llm学习-3(向量数据库的使用)
1:数据读取和加载
接着上面的常规操作
加载环境变量---》获取所有路径---》加载文档---》切分文档
代码如下:
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenvload_dotenv(find_dotenv()) # 获取folder_path下所有文件路径,储存在file_paths里
file_paths = []
folder_path = './llm-universe/data_base/knowledge_db'
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):# print('*'*50)# print('root:', root)# print('dirs:', dirs)# print('files:', files)# print('*'*50)for file in files:file_path = os.path.join(root, file)file_paths.append(file_path)
print('*'*50)
print('file_paths:', file_paths)from langchain.document_loaders.pdf import PyMuPDFLoader
from langchain.document_loaders.markdown import UnstructuredMarkdownLoader# 遍历文件路径并把实例化的loader存放在loaders里
loaders = []for file_path in file_paths:# 按照后缀对文件进行读取file_type = file_path.split('.')[-1]if file_type == 'pdf':loaders.append(PyMuPDFLoader(file_path))elif file_type == 'md':loaders.append(UnstructuredMarkdownLoader(file_path))# 加载文件并存储到text
texts = []
for loader in loaders: texts.extend(loader.load())
'''
载入后的变量类型为langchain_core.documents.base.Document, 文档变量类型同样包含两个属性
page_content 包含该文档的内容。
meta_data 为文档相关的描述性数据。
'''
text = texts[1]
# print(f"每一个元素的类型:{type(text)}.",
# f"该文档的描述性数据:{text.metadata}",
# f"查看该文档的内容:\n{text.page_content[0:]}",
# sep="\n------\n")from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter# 切分文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
print('text_splitter_type:', type(text_splitter))
split_docs = text_splitter.split_documents(texts)
print('split_docs_type:', type(split_docs))
print('split_docs长度:', len(split_docs))
print('split_docs[0]:', split_docs[0])
2:加载词向量模型和向量数据库
# 定义持久化路径
persist_directory = './vector_db_test/'# 删除旧的数据库文件(如果文件夹中有文件的话),windows电脑请手动删除 !rm -rf '../../data_base/vector_db/chroma'#加载chroma
from langchain.vectorstores.chroma import Chromavectordb = Chroma.from_documents(documents=split_docs[:5], # 为了速度,只选择前 20 个切分的 doc 进行生成;使用千帆时因QPS限制,建议选择前 5 个docembedding=embedding,persist_directory=persist_directory # 允许我们将persist_directory目录保存到磁盘上
)#存储向量数据库
vectordb.persist()
print(f"向量库中存储的数量:{vectordb._collection.count()}")
在加载chroma的时候如果本身有向量数据库可能会产生错误:
Traceback (most recent call last):File "/workspaces/test_codespace/createVectordb.py", line 94, in <module>vectordb = Chroma.from_documents(File "/opt/conda/envs/zyx_llm/lib/python3.10/site-packages/langchain_community/vectorstores/chroma.py", line 778, in from_documentsreturn cls.from_texts(File "/opt/conda/envs/zyx_llm/lib/python3.10/site-packages/langchain_community/vectorstores/chroma.py", line 736, in from_textschroma_collection.add_texts(File "/opt/conda/envs/zyx_llm/lib/python3.10/site-packages/langchain_community/vectorstores/chroma.py", line 297, in add_textsself._collection.upsert(File "/opt/conda/envs/zyx_llm/lib/python3.10/site-packages/chromadb/api/models/Collection.py", line 299, in upsertself._client._upsert(File "/opt/conda/envs/zyx_llm/lib/python3.10/site-packages/chromadb/api/segment.py", line 352, in _upsertself._validate_embedding_record(coll, r)File "/opt/conda/envs/zyx_llm/lib/python3.10/site-packages/chromadb/api/segment.py", line 633, in _validate_embedding_recordself._validate_dimension(collection, len(record["embedding"]), update=True)File "/opt/conda/envs/zyx_llm/lib/python3.10/site-packages/chromadb/api/segment.py", line 648, in _validate_dimensionraise InvalidDimensionException(
