刘付国瑞 Langchain快速入门 langchain的官方地址: LangChain API的地址: LangChain Python API Reference — 🦜🔗 LangChain documentation （这里面可以看到不同厂家的大模型在langchain该如何去调用其api和langchain提供的封装功能的api接口） 学习langchain需要注意的几个点： LangChain 也是一套面向大模型的开发框架...
黄晓锋 部署RAGFlow + Vanna RAGFlow 如何部署RAGFlow 从git种拉取ragflow项目 $ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git 使用docker创建容器 $ cd ragflow/docker $ docker compose -f docker-compose.yml up -d 运行容器启动ragflow Vanna 什么是Vanna？ 在...
刘付国瑞 kafka-connect同步问题参考 sink和source的脚本参考以下两个 source的脚本 set -x if [ ! $1 ];then echo "Please specify a configuration file." exit fi source $1 echo "register Postgres connector" cat EOF | curl --request POST --url "http://127....
刘付国瑞 启动superset 部署参考 Linux环境搭建 | Superset Guide 启动后端 cd dev/tx-superset source venv/bin/activate superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger 启动前端 cd dev/tx-superset/superset-frontend npm run dev-server 浏览...
黄晓锋 Superset自定义图表开发 Supserset Superset作为一个开源的BI系统，具有一套完整的BI可视化实现流程。实现的步骤大致可以分为以下几步： 1. 首先，连接用于bi分析的数据库； 2. 根据数据表或SQL Lab查询生成数据集； 3. 由数据集创建对应类型图表； 4. 将创建好的图表添加到BI可视化看板中。 Superset自带的图表类型相当完善，包括卡片，柱状，折线，面积，扇形，散点......，能够实现客...
刘付国瑞 查询数据库数据生成指标图表 主要分为三步： 1、基础配置。 2、连接数据库和获取数据 3、输入数据-配置图表样式-生成图表 一、基础配置 安装superset 详细教程 创建Dockerfile，安装clickhouse公司的python驱动对于不同的数据库，参考 https://superset.apache.org/docs/databases/installing-database-drivers FROM apach...
刘付国瑞 sap数据复制到clickhouse的方法 大致流程 1、因为sap常使用的数据库包括sqlserver，所以这里我们为了“实现sap数据复制到clickhouse”，可以通过“sqlserver数据库的数据复制到clickhouse”来实现。 2、大致流程为： （1）安装虚拟机 （2）安装docker （3）安装clickhouse数据库 （4）安装sqlserver数据库 （5）安装kafka connect （6）安装DBeaver ...
黄晓锋 Koataemon操作手册 Koataemon操作手册 一、安装 系统需求： Python版本大于等于3.10 1. 安装Kotaemon 使用Docker安装 Kotaemon支持Docker安装 使用Docker进行安装，需要在命令行中运行命令 docker run \ -e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0\ -e GRADIO_SERVER_PORT=7860\ -p 7860:7860 -it ...
王柏茗 国能Vanna Flask项目启动 Win10平台 ollma ollama 官网下载OllamaSetup.exe ollama默认安装在c盘，如果没有更改路径，后续的model也是安装在c盘，更改路径后重启 安装后执行 ollama -v 检查是否安装成功 执行 ollama pull qwen2.5:14b ollama pullbge-m3:latest Vanna Flask 依赖安装 除了requirments.txt的...
何沛明 使用CLIP模型实现视频剪辑 CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training，是OpenAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。可以提供对字符串和图像的tensor求cos，得到某张图片与不同字符串的相似度，从而实现文字与图像匹配。 首先、我们需要求出视频的关键帧。若第n和第n+1帧的之间有明显差异（指差异大于某个预设值），说明两帧内容有较大变化，因而可以取第n+1帧为关...
赵世杰 odoo中Model的属性字段 odoo继承的model： BaseModel 是所有模型的基类 _name 模型名称，类非继承父类时必须指定 _description 模型描述 _rec_name 在其他模型中引用此模型时显示的字段，不设置默认显示字段为name的字段值，如无name字段则显示"模块名,id" _log_access 是否自动增加日志字段（create_uid,create_date,write_uid, wr...
赵世杰 中国如何加快AI芯片的研发和产业化进程 中国如何加快AI芯片的研发和产业化进程?国内企业如何应对AI芯片限制，具体的产业发展策略是什么? 阿里巴巴、腾讯、华为和百度在AI芯片自主研发和应用方面有哪些措施、进展和成效? 1.中国如何加快AI芯片的研发和产业化进程? 中国正在通过一系列措施加快AI芯片的研发和产业化进程： 政策支持：中国政府高度重视AI芯片产业的发展，自2016年以来陆续发布了一系列产业支持政策，建立了优良的政策环境，促进了...
