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编程达人挑战赛·第7期

作为写代码的你,是否也渴望被更多人看到?技术人员普遍有一个共性——明明技术很强,却没人知道你做了什么;花了很多时间踩坑,却没人因你少走弯路;脑子里有一堆干货,但却不懂如何有效地输出。 在如今写代码的人越来越多的时代,能够清晰表达自己思路与技术的人却少之又少。 因此,我们发起了这个【编程达人挑战赛】——帮助你将代码变成作品,将技术转化为真正的价值,同时激励更多的人坚持写作与分享。 注:活动细则介绍请看此贴:[https://bbs.csdn.net/topics/619791811](https://bbs.csdn.net/topics/619791811)。

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Go语言实战:应用篇-1:项目基础架构介绍

本文介绍了使用Go语言构建Web服务的项目框架设计思路。作者强调了预先规划项目结构的重要性,提出了包含Config、Models、Initialize、Store、Service、Handlers、Middleware、Routes和main.go的分层架构方案。通过一个包含用户认证和API调用的示例,详细说明了各模块的职责划分:Config管理配置,Models定义数据结构,Initialize处理工具初始化,Store封装数据存储,Service实现业务逻辑,Handlers处理请求响应,Middlew
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博文更新于 2025.12.12 ·
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Go语言实战:入门篇-6:锁、测试、反射和低级编程

本文总结了Go语言并发编程的核心知识点。作者通过一个半月学习,掌握了Go与Python的互补使用:静态类型特性提升了Python代码质量,而Python的灵活性帮助理解Go逻辑。文章重点介绍了Go的并发控制机制,包括互斥锁(sync.Mutex)、读写锁(sync.RWMutex)、单次初始化(sync.Once)和等待组(sync.WaitGroup)的使用场景与示例代码。此外还简要说明了测试框架和反射(reflect)的基本用法,并警示这些高级特性应谨慎使用。最后介绍了unsafe包的低级编程能力及其风
原创
博文更新于 2025.12.08 ·
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服务优化插件总结--持续更新版

本文总结了作者从零开始学习后端开发的心得体会。通过实际项目经验,作者系统梳理了Redis缓存、Kafka消息队列、关系型/非关系型数据库、多线程/Celery任务管理以及容器化部署等核心技术的应用场景和实践经验。文章着重分享了Redis在推荐算法、热点数据缓存和类消息队列中的创新用法,探讨了数据库设计的优化思路,分析了Celery在任务管理中的价值。作者特别指出,这些看似复杂的组件在实际使用中往往"恰到好处",通过合理组合就能支撑起强大的业务系统。文章最后强调,技术学习的关键在于实践,大
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博文更新于 2025.11.13 ·
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Go语言实战:入门篇-5:函数、服务接口和Swagger UI

本文介绍了如何在Go语言Web服务中集成SwaggerUI的实现方法。主要内容包括: 函数高级用法:匿名函数、变长参数、defer延迟调用等特性 Windows和Linux系统下的SwaggerUI集成方案 通过Gin框架实现多模块API接口的Swagger文档整合 实际案例展示了一个AI绘图API的Swagger实现 文章详细讲解了从项目初始化、依赖安装到接口注释规范的具体步骤,并针对Windows环境可能遇到的问题给出了解决方案。最后通过一个完整的绘图API案例,展示了SwaggerUI如何帮助开发者更
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博文更新于 2025.11.06 ·
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Go语言实战:入门篇-4:与数据库、redis、消息队列、API

本文介绍了使用Go语言调用API接口、连接Redis、数据库和消息队列的技术实践。主要内容包括:1) 通过gob和json格式解决Go处理中文乱码问题;2) 实现流式和非流式调用LLM API;3) 轮询获取AI生成图片并保存;4) 操作Redis的各种数据结构;5) 连接PostgreSQL和MongoDB数据库;6) Kafka消息队列的生产消费实现。这些技术点涵盖了Web应用后端开发的核心组件,为构建完整服务提供了解决方案。文章通过具体代码示例展示了各项功能的实现方法,为Go开发者提供了实用参考。
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博文更新于 2025.10.21 ·
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基于LightRAG的知识图谱搭建(自主搭建版--框架搭建和使用