chromadb.errors.InvalidDimensionException: Embedding dimension 384 does not match collection dimensionality 1024
这个就是因为你没有把之前的删除干净,解决方法就是要么删除原来的,要么重新开一个路径
3:向量检索
(1):相似度检索
Chroma的相似度搜索使用的是余弦距离,即:下面博客里面有相似度计算的向量数据库相关知识(搬运学习,建议还是看原文,这个只是我自己的学习记录)-CSDN博客
当你需要数据库返回严谨的按余弦相似度排序的结果时可以使用similarity_search
函数。
(2):最大边际相关性 (MMR, Maximum marginal relevance
) 检索
如果只考虑检索出内容的相关性会导致内容过于单一,可能丢失重要信息。
最大边际相关性 (MMR, Maximum marginal relevance
) 可以帮助我们在保持相关性的同时,增加内容的丰富度。
核心思想是在已经选择了一个相关性高的文档之后,再选择一个与已选文档相关性较低但是信息丰富的文档。这样可以在保持相关性的同时,增加内容的多样性,避免过于单一的结果。
参考:最大边界相关算法MMR(Maximal Marginal Relevance) 实践-CSDN博客
两个检索的代码:
#向量检索
######相似度检索
question="什么是大语言模型"
# 按余弦相似度排序的结果
sim_docs = vectordb.similarity_search(question,k=3)
print(f"检索到的内容数:{len(sim_docs)}")
for i, sim_doc in enumerate(sim_docs):print(f"检索到的第{i}个内容: \n{sim_doc.page_content[:200]}", end="\n--------------\n")#######MMR检索
mmr_docs = vectordb.max_marginal_relevance_search(question,k=3)
for i, sim_doc in enumerate(mmr_docs):print(f"MMR 检索到的第{i}个内容: \n{sim_doc.page_content[:200]}", end="\n--------------\n")
相关文章:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/15f493b469cb48879320a52ddf49e796.png)
llm学习-3(向量数据库的使用)
1:数据读取和加载 接着上面的常规操作 加载环境变量---》获取所有路径---》加载文档---》切分文档 代码如下: import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenvload_dotenv(find_dotenv()) # 获取folder_path下所有文件路径,储存在…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/668257b35e2d44a9a7b79f0b6f8542f4.png)
【01-02】Mybatis的配置文件与基于XML的使用
1、引入日志 在这里我们引入SLF4J的日志门面,使用logback的具体日志实现;引入相关依赖: <!--日志的依赖--><dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>slf4j-api</artifactId><version&g…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Linux-进程间通信(IPC)
进程间通信(IPC)介绍 进程间通信(IPC,InterProcess Communication)是指在不同的进程之间传播或交换信息。IPC 的方式包括管道(无名管道和命名管道)、消息队列、信号量、共享内存、Socket、Stre…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
C++ STL: std::vector与std::array的深入对比
什么是 std::vector 和 std::array 首先,让我们简要介绍一下这两种容器: • std::vector:一个动态数组,可以根据需要动态调整其大小。 • std::array:一个固定大小的数组,其大小在编译时确定。 虽然…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/cd39730e1c510a153a2f37436b5a0d89.jpeg)
哈哈看到这条消息感觉就像是打开了窗户
在这个信息爆炸的时代,每一条动态可能成为我们情绪的小小触发器。今天,当我无意间滑过那条由杜海涛亲自发布的“自曝式”消息时,不禁心头一颤——如果这是我的另一半,哎呀,那画面,简直比烧烤摊还要“热辣”…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e06acc3c028a448a84acdfff46a7ddd6.png)
10、matlab中字符、数字、矩阵、字符串和元胞合并为字符串并将字符串以不同格式写入读出excel
1、前言 在 MATLAB 中,可以使用不同的数据类型(字符、数字、矩阵、字符串和元胞)合并为字符串,然后将字符串以不同格式写入 Excel 文件。 以下是一个示例代码,展示如何将不同数据类型合并为字符串,并以不…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
如何正确面对GPT-5技术突破
随着人工智能技术的快速发展,预训练语言模型在自然语言处理领域取得了显著的成果。其中,GPT系列模型作为代表之一,受到了广泛关注。2023年,GPT-5模型的发布引起了业界的热烈讨论。本文将从以下几个方面分析GPT-5的发布及其对人工智…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/78fc904aa28c420fb3a245f2bde8eb73.png)
HarmonyOS ArkUi 官网踩坑:单独隐藏导航条无效
环境: 手机:Mate 60 Next版本: NEXT.0.0.26 导航条介绍 导航条官网设计指南 setSpecificSystemBarEnabled 设置实际效果: navigationIndicator:隐藏导航条无效status:会把导航条和状态栏都隐藏 官方…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
解决跨域问题(vite、axios/koa)
