从 0 到 1 构建 Graph RAG 系统：本地图谱 + 通义千问落地实践 本文介绍了一个基于知识图谱的检索增强生成系统（Graph RAG），该系统结合领域知识图谱、语义检索和大模型问答，旨在提供结构化、精准的技术问答服务。文章详细说明了项目背景、目标、核心技术架构以及实现方法，包括本地图谱构建、Neo4j数据库接入、语义检索和大模型集成等关键环节。该系统支持混合检索、多轮问答和知识图谱关联理解，能够有效减少大模型幻觉，提升问答的准确性和可解释性。文中还展示了核心代码结构和流程图，呈现了从文档加载到图谱构建再到问答生成的完整流程。该系统适用于需要处理复杂领域知识的研发和数据分析场

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SpringAI + DeepSeek大模型应用开发 - 进阶篇（下） 本文详细介绍了SpringAI框架中的ChatPDF功能实现，重点讲解了RAG（检索增强生成）技术原理与向量模型应用。

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GPIO模式详解 GPIO支持4种输入模式（浮空输入、上拉输入、下拉输入、模拟输入）和4种输出模式（开漏输出、开漏复用输出、推挽输出、推挽复用输出）。开漏输出：mos管导通，输出强低电平；mos管截止，此时mos管电阻无穷大，如果无外部上拉电路，输出为高阻态，如果有外部上拉电路，输出为弱高电平（驱动能力较弱）推挽输出：NMOS管导通，PMOS管截止，输出强低电平；NMOS管截止，PMOS管导通，输出强高电平。

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Django中为api自定义一些装饰器：如参数校验等 在Django中使用了rest_framework时，一般我们会定义ModelSerializer来校验request.data中参数是否存在和参数类型。但当我们只是想简单校验一些api的url上是否存在某些参数时，该怎么办？以上代码中使用@wraps(view_func, assigned=available_attrs(view_func))的目的是。上面的装饰器，需要传递格外参数，所以必须是三层。不需要传递参数的装饰器两层就够了。我们可以自定义请求参数验证装饰器来实现。

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day35-Django（1） 本文介绍了Django 3.2框架的基本概念和使用方法。首先解释了Web应用程序的本质和Web框架的作用，然后详细介绍了Django的MVT设计模式及其工作流程。文章提供了Django的下载安装指南，包括版本选择建议和安装命令。接着讲解了如何创建和运行Django项目，包括目录结构说明和开发服务器启动方法。最后通过一个简单的示例展示了Django快速开发的基本步骤：创建子应用、绑定路由、编写视图函数和返回响应。文中还包含了PyCharm配置Django项目的实用技巧，帮助开发者提高工作效率。

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Python 数据分析与可视化 Day 5 - 数据可视化入门（Matplotlib & Seaborn） 本文介绍了使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化的基础与进阶技巧。主要内容包括Matplotlib绘制折线图、柱状图和饼图的方法，以及Seaborn的分类图、分布图和箱线图等高级可视化技术。文章还提供了学生成绩数据可视化的完整案例，涵盖从基础绘图到图表美化（标题、标签、颜色等）的全流程操作。通过实际代码示例，演示了如何将清洗后的数据转化为多种可视化图表（折线图、柱状图、直方图、箱线图等），并自动保存为图片文件。最后强调了对图表选择和美化在数据表达中的重要性。

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科技资讯杂志科技资讯杂志社科技资讯编辑部2025年第9期目录 数智技术赋能高校思政课“沉浸式”教学的现状与对策探究——贯彻党的二十大精神推动数字教育高质量发展。基于PowerShell的高校图书馆数据分析与报告自动生成系统研究——以新疆农业大学图书馆为例。知识图谱技术在“面向对象编程与设计”课程教学中的应用研究。“双一流”战略视域下高校图书馆“阅读推广+”创新范式研究。基于权重控制注意力网络计算的图像-文本双向检索算法研究。具有射频功能的飞机轮挡在机场特种车辆定位中的应用研究。基于文献计量的阅读推广研究现状分析——以新疆地区为例。

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2025.06.23【甲基化】methylKit：甲基化测序数据分析安装与详细使用教程 摘要： methylKit是R语言中用于分析高通量亚硫酸盐测序数据的专业工具包，支持RRBS、WGBS等技术的甲基化数据分析。主要功能包括数据读取、甲基化水平统计、差异甲基化检测、基因组注释及可视化。安装可通过Bioconductor或Conda完成，建议R≥4.0版本。分析流程涵盖数据读取、过滤质控、样本合并、差异分析及功能注释，支持多种输入格式和大数据处理。methylKit简化了从原始数据到生物学解释的全流程，是甲基化研究的实用工具，具体操作可参考官方文档和教程。

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Django 安装指南 通过以上步骤，您已经成功安装了 Django 并配置了您的第一个 Django 项目。现在，您可以开始使用 Django 开发您的 Web 应用程序了。在开发过程中，请确保查阅官方文档以获取更多信息和最佳实践。

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day38-Django（4） 本文介绍了Django中Ajax请求的相关知识，主要包括：Ajax特点与优势：实现异步交互和局部刷新，支持多种请求方式（GET/POST/PUT/DETELE）JSON数据处理：展示了Python对象与JSON的对应关系，以及序列化/反序列化的实现方法，包括Django特有的JsonResponse和serializers实际案例：通过用户注册验证示例，演示了Ajax在Django中的完整应用流程同源策略与跨域解决方案：解释了浏览器同源策略（协议/域名/端口相同）重点介绍了CO

