3、在终端窗口中输入cat/etc/services命令，回车后即可查看到服务器端口。1、打开linux系统，在linux的桌面的空白处右击。这两个命令都可以查看端口被什么进程占用。2、在d出的下拉选项里，点击打开终端。登录进来就是root权限。

本文介绍了客服智能体和工作流的设计实现流程。第一部分展示了客服智能体搭建的流程图；第二部分通过案例演示了意图流程图的基础应用；第三部分详细说明了工作流联网搜索的实现过程，包括效果演示、工作流设计（含头条搜索插件调用、结果总结、URL提取等节点）及调试对比（分别测试了直接调用插件和工作流调用的效果差异）。最后指出工作流已成功实现大模型处理和文本处理两个分支的功能整合。全文结构清晰，图文结合，为智能客

【代码】Langchain构建向量数据库和检索器。

分布式文件系统完美地解决了海量数据存储的问题，但是一个优秀的数据存储系统需要同时考虑数据存储和访问两方面的问题，比如你希望能够对数据进行随机访问，这是传统的关系型数据库所擅长的，但却不是分布式文件系统所擅长的，那么有没有一种存储方案能够同时兼具分布式文件系统和关系型数据库的优点，基于这种需求，就产生了 HBase、MongoDB。流处理：对运动中的数据进行处理，即在接收数据的同时就对其进行处理，对

摘要：基于Tesseract OCR和Spring Boot的图片文字识别实现 本文介绍如何使用Tesseract OCR引擎和Spring Boot框架实现图片文字识别功能。主要内容包括：1) 环境准备，安装Tesseract引擎并配置语言数据包；2) 项目配置，引入Tess4J依赖并设置Tesseract实例；3) 核心功能实现，包括服务层图片处理和REST接口；4) 识别精度优化建议，如图像

JeecgBoot还独创在线开发模式（No代码概念）：在线表单配置（表单设计器）、移动配置能力、工作流配置（在线设计流程）、报表配置能力、在线图表配置、插件能力（可插拔）等等！Shiro、MyBatis、Thymeleaf）主要目的让开发者注重专注业务，降低技术难度，从而节省人力成本，缩短项目周期，提高软件安全质量。代码下载：https://gitee.com/y_project/RuoYi。版本

在DevEco Studio V2.2 Beta1及更高版本中支持，其中，eTS低代码特性在DevEco Studio 3.0 Beta4及更高版本中支持。

LangChain4j 的目标是简化将大语言模型（LLM - Large Language Model）集成到 Java 应用程序中的过程。阿里云百炼是 2023 年 10 月推出的。它集成了阿里的通义系列大模型和第三方大模型，涵盖文本、图像、音视频等不同模态。功能优势：集成超百款大模型 API，模型选择丰富；5-10 分钟就能低代码快速构建智能体，应用构建高效；提供全链路模型训练、评估工具及全套

还可以添加知识库，这个都是你自己的服务器上部署的，安全性比coze（目前还无法再本地部署）等高。可以创建应用，然后配置你服务器运行的Ollama跑起来的大模型，可以进行界面化对话等功能。本地运行起来你的Ollama并跑起来大模型，可以正常访问到，然后再maxkb上配置。

本文介绍了PyTorch的数据处理流程。首先展示了Torch的安装方法，然后详细说明了数据转换过程。通过加载原始数据文件，将前四列作为训练特征(x_train)，最后一列作为训练标签(y_train)，并从中划分出验证集(x_valid,y_valid)。最后使用map方法将数据转换为张量格式，为后续深度学习训练做准备。文章还提出了关于数据来源的问题，但内容尚未完全展开。