两种方法选其一即可 一、后端koa设置中间件 app.use(async (ctx, next)> {ctx.set(Access-Control-Allow-Origin, *);ctx.set(Access-Control-Allow-Headers, Content-Type, Content-Length, Authorization, Accept, X-Requested-With , yourHeaderFeild);ctx.set(Access-C…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6857c856a4964815a1bd6b06c769d4b8.png)
echarts实现3D柱状图(视觉层面)
一、第一种效果 效果图 使用步骤 完整实例,copy就可直接使用 <template><div :class"className" :style"{height:height,width:width}" /> </template><script>import echarts from echartsrequire(echarts/theme/…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c6d78c6dd6eb43cdae741d84a129877a.png#pic_center)
K8S集群进行分布式负载测试
使用K8S集群执行分布式负载测试 本教程介绍如何使用Kubernetes部署分布式负载测试框架,该框架使用分布式部署的locust 产生压测流量,对一个部署到 K8S集群的 Web 应用执行负载测试,该 Web 应用公开了 REST 格式的端点,以响应传入…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e0842f5fe0a640869ca9be5643517e3c.png)
20.《C语言》——【移位操作符】
🌹开场语 亲爱的读者,大家好!我是一名正在学习编程的高校生。在这个博客里,我将和大家一起探讨编程技巧、分享实用工具,并交流学习心得。希望通过我的博客,你能学到有用的知识,提高自己的技能&a…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6d6578edf1e8481988416eec068660ba.jpeg#pic_center)
你想活出怎样的人生?
hi~好久不见,距离上次发文隔了有段时间了,这段时间,我是裸辞去感受了一下前端市场的水深火热,那么这次咱们不聊技术,就说一说最近这段时间的经历和一些感触吧。 先说一下自己的个人情况,目前做前端四年&am…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1614a649ca7c493c816d311310b67aee.png)
py黑帽子学习笔记_burp
配置burp kali虚机默认装好了社区版burp和java,其他os需要手动装 burp是用java,还得下载一个jython包,供burp用 配apt国内源,然后apt install jython --download-only,会只下载包而不安装,下载的目录搜一…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8cb82fb02fc0432eb38d9d72b2ce92da.png)
selenium,在元素块下查找条件元素
def get_norms_ele_text(self):elementsself.get_norms_elements()locBy.CSS_SELECTOR,"div.sku-select-row-label"by loc[0] # 获取By类型,例如By.CSS_SELECTORvalue loc[1] # 获取具体的CSS选择器字符串,例如"div.sku-select-row-l…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/67e0159b75044e459fe9936fc61366c4.jpeg#pic_center)
认识String类
文章目录 String类字符串的遍历字符串的比较字符串的替换字符串的转换字符串的切割字符串的切片字符串的查找 总结 String类 在C语言中已经涉及到字符串了,但是在C语言中要表示字符串只能使用字符数组或者字符指针,可以使用标准库提 供的字符串系列函数完…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ff7d13e2c9b24f969d632b2f2f5050fa.png)
计算机图形学入门23:蒙特卡洛路径追踪
1.前言 前面几篇文章介绍了Whitted-style光线追踪,还介绍了基于物理渲染的基础知识,包括辐射度量学、BRDF以及渲染方程,但并没有给出解渲染方程的方法,或者说如何通过该渲染方程计算出屏幕上每一个坐标的像素值。 Whitted-style光…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
探索 TensorFlow 模型的秘密:TensorBoard 详解与实战
简介 TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具,帮助开发者监控和调试机器学习模型。它提供了多种功能,包括查看损失和精度曲线、可视化计算图、检查数据分布等。下面将介绍如何使用 TensorBoard。 1. 安装 TensorBoard 如果尚未安装 TensorBoard&…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/716fe191050b42e7bac72337fd208954.png)
yolov8obb角度预测原理解析
预测头 ultralytics/nn/modules/head.py class OBB(Detect):"""YOLOv8 OBB detection head for detection with rotation models."""def __init__(self, nc80, ne1, ch()):"""Initialize OBB with number of classes nc and la…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8165a43d44d7406fb80a337dd4dc35e6.png)
CICD之Git版本管理及基本应用
CICD:持续集成,持续交付--让对应的资料,对应的项目流程更加规范--提高效率 CICD 有很多的工具 GIT就是其中之一 1.版本控制概念与环境搭建 GIT的概念: Git是一款分布式源代码管理工具(版本控制工具) ,一个协同的工具。 Git得其数据更像是一系列微型文件系统的快照。使用Git&am…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Python作用域及其应用
Python的作用域规则决定了变量在代码中的可见性和访问性。全局作用域中定义的变量可以在整个程序中访问,而局部作用域中定义的变量则只能在其被创建的函数或代码块中访问。 全局作用域与局部作用域 全局作用域中的变量通常在程序的顶层定义,可以被整个…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ecaf3136074845ae856c76d94e802d54.png)
谷歌上架,应用被Google play下架之后,活跃用户会暴跌?这是为什么?