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定制平板在智能家居中能做些什么？全面解析其核心功能 智能家居进入“一屏控全屋”时代，定制平板正发挥着中枢神经的作用。详解其16大核心功能，并从硬件、系统、应用三层架构角度揭示其背后的技术支撑体系。

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xlsx-style 插件批量导出多个sheet表格excel中遇到的问题及解决 Vue2中使用xlsx-style插件(0.8.13)导出表格时存在样式问题：1)背景色需全局设置或完整重写样式；2)百分比需手动转为字符串；3)sheet名称需规范处理(不含特殊字符且≤31字符)。升级插件版本可解决部分问题，Vue3中未发现相同问题。封装方法支持多sheet导出，需注意动态列数据处理和样式完整设置。关键点：样式必须完整定义、百分比需强制转为字符串格式、sheet名称需预处理特殊字符。

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基于 Python Web 应用框架 Django 的在线小说阅读平台设计与实现 本文设计并实现了一个基于 Django 框架的在线小说阅读平台，采用 MVT（模型 - 视图 - 模板）架构模式，实现了小说展示、分类浏览、搜索、阅读、收藏、评论等核心功能。系统使用 MySQL 存储数据，Redis 缓存热门内容，结合 Celery 实现异步任务处理。测试表明，系统具有良好的可扩展性和用户体验，满足在线小说阅读的基本需求。

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破局基建困局：国有平台公司数字化转型的生态重构 在传统经济从 “要素投入型增长” 向 “效率创新型增长” 的范式革命与地方政府平台公司市场化改革的双重背景下，承担城市基础设施投资、建设、运营核心职能的国有平台公司，正面临着从 “政府融资工具” 向 “综合运营商” 的历史性转型。国企平台的产业互联网实践，揭示了国企平台转型的核心逻辑：不能只是简单地给传统产业“加技术”或者转变为产业经营者，而是要通过平台化思维重构产业关系，让数据成为连接消费者、企业、市场的“新生产要素”，让数字化成为激活产业生态的“新动能引擎”。资产权属分散，缺乏专业化运营。

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django 获取 filter后的某一个属性的list 这样，你就可以灵活地获取你需要的任何字段的列表了。通常，如果你需要进一步处理这些值（例如进行计算或过滤），使用values_list会更方便。在Django的ORM中，当你想要获取一个查询集（QuerySet）中某个属性的值列表时，你可以使用values_list方法，而不是values。这是因为values_list返回的是一个包含元组的列表，每个元组代表查询集中的一条记录，并且可以让你指定返回的字段。flat=True参数确保返回的是一个扁平的列表，而不是一个包含单个元素的元组的列表。

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如何用AI开发完整的小程序＜8＞—让AI制作具体功能 1、当用户进入gaming页面的时候首先随机生成一个事件描述，并展示出来，事件描述从gamingText.js（相对路径：config\gamingText.js）文件中获取，仅展示describe中的数据即可，gamingText.js中的数据格式示例如下：（打开gamingText.js-完整复制前面的两行数据-给AI参考）如果把这些数据都放在gaming.js的代码中，会很不好维护，为了解决这个问题，我们可以单独把这些事件数据制作成一个独立的配置文件，然后在gaming.js中调用。

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基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时

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浅议 3D 展示技术为线上车展新体验带来的助力​ 而如今，借助日新月异的 3D 展示技术，消费者无论身处地球的哪个角落，是繁华都市还是偏远乡村，也无论何时有空，是清晨的闲暇时光还是深夜的静谧时刻，都能随时通过网络轻松进入虚拟车展，尽情享受沉浸式的购车体验。这不仅极大地提升了大众品牌在全球范围内的知名度，让更多人认识和了解了大众汽车的创新理念和优质产品，还为新车的销售带来了显著的促进作用，众多消费者在体验虚拟车展后，纷纷表达了强烈的购车意向，为大众汽车的市场拓展和销量增长注入了强劲动力。深入观察内饰，从精致的座椅缝线到先进的仪表盘布局；

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从“烟囱式监控”到观测云平台：2025 亚马逊云科技峰会专访 于是我们提出了“智能一体化可观测性平台”的方向，用统一的数据基础、统一的查询语言、统一的分析入口，去替代冗余工具堆叠，让工程师关注问题本身，而不是工具之间的鸿沟。为了支撑多源异构、超大规模的监控数据分析，我们打造了 GuanceDB 3.0，整个数据库底层基于 S3 架构，采用存储与计算分离的设计。正如黄小龙所说，“让数据‘看见’，也让决策变得可见”，可观测性不仅是运维的工具，更是企业智能化的根基。我们的目标是让同一个平台，不仅能看清系统稳定性，也能快速洞察潜在的安全风险，实现监控与安全的融合。

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本人专注于大模型智能体强化学习技术领域，从零开始构建GPT大模型及DeepSeek模型，系统掌握大模型预训练、SFT微调、强化学习微调（RLHF）、推理优化微调等技术体系，累计创作2054篇技术博客，覆盖Transformer、Rasa、LangGraph、AI机器学习算法实践、Spark大数据工程应用等前沿领域，内容总阅读量达353万次。
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