在上篇文章：一系列带你学会Coze——Coze智能体开发我们已经学习了Coze智能体的开发和相关API、SDK介绍，本文将使用Python的Coze SDK实现一个人生模拟器。

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在学习xxl-job时，使用docker方式部署xxl-job调度中心（2.4.0版本），但是明明使用的官方默认密码初始化的数据库，结果总是登录不成功：上面是官方源码仓库xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql的用户名和密码，对应admin/123456，下面是我的数据库中的admin对应的密码，可以发现，值是一样的。官方源码。

随着GPT、DeepSeek等大模型的技术不断蓬勃发展，大模型与人之间的交互成为AI技术快速落地应用的难题。智能体，作为大模型应用的关键一环，成为行业内的热点。Coze作为国内字节旗下的智能体开发平台，帮助无编程经验或少量编程经验的人也可以轻松上手大模型开发应用，快速开发出自己的AI产品；也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中，因此具有较高的学习价值。Coze的Play

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Elasticsearch从入门到进阶——搜索优化原理上篇文章我们已经对搜索引擎进行了优化，使其的搜索能够加速。

v-model 是Vue框架的一种内置的API指令，用于处理双向数据绑定，本质是一种语法糖写法。双向数据绑定是指数据绑定在视图上，视图的改变会影响绑定的数据，而数据的改变又会影响视图的显示。因此常用于表单项，表单元素通过v-model绑定数据，数据变化会影响表单元素的数据显示，而表单内的输入数据又会影响绑定的数据。</script><template><input v-model="message

找到全连接层和前一层，用5*5的过滤器来实现卷积层的转化，数量是400个（编号1所示），输入图像大小为5*5*16，用5*5的过滤器对它进行卷积操作，过滤器实际上是5*5*16，因为在卷积过程中，过滤器会遍历这16个通道，所以这两处的通道数量必须保持一致，输出结果为1*1。再添加另外一个卷积层（编号2所示），这里用的是1*1卷积，假设也有400个1*1的过滤器，在这400个过滤器的作用下，下一层的

仔细想想我们人类是如何翻译句子的？可以这样理解e，它表示每次输出第i个翻译结果时我们要花费多大的注意力在激活值a，观察上图的网络结构可以发现，e显然和decoder的第i-1的翻译输出和encoder的第j个激活值有关，即a’和a。在翻译第一个词There的时候，注意力模型为不同的特征向量赋予不同的注意力，上下文附近可能注意力更高，远离的词可能注意力更低，把注意力的集中程度量化成注意力权重参数α，

在这里分享一下使用docker compose启动Elasticsearch和Kibana遇到的两个问题的解决方案。