工作中，每次新建项目或者从git拉取新项目，每次都需要重新配置下maven配置，要是平时不太频繁还好，但是最近几年项目都是搞敏捷开发，基本上三个月就要，换个新项目，而且有时候，自己想学习，想从gitee或者github上拉些开源代码做研究。导致自己配置maven的次数太频繁，于是琢磨IDEA如何做全局配置maven，来解决这个问题。下面看教程。以上就是配置maven全局的所有步骤，从git上拉取一

本文主要通过文字和代码的方式讲解Springboot MyBatis如何实现多数据源切换和主从复制（读写分离），这里是通过从数据库数据源配置表中配置获取动态数据源配置信息，并实现数据源生成，切换，主从复制操作的。技术实现主要原理是：的方式实现的。AbstractRoutingDataSource是SpringJDBC提供的一个数据源路由类，用于根据不同的数据源选择对应的目标数据源。在一些复杂场景中

1.首先选中你要拼接的第一张图片，右键选着编辑，会自动打开自带的画图工具然后就是打开第一张图片，如下图所示接着就是将画布托大，如下图所示。然后点击选择，选择下面的空白区域，选着区域的范围要比准备拼接的图片大。然后就是点击【粘贴】下的【粘贴来源】，如下图所示接下拖动图片到合适位置，点击保存即可。...

一、数字人民币概述数字人民币，又称中国央行数字货币、DC/EP、e-CNY，是由中国人民银行发行的 数字形式的法定货币，由指定运营机构参与运营并向公众兑换，以广义账户体系为基础， 支持银行账户松耦合功能，与纸钞和硬币等价，具有价值特征和法偿性，支持可控匿名。上述定义可以从四个层面理解：（1）从货币定位看，数字人民币由中国人民银行 发行，是一种和纸钞、硬币等价的法定货币，定位于流通中现金（M0），属

六爻排神煞方法摘要 六爻预测中，神煞是辅助判断吉凶的重要元素，主要通过日干支推算。常见神煞包括天乙贵人（依日干查，如乙日贵人在子、申）、驿马（依日支三合局查，如巳日马在亥）、桃花（日支查，巳日桃花在午）、华盖（日支查，巳日华盖在丑）等。排盘时需先确定日干支，按规则匹配地支，在对应爻位标注。神煞需结合六亲旺衰综合判断，同一爻可带多神煞，吉凶取决于所临用忌神。现代排盘软件可自动计算，但掌握原理至关重要

摘要： MaxKB4j是基于Java开发的LLM工作流与RAG开源平台，整合MaxKB和FastGPT优势，适用于智能客服、企业知识库等场景。V2版优化了工作流代码，提升性能与稳定性。部署需Docker环境，推荐配置随数据量递增。部署步骤：1）准备网络与Docker环境；2）下载docker-compose.yml；3）启动容器后通过8080端口访问（默认账号admin/tarzan@123456

本文档详细介绍了如何使用 Docker Compose 部署 MaxKB4j 知识库系统。主要内容包括： 环境准备 - 提供 Windows/Linux/macOS 的 Docker 安装指南及硬件要求 快速部署 - 通过简单的 docker compose up -d 命令一键启动系统 配置详解 - 解析 docker-compose.yml 文件中的 PostgreSQL、MongoDB 和

文章摘要： MaxKB4j 是一个纯 Java 实现的企业级 AI 应用底座，采用 Java 21 + 虚拟线程 + LangChain4j 技术栈，专为 Java 团队构建 RAG 知识库和工作流引擎而设计。其核心亮点包括： 模块化分层架构，严格遵循契约与实现分离原则，确保可维护性； 基于 DAG 的工作流引擎设计，支持断点续跑和并发去重； 注解驱动的 SPI 机制实现节点扩展，支持 34 种节

MaxKB4j 是纯 Java 原生的 RAG + LLM 工作流引擎。以"Java 工程师做 AI 被迫学 Python"切入--主流平台 Dify/MaxKB/FastGPT 全依赖 Python/TS,而 MaxKB4j 零跨语言依赖,对比中仅它 Java 团队接入打勾。随后击破接入、幻觉、并发、流程四道鸿沟:二阶段精排治幻觉、虚拟线程撑千级并发、30+ 节点工作流跑复杂业务。docker

企业级RAG平台选型指南：MaxKB4j vs Dify vs FastGPT 面对LLM应用需求，企业需在三大开源RAG平台中选择：Dify（Python生态，功能丰富）、FastGPT（Node.js开发，交互友好）和MaxKB4j（Java原生，企业集成优势）。 核心差异： 技术栈：MaxKB4j基于Spring Boot 3，适合Java团队无缝集成；Dify和FastGPT分别依赖Pyt