我们已经习惯使用DBeaver连接各种成熟的商业或开源数据库，想着如何继续基于该工具，连接MongoDB和人大金仓数据库，查了半天很多地方说法不统一，所以自己就简单整理了一个如何利用DBeaver成功配置并连接这两类数据库，主要是配置信息如何编写，驱动库如何配置等。

Manus的确是一个可以进行任务分解的自动化解决方案，将其他AI需要多次繁杂的迭代对话做了较大的改进，相当于用户抛出一个问题或者关注的主题/任务，剩余工作让Manus自己找素材、找资料、找工具，进行汇总润色测试和验证，最后为用户提供的最终成果，目前测试的中间步骤用户是无法介入的，或者通过用户在提需求时利用约束进行引导，同时，目前只能支持网页和python execute等方式，其他方式还不支持，后

MS SQL Server2017无法按照python和R环境的问题解决办法。

随着企业各业务数字化转型工作的推进，之前在传统的单一系统（或单体应用）模式中，每个系统都要做这些公共的功能或模块，比如用户管理，权限认证，日志，邮件，财务等等，随着企业各大应用系统的不断扩展，各垂直业务板块逐步沉淀形成各自的核心业务的数字化能力，提出了基于SOA理念的分布式服务架构，SOA理念主要特性有面向服务的分布式计算、服务间松散耦合、支持服务的组装、服务注册、自动发现、以服务契约方式定义服务

本文介绍了如何利用低代码工具n8n构建自动化AI资讯工作流。系统通过n8n工作流实现RSS资讯的定时抓取、格式转换和数据存储，将处理后的内容分别存入Redis缓存和MySQL数据库。针对去重、格式统一等技术难点提供了解决方案，并展示了实时看板、趋势分析等应用场景。文章还探讨了结合AI实现摘要生成、情感分类等扩展功能，最终形成从资讯采集到智能处理的闭环系统，帮助用户高效获取和管理AI领域最新信息。

随着全球各行业的数据治理、数字化转型智能化辅助的引入发展，机器学习（包括深度学习）在逐步深入到各行各业，所以，有必要对机器学习的常见术语，经典算法及应用场景进行一次总结，其实机器学习兴起目的是为了解决人类的各种各样的分类回归问题，通过人类智能化的设计，实现机器的自动化或智能化，而且机器主要学习人类解决问题的归纳和综合逻辑方法，但目前还无法实现演绎逻辑。特别是一些数据量密集，准确性要求快捷及时的场景

目前正在开展大模型部署，目前开源大模型主要就是Llama、ChatGLM大模型等，包括Llama-1和Llama-2，在其基础上的改进大模型有Chinese-LLaMA、OpenChineseLLaMA、Moss、baichuan等等，本文主要对原始Llama大模型进行了本地部署与测试，后续再逐步学习，结合行业数据资源进行finetune，希望在开源模型的基础上对油气行业大模型建设有所帮助，大模型

LangGraph是一个基于有向循环图的AI智能体开发框架，适用于复杂协作流程如油田生产分析。该框架支持多智能体分工协作，通过动态任务分解和专业化分工提升任务性能。示例中设计了指挥官、数据提取、指标分析和质控四个智能体，采用层级指挥模式结合反思迭代机制确保分析准确性。LangGraph允许高度定制化逻辑和嵌入专业规则，具备自我纠错能力，通过循环流程自动发现并修正错误，提高报告可靠性。实现代码展示了

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利用机器学习完成储层预测