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react中的常用钩子函数总结

react中的常用钩子函数总结Hook 是 React 16.8 的新增特性。它可以让你在不编写 class 的情况下使用 state 以及其他的 React 特性一、useState:让函数组件也可以有state状态, 并进行状态数据的读写操作1、语法:const [xxx, setXxx] = React.useState(initValue)2、解释:useState()说明:参数: 第一次

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#react.js#javascript
docker的安装及常用容器的生成

docker的安装及常用容器的生成

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#docker#centos#linux +2
delete from删除几张表关联和mysql几种连接查询总结

在删除时:deletefrom sys_role_menu s left join sys_menu m ON s.menu_id = m.menu_idwhere m.sys_type=1 and s.role_id in<foreach item=“roleId” collection=“array” open="(" separator="," close=")">#...

AI大模型之旅——向量数据库Milvus

开源高性能、高扩展性的向量数据库。Embeddings被用来将非结构化数据转换成能够捕捉其基本特征的数字向量,然后将这些向量存储在向量数据库中,从而实现快速、可扩展的搜索和分析。Milvus提供强大的数据建模功能,使您能够将非结构化或多模式数据组织成结构化的Collections。它支持多种数据类型,适用于不同的属性模型,包括常见的数字和字符类型、各种向量类型、数组、集合和JSON,为您节省了维护

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#人工智能#数据库#milvus
AI大模型之旅——LangChain基础组件

封装好的基础聊天模型和其他组件。LangChain集成包,目前LangChain会将一些重要的集成包单独拆分出来(例如langchain-openai , langchain-anthropic 等),让集成包更轻量级,这些包将会由LangChain团队和集成包的开发者共同维护。构成AI应用的链、AI agent和检索器。社区维护的第三方集成包。⽐如:Model I/O、Retrieval、Too

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#人工智能
AI大模型之旅——LangGraph实现Agent

由于 LLM的知识受训练数据限制,推理能力也存在一定局限,AI Agent技术则通过工具调用来弥补这些不足,从而获取最新信息、优化工作流、拆解任务,最终实现更复杂的功能。它让LLM充当"决策大脑",根据用户输入自主选择和执行工具(如搜索、计算、数据库查询等),最终生成精准的响应。:实际执行决策的能力 比如:检索、推理、编程 6)协作:通过与其他智能体交互合作,完成更复杂的任务目标。:当遇到无法直接

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#人工智能
AI大模型之旅——MCP深入理解

MCP (Model Context Protocol,模型上下文协议),2024年11月底,由Anthropic推出的一种开放标准,旨在统一大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具之间的通 信协议。MCP的主要目的在于解决当前Al模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力 的难题,MCP使得AI应用能够安全地访问和操作本地及远程数据,为AI应用提供了 连接万物的接口构建为 LLMs 提供工具和数据的服

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#人工智能#microsoft
dom4j读取xml文件的一个小例子

dom4j读取xml文件的一个小例子准备好xml,我准备了一个(记得xml前面不能有空格)<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><Logs count="8" src="测软件" srcIp="192.168.40.43" srcNO ="SZRJ"><Log code = "Operation_Log" description=

#java
MongoDB副本集搭建及在springboot中使用

MongoDB副本集搭建及在springboot中使用一、mongoDB副本集的搭建原则就是一台master(主),一台salve(从),一台arbiter(仲裁)1、下载mongoDBhttps://www.mongodb.com/download-center/community/releases/archive2、上传到准备好的三台服务器135、136、137,并解压tar -zxvf mo

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#数据库#java#linux
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