博主最近因为需要制作ppt并且讲解这三个模型，进行了很多的资料查阅和学习工作，因为本身博主在这方面的基础是小白，所以也更加理解小白在进行相关的学习时所遇到的困难，所以今天分享一下博主在学习过程中所制作的偏白话讲解的ppt,让更多人跨过那些专业晦涩的名词拦路虎~~如上如上，觉得还可以的话就点个赞吧！

本项目旨在构建一个智能化的高考咨询助手，结合 AI 大模型、知识增强（RAG）和 3D 数字人交互，为用户提供智能高考问答、志愿填报建议、政策解读等功能。Fay 不直接提供 3D 数字人功能，而是作为前端界面，连接 AI 和数字人。Fay 作为界面管理工具，可以负责用户交互（输入框、语音按钮等）。结合语音合成（TTS），实现 AI 语音播报。3D 数字人用于展示 AI 生成的回答。结合表情动画，实

本文介绍了如何利用 Mermaid 语法在 draw.io 中快速绘制流程图和 ER 图。Mermaid 是一种基于文本的图形绘制工具，支持多种图形类型，语法简洁，适合开发者和技术写作者使用。通过将 Mermaid 代码导入 draw.io，用户可以高效生成图形，并利用 draw.io 的强大功能进行进一步优化。文章详细说明了如何在 draw.io 中导入 Mermaid 代码，并提供了流程图和

​​这两个端口不一致就构成了“跨域请求”。**CORS（Cross-Origin Resource Sharing）**是浏览器与服务器之间的一种协议，允许浏览器向服务器发起跨域请求。它的核心是由后端服务器设置 HTTP 响应头，告诉浏览器：“这个请求我允许”。场景推荐方式本地开发Vue 代理 + Spring CORS 注解或全局配置项目上线部署使用 Nginx 做反向代理微服务架构使用 Spr

在早期的 Web 应用开发中，前端页面和后端逻辑常常紧密耦合在一起。例如，一个 Java Web 项目往往采用JSP 页面 + Servlet 或 Spring MVC Controller的模式。用户请求一个页面，服务器会在后端拼接 HTML 并将整页内容返回给浏览器。页面渲染在服务端完成，前端只负责展示结果；前端和后端代码耦合严重，一处改动往往需要同时修改后端 JSP 文件与 Controll

Dify 是一个基于大语言模型的智能应用平台，致力于帮助用户快速构建和部署各种智能对话机器人和应用。它支持结合检索技术的生成模型（即 RAG，Retrieval-Augmented Generation），通过在生成回答的同时检索外部知识库，提升回答的准确性和覆盖范围。Dify 平台使得用户能够方便地训练、管理并调用自定义大模型，广泛适用于客服系统、知识问答和智能助手等场景。相比传统只依赖生成模型

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在PyCharm中创建虚拟环境的步骤如下：首先，正常创建一个项目，不选择虚拟环境。接着，在项目的终端中使用命令 python -m venv venv 创建虚拟环境，项目目录下会生成一个“venv”文件夹。通过执行 .\venv\Scripts\Activate.ps1 激活虚拟环境，使用 deactivate 退出。安装依赖时，执行 pip install -r requirements.txt

本文介绍了Python中三个常用数据处理库的核心功能： NumPy - 提供高效数值计算，核心是ndarray多维数组，支持数组创建、运算、统计、索引切片和矩阵操作。 Pandas - 数据分析核心库，提供DataFrame和Series数据结构，支持数据读取、清洗、筛选、分组聚合和缺失值处理等表格操作。 JSON - 轻量级数据交换格式，Python中内置支持，用于结构化数据的序列化和反序列化。