GB显存+32GB内存）实战经验，总结Ollama部署代码大模型的关键要点： 核心指令 模型管理：ollama list查看模型，ollama pull下载，ollama run运行 交互命令：/bye退出对话，/?查看帮助 状态监控：ollama ps查看运行状态，nvidia-smi监控显存 避坑指南

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本文介绍了一个自动播放慕课网视频的解决方案，包含Python和JavaScript两部分代码。Python脚本实现窗口置顶和自动点击功能：1) 通过OpenCV图像识别定位"下一节"按钮；2) 模拟人类鼠标移动点击行为；3) 后台线程保持浏览器窗口置顶。JavaScript代码负责强制设置16倍播放速度，每5秒检查并确保倍速生效。该方案采用随机等待时间、多尺度模板匹配等技术提升

1.2找到项目根目录中的Dockerfile文件，这是VS刚刚帮我们自动生成的。进入和做如图标红地方修改。docker拉去数据库镜像后，会自动给该容器分配一个虚拟IP。3.4 此时容器就在运行了。我们可以在docker客户端进行查看。2.2 安装好后 记得配置国内下载镜像的地址，不然下载会很慢。然后回车，它会自动对相应的镜像拉取。此时可以直接通过sql管理工具去连接数据库镜像了。找打名称为sqls

如果第一步你发现，有代理地址，就是你设置的127.0.0.1：1080，那你直接进行第二步，应该就解决了，但如果你确实用了代理，还报这种错误，那可能就是其它原因了。如果你的网络没使用代理，然后你刚好又把你Git设置了代理，那就会报这个错。...

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