智能简历解析器实战教程：基于Spacy+Flask构建自动化人才筛选系统
在人力资源领域，每天需要处理数百份简历的HR团队面临巨大挑战：人工筛选效率低下、关键信息遗漏风险高、跨文档对比分析困难。本教程将构建一个端到端的智能简历解析系统，通过NLP技术自动提取候选人核心信息，结合Web服务实现可视化展示。 ...
ESP32S3播放音频文件
ESP32S3播放音频文件 硬件基于立创实战派esp32s3 软件代码基于立创实战派教程修改，分析 播放PCM格式音频 原理图分析 音频芯片ES8311 ES8311_I2C_ADD：0x18 音频功放芯片NS4150B 由于esp引脚数量不够，音频功放芯片使能脚由IO拓展芯片PCA9557控制，要 ...
大模型流式调用规范（SSE）
随着大语言模型的广泛应用，如何高效地与其进行接口调用成为一个关键问题。传统的请求-响应模式在面对大模型生成大量文本时存在响应延迟高、用户体验差等问题。流式输出（Streaming）是解决该问题的重要手段。 本文将介绍基于 Server-Sent Events（SSE） 协议的大模型流式调用规范，并结 ...
Cursor入门教程-JetBrains过度向
前置：之前博主使用的是JetBrains的IDE，VSCode使用比较少，所以会尽量朝着JetBrains的使用习惯及样式去调整。 ...
Chat to MySQL 最佳实践：MCP Server 服务调用
一、场景说明： 通过 1Panel+MaxKB 两个开源工具结合 MCP 服务实现 Chat to Mysql。 二、资源准备 MySQL：数据库以及数据库表（培训认证中心运营数据表） 1Panel：开源 Linux 运维管理平台 MaxKB： 强大易用的开源 AI 小助手 三、操作说明 步骤一：完 ...
Traefik，想说爱你不容易：一场动态反向代理的心累之旅
如果说 Nginx 是稳重的老好人，那 Traefik 就像一个特立独行的极客。它不按常理出牌，拒绝繁琐配置文件，宣称“自动发现，一切皆自动”，用 Docker label 就能配好反向代理，听起来是不是很优雅？可当你真把它拉起来，发现容器明明在线，Dashboard 显示正常，结果页面却是 404... ...
使用CAMEL创建第一个Agent Society
CAMEL介绍 CAMEL 是一个开源社区，致力于探索代理的扩展规律。相信，在大规模研究这些代理可以提供对其行为、能力和潜在风险的宝贵见解。为了促进这一领域的研究，实现了并支持各种类型的代理、任务、提示、模型和模拟环境。 GitHub地址：https://github.com/camel-ai ...
MCP应用docker部署，docker-compose部署
一、概述 前面几篇文章，MCP应用直接用的python3 server.py运行的，如果服务器重启，进程就会关掉，很不方便。 所以需要使用docker部署，实现开机自启动。 二、docker部署 mysql_mcp_server_pro 准备文件 以mysql_mcp_server_pro为例： s ...
大模型微调实战：通过 LoRA 微调修改模型自我认知
本文主要分享如何使用 LLaMAFactory 实现大模型微调，基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行 LoRA 微调，修改模型自我认知。 本文的一个目的：基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行微调，修改模型自我认证。 修改前对于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型，用 ...
QT 的信号-槽机制
对于对象间的通信问题，很多框架采用回调函数类解决。QT 使用信号-槽解决对象间的通信问题，只要继承 QObject 类就可以使用信号-槽机制。信号-槽使用起来非常简单、灵活，发射和接收对象实现了解耦。发射信号的对象不需要关注有哪些对象需要接收信号，只需要在状态改变时发射信号即可；接收对象也不需要关注 ...
重生之我是操作系统(八)----文件管理(上)
简介 操作系统的文件管理负责都计算机中的数据(文件和目录)进行组织，存储，检索，保护，共享。 其核心目标为： 高效存储 减少I/O开销，提升读写速度 数据完整 确保文件不被非法破坏 用户透明 隐藏底层细节，比如磁盘的物理指针，提供统一的API。 多用户支持 支持并发访问，权限控制和资源共享。 文件的 ...
Web前端入门第 35 问：CSS 细说 flex 弹性盒子布局（多图）
flex 作为现代布局方案中最常用的手段，有必要拉出来细说。 flex 相关的 CSS 属性 容器（父元素）相关的 CSS 属性 以下的 CSS 属性，在 flex 布局中需喂给父元素，设置 flex 布局中的盒子相关样式。 display 启用 flex 布局 flex-direction 主轴方 ...
AI浏览器自动化实战
只需一句话，AI 即可自动操作浏览器： 搜索商品： 下单支付： 甚至还能进行深度研究（Deep Research），自动生成完整的攻略报告： Browser use 是一个开源项目，使 AI 大模型能够自动操作浏览器： 短短几个月内，Browser use 已在 GitHub 上获得超过 5 万颗 ...
LLM中的Top-K/Top-p/温度都是怎么发挥作用的？
写在前面 许多大模型具有推理参数，用于控制输出的“随机性”。常见的几个是 Top-K、Top-p，以及温度。比如我们常用的 Dify 平台就支持 Top-p 和 温度 的设置： 鼠标放到问号上面，可以看到各自的解释： Top-p： 含义：Kernel sampling threshold. Used ...
dify MCP工具调用
一、概述 前面几篇文章，介绍了Cherry Studio客户端调用MCP，接下来介绍dify如何调用MCP 二、dify插件 需要安装2个插件，分别是：Agent 策略(支持 MCP 工具)，MCP SSE Agent 策略(支持 MCP 工具) Agent 策略集合（支持 MCP SSE 发现和调 ...
Sentinel源码—2.Context和处理链的初始化
大纲 1.Sentinel底层的核心概念 2.Sentinel中Context的设计思想与源码实现 3.Java SPI机制的引入 4.Java SPI机制在Sentinel处理链中的应用 5.Sentinel默认处理链ProcessorSlot的构建 1.Sentinel底层的核心概念 (1)资源 ...
理解tomcat中的BIO、NIO、AIO、ARP
理解tomcat中的BIO、NIO、AIO、ARP tomcat作为springboot中默认的web容器，了解tomcat的运转可以帮助我们更好的去调整tomcat的参数达到更好的性能 1. 前置知识 I/O就是Input/Output，收别人的数据到本机叫Input，本级发数据出去叫Output ...
.NET周刊【3月第4期 2025-03-23】
国内文章 C# 中比较实用的关键字，基础高频面试题！ https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18784074 文章探讨了C#编程中的关键字，尤其是访问修饰符的种类与特性。讨论了四种主要的访问修饰符，解释了它们的可访问性及组合。此外，文章还对readonly与c ...
pytorch 实战教程之 Feature Pyramid Networks (FPN) 特征金字塔网络实现代码 （Yolo目标检测网络的前置）
原文作者：aircraft 原文链接：pytorch 实战教程之 Feature Pyramid Networks (FPN) 特征金字塔网络实现代码 - aircraft - 博客园 学习YOLOv5前的准备就是学习DarkNet53网络，FPN特征金字塔网络，PANet结构，（从SPP到SPPF ...
