经常会有同学来问我，我的数据库占用空间太大，我把一个最大的表删掉了一半的数据，怎么表文件的大小还是没变？那么今天，我就和你聊聊数据库表的空间回收，看看如何解决这个问题。这里，我们还是针对MySQL中应用最广泛的InnoDB引擎展开讨论。一个InnoDB表包含两部分，即：表结构定义和数据。在MySQL 8.0版本以前，表结构是存在以.frm为后缀的文件里。而MySQL 8.0版本，则已经允许把表结构

前言:目前很多公司的项目都采用.gradle。所以你也必须学会如何导入.gradle项目，大致了解一些。接触过一些项目之后。我把自己的一些总结写出来分享给大家。 第一：得下载gradle.比如下载3.2.1版本(我用的)，下载地址:https://download.csdn.net/my  我的博客地址有。第二:配置环境变量。主要是在path里添加下路径即可。第三:打开myec...

上一讲里，我们已经学会了通过AI来进行语音合成。有了语音识别、ChatGPT，再加上这个语音合成，我们就可以做一个能和我们语音聊天的机器人了。不过光有声音还不够，我们还希望这个声音可以是某一个特定的人的声音。就好像在电影《Her》里面那样，AI因为用了影星斯嘉丽·约翰逊的配音，也吸引到不少观众。最后，光有声音还不够，我们还希望能够有视觉上的效果，最好能够模拟自己真的在镜头面前侃侃而谈的样子。这些需

Dify 是当下 AI 领域有名的开源项目之一，帮助用户快速构建和部署基于大语言模型的应用程序。平台采用模块化设计，集成RAG引擎、AI工作流编排和Agent构建功能，支持PDF/PPT等多格式文档处理及向量数据库对接，支持通过阿里云容器服务ACK实现生产级高可用部署。用户可通过可视化界面搭建复杂工作流，并实现生产级部署。

本文带你从零开始，用最短路径跑通 Dify + DeepSeek 大模型，完成一个能正确回答“三国演义的作者是谁”的对话应用。整个流程成本很低，10~20 元就能玩很久。

本文基于 vLLM+Docker 部署 BGE-M3 向量服务，详解参数、调优，手把手完成 Dify 知识库集成落地

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本文详细介绍了在个人开发者环境下，使用 **vLLM + Docker** 部署 **Qwen3.5-9B-INT8 量化多模态大模型** 的完整流程。文章从模型选型出发，分析了 INT8 量化版本的显存优势（仅需 8-10GB），并逐步讲解了 GPU 环境检查、数据盘永久挂载（开机自动挂载）、vLLM 容器化部署等核心操作，提供了完整的 docker run 启动命令及参数详解。同时，针对部署过

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