在Google play上架应用,开发者们最不想到看到就是应用被下架了。这意味着所有的努力都将付诸东流,因为有的应用一但被下架,活跃用户也随之嗖嗖地往下掉,这事儿可真不是闹着玩的,严重影响了收益! 为什么你的…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/690a0b79c2e3472c8716f074c0506206.png#pic_center)
web安全渗透测试十大常规项(一):web渗透测试之Fastjson反序列化
渗透测试之Java反序列化 1. Fastjson反序列化1.1 FastJson反序列化链知识点1.2 FastJson反序列化链分析1.3.1 FastJson 1.2.24 利用链分析1.3.2 FastJson 1.2.25-1.2.47 CC链分析1.3.2.1、开启autoTypeSupport:1.2.25-1.2.411.3.2.2 fastjson-1.2.42 版本绕过1.3.2.3 fastjson…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8e0691485a2f4403b7eb5d2f27305c8f.jpeg)
Unity 3D软件下载安装;Unity 3D游戏制作软件资源包获取!
Unity3D,它凭借强大的功能和灵活的特性,在游戏开发和互动内容创作领域发挥着举足轻重的作用。 作为一款顶尖的游戏引擎,Unity3D内置了先进的物理引擎——PhysX。这一物理引擎堪称业界翘楚,能够为开发者提供全方位、高精度的物理模…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/90e0b40f41bd49a788c83a9c915d5a31.png)
PyTorch之nn.Module与nn.functional用法区别
文章目录 1. nn.Module2. nn.functional2.1 基本用法2.2 常用函数 3. nn.Module 与 nn.functional3.1 主要区别3.2 具体样例:nn.ReLU() 与 F.relu() 参考资料 1. nn.Module 在PyTorch中,nn.Module 类扮演着核心角色,它是构建任何自定义神经网…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
2024.06.24 校招 实习 内推 面经
绿*泡*泡VX: neituijunsir 交流*裙 ,内推/实习/校招汇总表格 1、校招 | 昂瑞微2025届校园招聘正式启动 校招 | 昂瑞微2025届校园招聘正式启动 2、实习 | 东风公司研发总院暑期实习生火爆招募中 实习 | 东风公司研发总院暑期实习生火爆招募中 3、实习…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ccd277ddb2e84277b6970d9cc24da8bd.jpeg#pic_center)
【C++】using namespace std 到底什么意思
📢博客主页:https://blog.csdn.net/2301_779549673 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正! 📢本文作为 JohnKi 的学习笔记,引用了部分大佬的案例 📢未来很长&a…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/52e69591c23e4a3e8a2eea9e77dc67e4.png)
基于ESP32 IDF的WebServer实现以及OTA固件升级实现记录(三)
经过前面两篇的前序铺垫,对webserver以及restful api架构有了大体了解后本篇描述下最终的ota实现的代码以及调试中遇到的诡异bug。 eps32的实际ota实现过程其实esp32官方都已经基本实现好了,我们要做到无非就是把要升级的固件搬运到对应ota flash分区里面…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/193ebc31e9a45045dfd064313dd18948.gif)
116-基于5VLX110T FPGA FMC接口功能验证6U CPCI平台
