一、查看可用的 MongoDB 版本docker search mongo2、拉取最新版的 MongoDB 镜像docker pull mongo:latest3、查看本地镜像docker images4、运行容器安装完成后，我们可以使用以下命令来运行 mongo 容器：docker run -itd --name mongo -p 27017:27017 mongo --auth参数说明：-p

下载windows对应的go版本，此处将go升级到1.19.版本。同样的，到Go语言中文网下载Linux对应的go版本。②若使用的是yum安装的golang，则直接使用。将解压的安装包移动到/usr/local目录。此时执行go version即可看到安装成功。对升级后的项目进行依赖安装更新。即可卸载掉旧版本的golang。为GOROOT设置环境变量。

image-test-tools测试工程师，必备图片测试工具recommend:China-Gitee，Other-Github一、优点简单易上手开源免费详细使用文档提高测试效率二、功能批量重命名图片批量下载图片修改图片大小生成不同格式图片图片打水印四、环境1.nodejs如果你电脑还未安装配置nodejs环境，请参考：https://www.runoob.com/nodejs/nodejs-in

在Linux Centos上面部署Docker容器，并且将原来的项目服务放到docker的某个镜像中，启动服务号发现无法连接到容器所在宿主机的mysql数据库，但是现在项目服务需要连接mysql数据库。例如：SQLalchemy但是在容器中项目localhost默认的是docker容器这个虚拟主机的ip，而我在docker该镜像容器中上面并没有安装mysql服务，使用宿主机的ip地址，docker

为什么这里叫“喂养”DeepSeek 本地模型，因为大模型再强大也有它天然的局限性，比如：训练数据不可能包含你的私域数据，而打造自己的本地私域知识库，就需要检索这些数据，具体采用的是RAG（检索增强生成）方法。英文全称是Retrieval-Augmented Generation，采用RAG就需要把你的私域数据向量化，然后存储到向量数据库中，支持向量检索配合LLM大模型一起提供更专业的回复。简单概

手把手教学，实现本地部署DeepSeek-R1 私有化AI助手，三大总结：DeepSeek官方技术白皮书核心优势总结。

在构建基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的系统时，向量化是核心步骤之一。它涉及将文本数据转换为数值向量，以便能够高效地进行相似性搜索和检索。以下是关于如何向量化以及向量化文件存放位置的详细说明。向量化的核心是将文本数据转化为高维向量表示（Embedding）。通常使用预训练的语言模型来生成这些向量。： 使用 Milvus 等向量数据库存储向量，参考前面的示

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