前言 前段时间有朋友问道一个这样的问题，.NET Core中如何通过Attribute的元数据信息来调用标记的对应方法。我第一时间想到的就是通过C#反射获取带有Custom Attribute标记的类，然后通过依赖注入（DI）的方式获取对应服务的方法并通过反射动态执行类的方法，从而实现更灵活的编程方
前言 微信群里的一个提问引发的这个问题，有同学问：C#异步有多少种实现方式？想要知道C#异步有多少种实现方式，首先我们要知道.NET提供的执行异步操作的三种模式，然后再去了解C#异步实现的方式。 .NET异步编程模式 .NET 提供了执行异步操作的三种模式： 基于任务的异步模式 (TAP) ，该模式
前言 在开发编码过程中经常会因为各种问题而打断自己的思绪和开发计划，可能会导致本来准备开发或者需要测试的功能到要上线的时候才想起来没有做完。这种情况相信很多同学都遇到过，咱们强大的Visual Studio内置了一个任务列表（TODO）能让我们当做待办清单功能使用，接下来我们快速了解一下。欢迎在评论
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
一、 问题描述： 华为地图服务“我的位置”能力，在中国大陆地区，向用户展示他们在地图上的当前位置与用户的实际位置存在较大的偏差。 具体差别可以查看下方的图片： 二、 偏差较大的原因： 华为Map SDK在中国大陆使用的地理坐标系是GCJ02。 点击“我的位置”控件，获取的定位经纬度的地理坐标系是WG
### 一、 问题描述： 华为地图服务“我的位置”能力，在中国大陆地区，向用户展示他们在地图上的当前位置与用户的实际位置存在较大的偏差。 具体差别可以查看下方的图片：  ## 1.创建.net7 webapi项目 创建一个
在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。
众所周知，在Spring中时不能够创建两个名称相同的bean的，否则会在启动时报错：但是我却在我们的spring项目中发现了两个相同名称的bean，并且项目也可以正常启动，对应的bean也可以正常使用。
针对现如今高并发场景的业务系统，“并发问题” 终归是必不可少的一类（占比接近10%），每次出现问题和事故后，需要耗费大量人力成本排查分析并修复。那如果能在事前尽可能避免岂不是很香？
代码可读性其实是一个比较宽泛的问题，也是一个老生常谈的问题，随着编码经验积累，在不同职业阶段，我们对可读性都会有不同的理解和认识，本文从我自己的角度和经验，讨论了一些比较浅的理解，如何写出易读、易懂的优秀代码，可能是我们coder永远追寻的目标之一，即使它没有终点。
之前有篇随笔主要揭露了 Ubuntu 22.04 中 Terminal 中的行间距过大的问题，该问题对 Powerline 类的主题影响尤其大。关键是对于这个问题，网上反映的人很少，我也很郁闷。经过长时间关注，终于找到一个可以完美替代 Gnome-Terminal 的终端软件，可以解决以上问题，特推...
打包后的项目静态资源无法使用，导致页面空白 静态资源无法使用，那就说明项目打包后，图片和其他静态资源文件相对路径不对，此时找到config里面的index.js，在build模块下加入assetsPublicPath: './', 如下图所示， 在History模式下配合使用nginx运行打包后的项
一、问题提出： 后台前端框架改版，之前是angularjs，现在用vue，导致input标签定位失败，只能定位到第一个input标签，查看后台源代码发现这两个标签是一模一样，如下图： 二、问题思考过程 1.为什么以前的版本可以定位成功，而现在的就定位不了啦 查阅之前版本的这部分定位代码，发现原来的框
一、前置问题 1.1为什么需要迁移 v3？ Chrome 计划完全停止 v2 版本维护，后续 v2 版本将无法上架谷歌插件商店，除此之外，未来新版本 Chrome 对于 v2 版本插件的限制会越来越大，比如安全性限制 iframe 嵌套只能通过沙盒模式数据通信传递而不能直接获取数据等等，因此 v2
1. 问题描述 from selenium import webdriver from time import sleep driver = webdriver.Chrome() driver.maximize_window() driver.get('http://124.223.30.31:xx
基于Langchain与ChatGLM等语言模型的本地知识库问答应用实现。项目中默认LLM模型改为THUDM/chatglm2-6b[2]，默认Embedding模型改为moka-ai/m3e-base[3]。 一.项目介绍 1.实现原理 本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件->读取文本->文
