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当代码自由遇上网络屏障——开发者如何优雅"破壁"？在深夜的IDE前，你第一百次点击GitHub的绿色克隆按钮，进度条却像被施了冻结咒般纹丝不动；当你满怀期待地尝试从Huggingface拉取最新的大语言模型，终端里滚动的红色报错却让心脏跟着漏跳一拍——这不是某个程序员的噩梦，而是国内开发者每天都要面对的残酷现实。全球化的代码世界本应没有边界，但现实的网络屏障却在Git仓库与Transformer模型之间筑起无形高墙。
【DeepSeek R1构建本地RAG知识库】向量库选型对比（Pinecone、Milvus、Chroma、Weaviate、Faiss、Qdrant）
在当今的数字世界中，向量数据库已经成为了存储和检索各种数据（无论是结构化的还是非结构化的）的首选工具。这些数据被转化为所谓的向量嵌入，由特定的模型生成。在开发利用深度学习，尤其是涉及到庞大的语言模型的应用程序时，向量存储起到了无可替代的作用。我们生活的世界中，数据往往是复杂且无规则的，不是所有信息都能简单地适应传统的行列模式。特别是当我们处理图像、视频和自然语言这样的复杂非结构化数据时，向量数据库就显得尤为重要了。向量数据库，顾名思义，它以高维向量的形式存储数据。
【DeepSeek R1构建本地RAG知识库】应用框架选型对比（MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM）
在人工智能技术加速渗透各行各业的今天，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）技术正以破竹之势重塑知识管理范式。相较于传统大模型"黑箱式"的知识调用，RAG通过将私有数据与生成模型深度耦合，在保障数据主权的同时实现了精准可控的知识输出，这一特性使得企业级用户对本地化RAG解决方案的需求呈现爆发式增长。面对琳琅满目的RAG框架选型，开发者往往陷入"选择困难症"的泥淖：MaxKB标榜的零代码可视化部署是否真能实现开箱即用？
【DeepSeek R1构建本地RAG知识库】部署推理的工具框架选型(Xinference和Ollama)
在当前快速发展的AI领域，选择合适的部署推理工具或框架对于项目的成功至关重要。今天，我们将比较两个热门的选择——Xinference和Ollama，帮助你在构建或优化自己的AI应用时做出明智的决定。Xinference是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架，它支持多种类型的模型（如大语言模型、语音识别模型、多模态模型等），并能够满足不同场景下的需求。广泛的模型支持：无论是大型语言模型还是复杂的多模态模型，Xinference都能轻松处理。
【DeepSeek R1构建本地RAG知识库】向量(Embedding)模型选型
检索增强生成（RAG）是生成式AI中的一类应用，支持使用自己的数据来增强LLM模型的知识。RAG通常会用到三种不同的AI模型，即Embedding模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域选择合适的Embedding模型。用一句话解释Embedding的本质“Embedding是将文本（词、句、段落）映射到高维稠密向量的技术，其核心是将语义信息编码为计算机可计算的数学表示。
SpringBoot项目Jar包加密，防止反编译
许多项目要求部署到其他公司的服务器上，但是又不想将源码泄露出去。要求对正式环境的启动包进行安全性处理，防止客户直接通过反编译工具将代码反编译出来。
centos安装部署Mysql8详细教程
点击MySQLCommunityServer。根据自己的服务器架构和Linux版本选择软件。
minio数据迁移工具rclone使用
Rclone是一个命令行程序，用于管理云存储上的文件。它是云供应商的web存储接口的一个功能丰富的替代品。超过40种云存储产品支持rclone，包括S3对象存储、企业和消费者文件存储服务以及标准传输协议。Rclone具有与unix命令rsync、cp、mv、mount、ls、ncdu、tree、rm和cat相同的强大的云版本。Rclone熟悉的语法包括shell管道支持和——dry-run保护。它可在命令行、脚本中或通过其API使用。
dolphinschedule3.2单机部署
JDK：下载JDK(1.8+)，安装并配置JAVA_HOME环境变量，并将其下的bin目录追加到PATH环境变量中。如果你的环境中已存在，可以跳过这步。二进制包：在下载页面下载DolphinScheduler二进制包。
