开始节点：用户上传文件，支持txt、doc、docx、pdf、ppt、md等常见文档格式。文档提取器：文档提取器节点的作用是将用户上传的文档解析并读取其中的信息，然后将这些信息转化为文本格式传递给LLM大模型进行处理。LLM处理：LLM大模型根据输入的文本内容提取指定的信息。结束节点：输出提取结果。

在HTTP节点前添加代码执行节点，将参数强制编码为UTF-8格式。在Java后端代码中进行解码操作，以确保参数的正确性。Dify智能体将含有中文的JSON参数传递到Java后端时出现乱码。

摘要：Dify知识库提供通用分段和父子分段两种策略，前者适合扁平化文本（如评论/新闻），后者适合结构化文档（如手册/论文）。通用分段按长度切割（500 tokens/段），父子分段则建立层级关系（父块500-10k tokens，子块200 tokens）。关键差异在于上下文保留能力，结构化内容优先选择父子分段。选型需考虑文本特征、检索需求和上下文完整性，技术文档推荐父子分段，碎片化内容适用通用分

本文介绍了参数提取、变量赋值与聚合三大核心功能。参数提取器将自然语言转化为结构化数据，为API请求提供标准输入；变量赋值分为会话变量（跨对话共享数据）和循环变量（1.2.0版本简化迭代管理）；变量聚合整合多分支输出，提供统一接口。三者共同构建了高效的工作流处理体系，覆盖从输入解析、数据处理到结果输出的全流程，显著提升了系统对复杂业务场景的适应能力。

摘要：变量聚合节点通过整合多路分支的变量，简化下游节点配置，支持字符串、数字等多种数据类型（需同类型聚合）。适用于条件分支或分类场景，可避免重复定义。模板转换节点基于Jinja2实现文本拼接、结构化输出（如Markdown/JSON）及HTML渲染，提升工作流灵活性。二者结合可优化数据流管理，减少冗余节点。参考Dify官方文档获取详细用法。

在写论文的过程中，我们经常遇到在写算法框架时，由于算法太长，常常占据一个页面，这样导致后续排版时候不美观同时与前文没有很好的衔接的情况，为此搜索了一下解决方法，比较有效的方法如下：\documentclass{article}\usepackage{algorithm,algpseudocode,float}\usepackage{lipsum}\makeatletter\newenvironme

摘要：Dify知识库提供通用分段和父子分段两种策略，前者适合扁平化文本（如评论/新闻），后者适合结构化文档（如手册/论文）。通用分段按长度切割（500 tokens/段），父子分段则建立层级关系（父块500-10k tokens，子块200 tokens）。关键差异在于上下文保留能力，结构化内容优先选择父子分段。选型需考虑文本特征、检索需求和上下文完整性，技术文档推荐父子分段，碎片化内容适用通用分

新手(本人)在创建一个maven工程，都报错Error : java 不支持发行版本5 或者是 Error:java: 不再支持源选项 5。请使用 6 或更高版本。首先，点settings，然后找到图中目录，这里的target bytecode version和project bytecode version都换成你的jdk版本，我的是11在settings里搜maven，把这部分设置成图里这样，

M/M/1 排队论模型1.M/M/1 模型简单介绍到达时间是泊松过程（Poisson process）；服务时间是指数分布（exponentially distributed）；只有一部服务器（server）队列长度无限制可加入队列的人数为无限这种模型是一种出生-死亡过程，此随机过程中的每一个状态代表模型中人数的数目。因为模型的队列长度无限且参与人数亦无限，故此状态数目亦为无限。例如状态0表示模型

开始节点：用户上传文件，支持txt、doc、docx、pdf、ppt、md等常见文档格式。文档提取器：文档提取器节点的作用是将用户上传的文档解析并读取其中的信息，然后将这些信息转化为文本格式传递给LLM大模型进行处理。LLM处理：LLM大模型根据输入的文本内容提取指定的信息。结束节点：输出提取结果。