本文介绍了如何将调试完成的Dify爬虫插件进行打包与发布。首先使用"difypluginpackage"命令对插件进行打包，生成.difypkg格式的插件包。接着说明如何将打包好的插件导入Dify平台，包括可能遇到的签名验证问题及其临时解决方案（修改.env文件添加FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false）。最后提到后续将讲解更安全的插件签名导入方式。文章

本文介绍了基于Crawl4ai开发的网页爬虫插件实现过程。通过配置CrawlerRunConfig设置爬取深度(2级)、域名限制和最大页面数，使用FilterChain实现URL过滤功能。核心逻辑包括：1) 通过deep_crawl_url函数获取目标网页内容；2) 使用正则表达式提取符合条件的HTML链接；3) 通过关键字参数uRLPatternFilter进行URL过滤。插件支持批量URL爬取

本文详细介绍了Crawl4ai爬虫插件的凭证校验开发过程。主要内容包括：1）在插件目录下创建crawl4ai_api.py实现access_token校验逻辑；2）编辑凭证验证类和方法，通过调用Crawl4aiAPI类实现凭证校验；3）配置插件凭证参数；4）实现业务逻辑调用时的自动凭证校验；5）通过print打印测试开发效果。文章展示了从凭证配置到业务逻辑调用的完整开发流程，并强调参考官方文档的重

本文介绍了如何将Crawl4AI网页爬虫开发为Dify插件的过程。主要步骤包括：搭建Dify插件模板环境（Windows系统）、创建插件模板（Python语言）、开发插件逻辑（实现爬虫功能）、调试部署（通过VSCODE和Anaconda环境）。重点说明了工具参数配置（yaml文件）和核心逻辑实现（Python类），并提供了调试过程中常见问题的解决方案。该插件支持URL过滤功能，可将爬虫服务集成到D

4、在[Service]下边增加一行：Environment=“OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080”，端口根据实际情况修改。1、在线安装（由于国内github的原因安装比较慢，预计2个小时内）3、 通过Ctrl+D 退出默认的通讯。9、ps显示当前正在运行的模型情况。2、 通过Ollama安装。5、重载daemon文件。6、启动ollama服务。

为了比较系统的学习大模型的训练与应用有了该样例，仅供由此爱好的初学者参考和给自己留存。本文将以去哪网酒店预订评论数据作为训练材料进行模型训练，力求达到输入中文描述，模型自动匹配该描述是好评还是差评。

在使用flask-admin 中modelview默认的视图时，有时需要扩展额外的action来实现特定效果，如添加基于列表的批量处理事件。

给出了答案），简单说就是由于我们修改了端口号会导致ollama list、ollama ps 等命令无法执行，只能执行ollama --version.我们带着端口号去访问即可。3、异常：Error: could not connect to ollama app, is it running?2、通过Ollama 启动模型后，只能本地访问的问题。1、OllamaAi设置外网访问。

9、创建软连接（可以通过whereis python查询路径，默认：/usr/local/bin/python3）5、先安装Python3的安装依赖（可以选择 yum install gcc、zlib....）2、下载python3.11.2（会下载到当前目录）3、解压压缩包（会解压到当前目录）4、初始化python 文件配置。5、更新与检查yum信息。11、pip3安装。4、更新新的yum缓存。

背景本人最因工作原因接触到各种电路板，传感器，而自己又是一个小白，随意在其他朋友的推荐下决定从树莓派开始玩传感器；本例子为树莓派控制红外避障传感器材料1、树莓派4b2、火焰传感器模块3、导线操作1、通过xshell 工具来连接树莓派4B，输入命令gpio readall 来获取当前树莓派的针脚2、用导线连接树莓派的针脚2（物理编号，VCC，5V），针脚6（物理编号，GND，回路），18（物理编号