IntelliJ IDEA好用的插件
在开发过程中，一个好用的插件可以大大提高我们的工作效率。今天，我想向大家介绍一些在IntelliJIDEA中非常好用的插件。这些插件可以帮助我们更快地完成代码编写、调试和版本控制等任务，从而提高我们的开发效率。
kafka3.6单机部署
部署Kafka之前，我们需要了解其背景和意义。Kafka是一个开源的分布式流处理平台，主要用于构建实时数据流管道和应用。它可以处理高速数据流，并支持发布和订阅模式。Kafka广泛应用于日志收集、流处理、消息队列等领域，具有高吞吐量、可扩展性、可靠性和容错性等优点。随着大数据和云计算技术的发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求。Kafka的出现为大数据处理带来了新的解决方案，它能够快速处理海量数据，提供实时的数据流服务。因此，部署Kafka对于企业来说具有重要的意义。
Doris数仓开发规范
2.没有办法分区的，数据又较快增长的，没办法按照时间动态分区，可以适当放大一下你的bucket数量，按照你的数据保存周期（180天）数据总量，来估算你的bucket数量应该是多少，建议还是单个bucket大小在1-3G。建议的方式是1FE(Follower)+多个OBserver（FE）方式，读写分析，所有的写连接Follower，所有的读连接Observer。1.分桶字段注意事项：这个一般是数据分布比较均衡的，也是经常使用的字段，最好是高基数字段。
flinkcdc踩坑指南
FlinkCDC常用两种方式进行数据的全量+增量一体的数据同步，数据清洗等功能。使用DataStreamAPI进行任务的逻辑实现使用FlinkSQL的方式进行任务的提交。
flink1.17部署模式和部署方法
ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有ApacheStorm、SparkStreaming、ApacheFlink等，但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once（收到的消息仅处理一次）的框架只有ApacheFlink。
linux单机部署kafka
Kafka是一个分布式的流处理平台。kafka主要是作为一个分布式的、可分区的、具有副本数的日志服务系性、高容错性、访问速度快、分布式等特性；统,具有高水平扩展主要应用场景是：日志收集系统和分布式发布–订阅消息系统.
【腾讯云Cloud Studio实战训练营】使用React快速构建点餐H5
随着云计算产业的发展，各种基于云端的IDE相继出现。相比于传统的IDE，云端IDE可以更大程度的提升用户工作的效率。云IDECloudStudio作为腾讯云出品的一款在线云端开发工具，它可以帮助用户减少安装IDE的成本，提供在线代码开发、编译、运行、存储的一站式服务。下面我们以“云端开发”为主题，聚焦使用CloudStudio进行编程学习、技术开发等多维度研发体验与探索，实现为公司和团队进行降本增效。本篇也将带大家快速构建React点餐H5页面。
Doris单机安装部署
ApacheDoris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，ApacheDoris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
【腾讯云 Finops Crane 集训营】降本增效利器Crane应用实战
FinOps（FinancialOperations）是一种管理云计算成本的方法，它强调将云计算资源的成本与使用情况及业务需求相匹配，从而提高企业的效率和效益。在当前云计算环境下，FinOps已经成为了越来越多企业的管理方法。本文将会介绍Crane这个云计算成本管理工具，并详细介绍如何在实际应用中使用Crane进行云计算资源成本管理。经过一段时间的试用，说一下我对FinopsCrane的个人看法。
深入理解设计模式-模板方法模式
定义一个操作中的算法骨架，而将算法的一些步骤延迟到子类中，使得子类可以不改变该算法结构的情况下重定义该算法的某些特定步骤。
深入理解设计模式-适配器模式
将一个类的接口，转换成客户期望的另一个接口。适配器让原来接口不谦容的类可以合作无间。Target（目标抽象类）：目标抽象类定义客户所需接口，可以是一个抽象类或接口，也可以是具体类Adaptee（适配者类）：适配者即被适配的角色，它定义了一个已经存在的接口，这个接口需要适配，适配者类一般是一个具体类，包含了客户希望使用的业务方法，在某些情况下可能没有适配者类的源代码。