本文介绍了一种轻量级知识图谱构建方法(LightRAG)的实现方案。作者通过分析现有开源框架在精度和速度上的不足,提出了一种平衡两者需求的解决方案。文章详细阐述了从文本预处理、实体关系提取到知识图谱构建的完整流程:1) 使用分块处理长文本;2) 设计提示词模板进行多轮实体关系提取;3) 实现图结构存储和检索机制;4) 使用向量化检索加速查询。该方法特别适用于中小规模知识库场景,在保证基本准确性的同时显著提升了处理速度。文章还提供了完整的Python代码示例,包括文本处理、LLM交互和图结构定义等核心组件。
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博文更新于 2025.10.11 ·
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Go语言实战:入门篇-3

在使用Go语言的过程中我再次遇到了一些有趣的情况:for 一个字符串、rune类型、type的用法......在我想通过一个类来规范函数编写时我发现,而是通过 结构体+接口+方法 来实现面向对象的特性,如Python般的Class。让我们再次回顾Go语言的基础语法,并了解其可以极大提高程序能力的并发、管道、多进程能力,来帮助我们更好地进入接下来的学习。(书中的一些例子来源于”Go语言圣经“这本书)
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博文更新于 2025.10.10 ·
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基于LightRAG的知识图谱搭建(自主搭建版--提示词介绍)

本文介绍了如何利用LightRAG框架中的提示词进行知识图谱构建和文本检索。主要内容包括:1)实体关系提取的提示词设计,包含分隔符定义、系统提示模板和用户提示模板;2)多阶段提取流程,包括初次提取和二次纠错补充;3)实体关系描述的总结优化提示词;4)知识图谱问答的回复模板,支持严格基于知识库或灵活补充常识的回复方式。这些提示词可用于构建轻量化的知识图谱应用,无需依赖官方项目的完整功能。
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博文更新于 2025.10.10 ·
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Go语言实战:入门篇-2

本文总结了Go语言中的基础数据类型操作和核心概念。主要内容包括:1) Slice切片和列表的灵活操作,如增删元素、前置添加等;2) 数值类型比较的实现方式,包括自定义比较方法和跨类型比较;3) 字符串与数值类型的相互转换方法;4) 指针的基本使用和结构体操作;5) for循环的四种常见写法。文章通过代码示例展示了Go语言特有的语法规则,如类型转换的严格性、接口的灵活应用等,为后续学习函数和复杂数据结构打下基础。
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博文更新于 2025.10.03 ·
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Go语言实战:入门篇(与Python类比)

本文作者决定学习Go语言来提升服务端开发能力,总结了Go语言的基础特性与核心语法。文章首先对比了Go与C++、Python的差异,指出Go在性能、并行计算和易用性上的优势。随后详细介绍了Go的包管理机制(package/import)、变量声明方式(var/const/:=)、指针操作以及数据类型(数值、字符串、数组/切片、映射)。重点分析了Go独特的导出规则(首字母大写)、严格的类型系统以及切片与数组的区别。最后讲解了控制流语法,包括if-else条件判断、for循环的实现方式,并指出Go使用for替代w
原创
博文更新于 2025.09.26 ·
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AI简历优化:从最差简历到Multi-Agent实战

本文介绍了一个基于Multi-Agent架构的简历优化系统。作者因曾收到"最差简历"评价而设计此系统,通过对话式交互帮助用户优化简历。系统采用双工作流并行处理:一个负责自然语言对话,另一个负责结构化总结,使用Pydantic模型确保数据格式规范。文章详细展示了系统架构,包括初始化配置、对话工作流、总结工作流及其整合方法,同时提供了提示词设计思路。该系统通过迭代对话逐步完善简历内容,最终生成结构化且优化的简历文本。作者还分享了30轮对话后的实际优化效果,证明该方法能有效提升简历质量。
原创
博文更新于 2025.09.19 ·
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LightRAG——另一种构建知识库的方法

本文介绍了从GraphRAG转向LightRAG构建个人知识库的过程。作者详细说明了LightRAG的本地部署步骤,包括环境配置、模型设置和端口调整,并展示了如何通过FastAPI接口上传资料和获取回复。为简化操作,作者还提出了使用Tkinter创建GUI窗口的方案,以替代原本需要通过API文档进行的复杂操作。该方案显著降低了知识库构建成本,同时保持了良好的扩展性,特别适合作为论文助手使用。
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博文更新于 2025.09.12 ·
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推荐算法原文论文和期刊提取的txt文本