一、板卡概述 本板卡是Xilinx公司芯片V5系列芯片设计信号处理板卡。由一片Xilinx公司的XC5VLX110T-1FF1136 / XC5VSX95T-1FF1136 / XC5VFX70T-1FF1136芯片组成。FPGA接1片DDR2内存条 2GB,32MB Nor flash存储器,用于存储程序。外扩 SATA、PCI、PCI expres…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9992f105e10c4816a318d2e24ee8ab69.png)
Android - Json/Gson
Json数据解析 json对象:花括号开头和结尾,中间是键值对形式————”属性”:属性值”” json数组:中括号里放置 json 数组,里面是多个json对象或者数字等 JSONObject 利用 JSONObject 解析 1.创建 JSONObject 对象,传…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
盲信号处理的发展现状
盲源分离技术最早在上个世纪中期提出,在1991年Herault和Jutten提出基于反馈神经网络的盲源分离方法,但该方法缺乏理论基础,后来Tong和Liu分析了盲源分离问题的可辨识性和不确定性,Cardoso于1993年提出了基于高阶统计的联合对角化盲…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/173fdddd60077120605dba08e2c10d0f.png)
二轴机器人装箱机:重塑物流效率,精准灵活,引领未来装箱新潮流
在现代化物流领域,高效、精准与灵活性无疑是各大企业追求的核心目标。而在这个日益追求自动化的时代,二轴机器人装箱机凭借其较佳的性能和出色的表现,正逐渐成为装箱作业的得力助手,引领着未来装箱新潮流。 一、高效:重…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/aa01e0374743416f8a9b29d3591a70d3.png)
使用python做飞机大战
代码地址: 点击跳转...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Python面向对象编程:派生
本套课在线学习视频(网盘地址,保存到网盘即可免费观看): https://pan.quark.cn/s/69d1cc25d4ba 面向对象编程(OOP)是一种编程范式,它通过将数据和操作数据的方法封装在一起࿰…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/3a2d7d8e540a44bcb3f6039143e50342.png)
华为仓颉编程语言
目录 一、引言 二、仓颉编程语言概述 三、技术特征 四、应用场景 五、社区支持 六、结论与展望 一、引言 随着信息技术的快速发展,编程语言作为软件开发的核心工具,其重要性日益凸显。近年来,华为公司投入大量研发资源,成功…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/3532d49b8c5e4e188deaebfb6fe3d069.gif)
【微信小程序开发实战项目】——如何制作一个属于自己的花店微信小程序(2)
👨💻个人主页:开发者-曼亿点 👨💻 hallo 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨💻 本文由 曼亿点 原创 👨💻 收录于专栏:…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e2d6c1d3c5684feaafffd38d7afec00f.png)
解锁数据资产的无限潜能:深入探索创新的数据分析技术,挖掘其在实际应用场景中的广阔价值,助力企业发掘数据背后的深层信息,实现业务的持续增长与创新
目录 一、引言 二、创新数据分析技术的发展 1、大数据分析技术 2、人工智能与机器学习 3、可视化分析技术 三、创新数据分析技术在实际应用场景中的价值 1、市场洞察与竞争分析 2、客户细分与个性化营销 3、业务流程优化与风险管理 4、产品创新与研发 四、案例分析 …...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/34df75d4f12a47c786468abebda33c8d.webp#pic_center)
Bridging nonnull in Objective-C to Swift: Is It Safe?
