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【微服务 Day4】SpringCloud实战开发(服务保护与分布式事务 + 请求限流、线程隔离、服务熔断 + Sentinel + Seata事务管理 + XA、AT模式)

本文介绍了微服务保护与分布式事务两大核心内容。在微服务保护部分,详细讲解了服务保护方案(请求限流、线程隔离、服务熔断)及其实现工具Sentinel的安装配置与使用;分布式事务部分阐述了Seata框架的部署与集成,对比分析了XA模式和AT模式的实现原理及差异,指出AT模式通过数据快照实现无锁事务回滚,具有更好的性能表现。文章通过实际案例演示了如何运用这些技术解决微服务架构下的高并发保护与跨服务事务一

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#微服务#spring cloud#分布式 +1
【Mac 实战】简单知识图谱搭建步骤详解(Neo4j + py2neo)

本文介绍了Neo4j图数据库的使用方法及知识图谱构建流程。首先详细讲解了Mac系统下通过Homebrew安装和配置Neo4j的步骤,包括修改默认密码、基础Cypher查询语言操作等。然后以麦当劳为例,演示了节点创建、关系建立、查询修改等基本操作。接着说明数据预处理过程,包括数据清洗、实体识别和关系建模。最后给出使用py2neo构建知识图谱的Python代码模板,涵盖数据读取、节点创建、关系建立等关

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#知识图谱#人工智能#neo4j
【项目实战 Day5】springboot + vue 苍穹外卖系统(Redis + 店铺经营状态模块 完结)

苍穹外卖项目开发训练day5内容,包含Redis入门、【营业状态模块】的代码开发内容,保姆级笔记教程!

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#spring boot#redis#mybatis +2
【项目实战 Day10】springboot + vue 苍穹外卖系统(SpringTask + 订单定时处理 + WebSocket + 催单 + 来单提示 完结)

苍穹外卖项目开发训练day10内容,包含SpringTask 、【订单定时处理】、 WebSocket 、【催单】 、【来单提示】的代码开发内容,保姆级笔记教程!

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#spring boot#后端#spring +2
【项目实战 Day9】springboot + vue 苍穹外卖系统(用户端订单模块 + 商家端订单管理模块 完结)

苍穹外卖项目开发训练day9内容,包含【用户端订单模块】、【商家端订单模块】、【校验地址是否超出配送范围】的代码开发内容,保姆级笔记教程!

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#spring boot#vue.js#java +2
【项目实战 Day11】springboot + vue 苍穹外卖系统(Apache ECharts + 营业额统计优化 + 用户统计 + 订单统计 + 销量统计 完结)

苍穹外卖项目开发训练day11内容,包含【营业额统计】、【用户统计】、【订单统计】、【销量排名统计】代码开发内容,保姆级笔记教程!

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#echarts#后端#spring boot +1
【项目实战 Day12】springboot + vue 苍穹外卖系统(Apache POI + 工作台模块 + Excel表格导出 完结)

苍穹外卖项目开发训练day12内容,包含【工作台模块】、【导出Excel表格】代码开发内容,保姆级笔记教程!

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#后端#spring boot#java
【Mac环境配置教程】深度学习环境配置(Anaconda + PyTorch)

本文介绍了Anaconda的安装配置和PyTorch的安装步骤。首先指导用户在官网下载安装Anaconda,创建新的虚拟环境以隔离不同项目的依赖。然后详细说明如何在PyTorch官网选择合适的版本,通过命令行在虚拟环境中安装PyTorch,并提供验证安装成功的方法。整个流程包括环境配置、包管理工具使用和深度学习框架安装,为后续开发工作做好准备。

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#macos
【大模型入门】LangChain超详细教程(基础知识 + RAG实战项目 + Agent实战项目)

本文摘要: 本文详细介绍了LangChain框架的安装配置、核心功能及实际应用案例。主要内容包括: LangChain安装与配置 通过pip安装核心包及扩展组件 API密钥环境变量配置方法 系统环境验证步骤 RAG检索增强生成技术 完整工作流程:索引构建→检索→增强→生成 向量数据库原理与应用 本地知识库更新方案(含MD5去重) LangChain核心组件 大语言模型调用(阿里云/本地Ollama

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#python#RAG
【大模型入门】LangChain4j(ollma + 会话记忆、隔离、持久化 + RAG知识库 + Tools工具)

本文系统介绍了大模型部署与LangChain4j应用开发。主要内容包括:1)大模型两种部署方式(本地部署与API调用)及参数详解;2)LangChain4j框架开发,涵盖会话功能实现、流式调用、消息注解、会话记忆与隔离、持久化存储;3)RAG知识库原理与实现,包括文档加载/解析/分割、向量数据库操作;4)Tools工具开发,使大模型具备调用外部函数能力。通过完整案例演示了从基础对话到复杂业务场景的

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#人工智能#java#RAG
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