发布资源 2025.09.10 ·
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Zetore获取pdf论文,搭建你专属的AI阅读助手

但在专业术语较多的论文中,翻译也不能很好地传达论文的意图,就算艰难地对照着看完,在论文数量越来越多,需要回顾和查找之前看过的方法时,又会面临同样的问题。既然如此,为何不让我们强大的AI来帮助我们总结我们的论文并把结果保存下来,成为我们专属的论文阅读助手呢?最后的最后,我们目前只是用了一个pdf文件进行,如果想要批量处理的化,我提供了以下几种方法,分别是读取一个目录下的所有pdf文件并且放置到一起的、处理所有md文件为txt文件并放置到指定文件夹下的。其中的md文档是我们最需要的。
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博文更新于 2025.09.08 ·
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推荐算法与RAG:数据挖掘的奇妙之旅

本文介绍了三种电影推荐算法及其Python实现:1. 基于文本的TF-IDF匹配方法,通过计算电影描述与用户查询的余弦相似度进行推荐;2. 矩阵分解方法(SVD和ALS),通过分解用户-电影评分矩阵预测用户偏好;3. 基于图的推荐方法,构建用户-电影关系图,通过邻居节点分析进行推荐。文章使用MovieLens数据集进行实验,详细展示了数据预处理、算法实现和结果评估过程,并指出向量检索、强化学习等可作为进一步拓展方向。这些方法展示了推荐系统从简单到复杂的多种实现路径。
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博文更新于 2025.08.27 ·
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PayPal注册详解

注册Paypal账号详解
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博文更新于 2025.08.20 ·
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GraphRAG完整搭建指南:避坑全攻略

本文分享了使用微软GraphRAG包构建知识图谱的完整流程和避坑指南。作者针对官方文档过于简洁的问题,详细记录了从模型部署到知识图谱构建的全过程。关键要点包括:1) 本地部署推荐使用24G显存显卡,建议选择Qwen3-7B等能力较强的LLM模型;2) 嵌入模型必须符合OpenAI接口规范,推荐BGE-M3模型;3) 知识库建议使用txt格式,json格式可能产生性能问题;4) 配置文件settings.yaml需要特别注意模型参数设置;5) 构建过程耗时较长(15k token约2小时),建议优化分块策略。
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博文更新于 2025.08.20 ·
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LangGraph本地部署与使用指南

本文介绍了使用LangGraph构建本地LLM对话助手的具体实现方法。首先需要定义状态数据结构(ChatState),然后通过自定义函数处理LLM回复和消息历史。文章详细说明了如何构建工作流图(StateGraph)并实现SQLite持久化存储,同时提供了处理用户输入的事件流函数(stream_graph_updates)。最后展示了如何通过while循环实现带对话记忆的交互式聊天,并介绍了从数据库加载历史记录的方法。文中特别指出了LangGraph不会自动拼接对话历史、SQLite存储可能存在重复记录等问
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博文更新于 2025.08.14 ·
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Llama-index RAG避坑指南:最新实战经验

本文分享了使用Llama-index构建RAG问答系统的实战经验。针对该库更新快、资料过时的问题,作者总结了常见解决方案:1)通过添加.core路径解决导入问题;2)注意需要单独安装组件库;3)使用FAISS实现本地持久化存储。文章详细介绍了文档处理、嵌入索引构建、知识检索等核心步骤的实现代码,并提供了多种优化方案:结合BM25和向量检索、使用重排模型提升准确性、通过mini-LLM优化查询意图等。特别适合正在使用本地部署LLM搭建RAG系统的开发者参考,帮助避免常见问题。
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博文更新于 2025.08.11 ·
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实战解析:LlamaIndex与Weaviate的部署避坑指南

本文记录了LlamaIndex和Weaviate结合使用的实践探索。作者尝试在vast.ai租用GPU服务器时发现容器内无法嵌套运行Docker;在本地部署Weaviate向量数据库时遇到版本兼容性问题和WSL故障,最终改用Chroma数据库;测试vLLM部署Qwen3-0.6B模型时解决了显存和API请求头问题。文章还分享了向量数据库选择建议和学习资源推荐,指出当前Weaviate的Python客户端文档已过时,建议新手使用更易上手的Chroma数据库。
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博文更新于 2025.08.06 ·
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