它还支持多种索引类型，包括基于LSH的索引、基于KD树的索引、基于哈希的索引等。Qdrant是一个开源的向量数据库，它可以存储和检索大量的向量，并提供高效的搜索和聚类功能。：需要使用里面的向量模型、排序模型、文本生成模型（自己本地使用Ollama安装也行）由于各个模型之间需要的参数格式不一样，这边还需要两个对查询结果格式进行转换的函数。由于数据库中没有数据，所以我们这里需要往数据库中添加一些测试数

写这篇文章，是因为前几天在「观猹」上聊了聊自己开发 WiseMindAI 的感受，那次聊完挺有触动的，所以想把这段经历也留在自己的公众号里，顺便做了些内容上的补充和修改，分享给你们。在这个过程中，我几乎把市面上主流的文档、笔记、知识库工具都体验了一遍，但始终没找到一个真正适合自己的工具。支持本地数据存储、多模型调用、多文档导入与解析，集成本地知识库、智能笔记、文档总结、知识卡片、海报生成等能力。支

它能轻松支持网页、RSS、PDF、Markdown 等十余种格式的文档，并无缝集成 ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等顶尖 AI 模型，让你的学习更加高效。这种低效，真的让人焦虑。就拿 Chris 来说，天天都要扒拉一堆 AI 相关的论文和报告，真心希望能有个“神助攻”。看到不错的知识总结图片，直接用 WiseMindAI 识别，秒变文字，整理起来太轻松了。，课件和论文看不完也啃不

等待三个模型完成总结后，就发现 DeepSeek 的版本最贴近自己的写作需求，结构清晰、重点明确，而且生成速度快。在“模型竞技场”中，你只需输入一次任务（例如“请总结这份文档的核心观点”），WiseMindAI 会。“我用不同模型总结同一份文档，结果差别挺大，有的太抽象，有的太啰嗦，我想一眼就能比较。随着越来越多的大模型加入市场，选择“哪个模型更好”成了一道新难题。，它像一场「AI 对决」，让模型

毕竟FFmpeg和video.js的生态更成熟。普通MP4文件的元数据（比如视频时长、分辨率）集中在文件头部，如果只加载中间片段，播放器可能无法解析。最近有个需求要加载长视频，用户反馈视频加载慢、播放卡顿。，而不是一次性加载整个视频文件。这样用户在观看前几秒内容时，后面的部分已经在后台默默加载了。这两种方案各有优缺点，下面详细聊聊我的实现思路和踩过的坑。请求头告诉服务端：“我只需要文件的某一部分”

???? 工具名称：WiseMindAI???? 官方网址：https://wisemind-ai.com/???? 下载地址：https://wisemind-ai.com/download/???? 支持语言：简体中文、繁体中文和英文???? 支持平台：Windows 端、Mac 端WiseMindAI 是 Chris 开发的一款 AI 智能学习助手，本文会介绍比较详细，内容较多，也可以进官网

本文基于笔者对「好的」低代码的理解，以及对业界当前开源的各类不错低代码产品的一个简单分析，期待可以给大伙一些输入，可能有些观点不够成熟，欢迎交流与讨论。可能大家谈到低代码想到更多的是低代码搭建页面的平台，内部不少也是此种，其实对于偏逻辑编排、服务 BaaS 能力的偏可视化方式其实也算低代码，旨在「通过少写代码，用更便捷的方式来实现原本需写代码的工作」。说到低代码，喜欢的人特别喜欢，不喜欢的人很不喜

它基于 Rust 构建，性能极快，能在保存时自动格式化代码并修复 lint 问题，且不干扰开发工作流。：自动生成 CODING_STYLE.md 并提供 MCP 接口，Cursor / Windsurf / Zed 实时读取。Github 地址：https://github.com/haydenbleasel/ultracite。：初始化即带 pre-commit 校验，无需额外装 husky /

不过就在刚刚，Ollama 0.10.1 版本正式上线可视化图形界面啦，同步支持 Mac 和 Windows 端，再也不用对着命令行工具敲命令了。在之前使用 Ollma 安装和运行本地模型时，都需要在命令行工具中使用，对于非技术人员，首次使用确实有点门槛。新版本 Ollama 中提供了全新的对话界面，不仅支持普通的对话，还支持下载模型，这就非常方便了。新版本 Ollama 支持添加代码文件，然后让

值得注意的是，不是每个项目都会生成视频，比如 Chris 测试的 https://codewiki.google/github.com/qwenlm/qwen 就没有生成。它能自动分析你的 GitHub 仓库，一键生成结构化 Wiki 文档，包含系统概览、函数详解，甚至能自动绘制调用关系图。Code Wiki 的文档并不是静态文件，而是为每个仓库维护了一个持续更细的结构化的 Wiki 文档。嗨，我