Bridging nonnull in Objective-C to Swift: Is It Safe? In the world of iOS development, bridging between Objective-C and Swift is a common practice, especially for legacy codebases (遗留代码库) or when integrating (集成) third-party libraries. One importa…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
算法训练 | 图论Part1 | 98.所有可达路径
目录 98.所有可达路径 深度搜索法 98.所有可达路径 题目链接:98. 所有可达路径 文章讲解:代码随想录 深度搜索法 代码一:邻接矩阵写法 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<vector<…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a992789926ea493284e311fc6320d15f.png#pic_center)
【JVM基础篇】垃圾回收
文章目录 垃圾回收常见内存管理方式手动回收:C内存管理自动回收(GC):Java内存管理自动、手动回收优缺点 应用场景垃圾回收器需要对哪些部分内存进行回收?不需要垃圾回收器回收需要垃圾回收器回收 方法区的回收代码测试手动调用垃圾回收方法Sy…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b0ce34b35f2846e9a43fa48bcdc206c6.png)
Spark join数据倾斜调优
Spark中常见的两种数据倾斜现象如下 stage部分task执行特别慢 一般情况下是某个task处理的数据量远大于其他task处理的数据量,当然也不排除是程序代码没有冗余,异常数据导致程序运行异常。 作业重试多次某几个task总会失败 常见的退出码143、53、137…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/993ee198a2f94799a082189e960d88a8.png)
YOLOv5初学者问题——用自己的模型预测图片不画框
如题,我在用自己的数据集训练权重模型的时候,在训练完成输出的yolov5-v5.0\runs\train\exp2目录下可以看到,在训练测试的时候是有输出描框的。 但是当我引用训练好的best.fangpt去进行预测的时候, 程序输出的图片并没有描框。根据…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4986961144974240966235881d6e740b.png)
【linux学习---1】点亮一个LED---驱动一个GPIO
文章目录 1、原理图找对应引脚2、IO复用3、IO配置4、GPIO配置5、GPIO时钟使能6、总结 1、原理图找对应引脚 从上图 可以看出, 蜂鸣器 接到了 BEEP 上, BEEP 就是 GPIO5_IO05 2、IO复用 查找IMX6UL参考手册 和 STM32一样,如果某个 IO 要作为…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Redis分布式锁代码实现详解
引言 在分布式系统中,资源竞争和数据一致性问题常常需要通过锁机制来解决。Redis作为一个高性能的键值存储系统,因其提供的原子操作、丰富的数据结构以及网络延迟低等特点,成为了实现分布式锁的理想选择。本文将详细介绍如何使用Redis来实现…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/29dbe896f219173b67693012489e0a64.png)
Day01-02-gitlab
Day01-02-gitlab 1. 什么是gitlab2. Gitlab vs Github/Gitee3. Gitlab 应用场景4. 架构5. Gitlab 快速上手指南5.0 安装要求5.1 安装Gitlab组件5.3 配置访问url5.6 初始化5.8 登录与查看5.9 汉化5.10 设置密码5.11 目录结构5.12 删除5.13 500 vs 5025.14 重置密码 6. Gitlab用户…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f17a5633aa1d4a098a2f4b037bb017e0.png)
PyCharm远程开发配置(2024以下版本)
目录 PyCharm远程开发配置 1、清理远程环境 1.1 点击Setting 1.2 进入Interpreter 1.3 删除远程环境 1.4 删除SSH 2、连接远程环境 2.1 点击Close Project 2.2 点击New Project 2.3 项目路径设置 2.4 SSH配置 2.5 选择python3解释器在远程环境的位置 2.6 配置远程…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
解决Ucharts在小程序上的层级过高问题
<qiun-wx-ucharts canvas2d"{{true}}" type"pie" opts"{{rectificationRateOpts}}" chartData"{{rectificationRateData}}" /> 开启2d渲染即可解决(在小程序开发工具上看着层级还是高,但是在手机上是正常…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
重保期间的网站安全防护:网站整站锁的应用与实践
标题:重保期间的网站安全防护:网站整站锁的应用与实践 一、引言 在重大活动或事件(通常被称为“重保”)期间,网站的安全问题尤为突出。由于此时网站的访问量和关注度可能达到高峰,因此也成为了黑客攻击的…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Qt自定义类型
概述 在使用Qt创建用户界面时,特别是那些具有特殊控件和特性的界面时,开发人员有时需要创建新的数据类型,以便与Qt现有的值类型集一起使用或代替它们。 QSize、QColor和QString等标准类型都可以存储在QVariant对象中,作为基于qo…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/860663551d22478caaf19b7c849d750c.png)
UE4_材质_材质节点_DepthFade
一、DepthFade参数 DepthFade(深度消退)表达式用来隐藏半透明对象与不透明对象相交时出现的不美观接缝。 项目说明属性消退距离(Fade Distance)这是应该发生消退的全局空间距离。未连接 FadeDistance(FadeDistance&a…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/978a362706044a1e8241f001ee17a5ac.gif)
web服务之Nginx
web服务之Nginx 💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:Li…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Excel 中的元素定位:相对定位、绝对定位和混合定位
在Excel中,单元格引用有三种主要类型:相对定位、绝对定位和混合定位。 这些类型主要用于公式和函数中,决定在复制或拖动公式时引用如何变化。 1. 相对定位 相对定位指的是不带“$”符号的单元格引用,例如 A1。 这种引用方式在…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/23152279010f48f8b61936daf6ae4c3c.png)
qt结合vs2022安装
进入清华大学开源软件: 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 下载完成后,双击进行安装: 进入邮箱进行验证: 可能是因为网络问题,无法安装。 重新安装5.12.12版本。 安装后启动失败,重新…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Laravel模型事件完全指南:触发应用程序的动态行为
标题:Laravel模型事件完全指南:触发应用程序的动态行为 在Laravel框架中,模型事件提供了一种优雅的方式来处理Eloquent模型生命周期中的各种关键时刻。通过监听和响应这些事件,开发者可以自动化许多常见的任务,如日志…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8c4b1ce3d92c498ebbe9991196da2b42.png)
NXP i.MX8系列平台开发讲解 - 3.18 Linux tty子系统介绍(一)
专栏文章目录传送门:返回专栏目录 Hi, 我是你们的老朋友,主要专注于嵌入式软件开发,有兴趣不要忘记点击关注【码思途远】 目录 1. TTY 起源 2. Linux 系统中的TTY 2.1 Linux TTY 设备形式 2.2 Linux TTY framework 2.3 驱动核心相关文件…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/26332913f8fa4031b6546c48c1f5c2e7.png)
Java+前后端分离架构+ MySQL8.0.36产科信息管理系统 产科电子病历系统源码
Java前后端分离架构 MySQL8.0.36产科信息管理系统 产科电子病历系统源码 产科信息管理系统—住院管理 数字化产科住院管理是现代医院管理中的重要组成部分,它利用数字化技术优化住院流程,提升医疗服务质量和效率。以下是对数字化产科住院管理的详细阐述…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
福利来袭,江铃域虎7打造完美驾乘体验!
谈到商乘两用,实惠又有面的皮卡,江铃域虎7无疑是榜上有名的佼佼者。这款皮卡凭借其优越的设计、高科技配置和国际动力系统,成功受到了广大用户的青睐。而在这个夏季,江铃汽车更是推出了诱人的购车优惠,为消费者带来了更多福利。江铃域虎7搭载了两种强劲的动力系统,满足用…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
竞争力提升叠加需求复苏我国客车出口延续高增
今年以来,我国客车出口延续高增长态势。中国客车统计信息网近日发布的数据显示,今年前5个月,我国出口大、中、轻型客车共计21828辆,同比增长41.99%。其中5月份出口量达5432辆,同比增长49.44%,月度出口规模创下近年新高。对于我国客车出口保持高速增长的原因,北方工业大学…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
安全与智能完美联合,问界新M5通过易车主动安全测试
随着汽车技术的不断完善,如今新能源汽车市场竞争更加激烈。各大车企也更重视汽车安全性层面的打造。在5月30日,由易车推出的《易起鏖战》节目正式上线,节目中也通过实测方式,针对问界新M5、特斯拉Model Y和理想L6这三款行业代表作进行了主动安全的测试。结果可想而知,问界…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
华为举办鸿蒙生态春季沟通会,多款产品焕新亮相
2024年4月11日,华为举办鸿蒙生态春季沟通会,带来鸿蒙智行首款智慧轿车智界S7、全新华为MateBook X Pro领衔的多项新产品、新技术,并公布鸿蒙智行生态最新成绩,展示进一步完善的华为万物互联全场景生态。鸿蒙智行,全面引领智能汽车变革全场景智慧旗舰SUV问界M9上市短短三个…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f5e5dc273dfbaff4e11d98c6912d3623.png)
HTML+CSS+JS简易计算器
HTMLCSSJS简易计算器 index.html <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>简易计算器</t…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/bcd6ece9365a424484e8995bd78b8984.png)
电子围栏(地理围栏)设计逻辑
做完整的项目时需要考虑安全问题,判断车辆在不该出现的位置出现时自动刹车。 只能说可以有吧。 地理围栏的概念 自动驾驶地理围栏是指在自动驾驶系统中定义的一种虚拟边界,用于限制车辆的运行范围。地理围栏可以通过全球定位系统(GPS&#…...