bazel学习 a fast, scalable, multi-language and extensible build system bazel就是一个编译打包工具，类似于make、cmake等 安装 ⚠️：Centos7系统安装bazel4 参考：https://docs.bazel.buil
目录构建服务层接口路由层PostMan 调用 采用 Fast API 搭建服务接口： https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17684079.html Fast API 文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ 构建服务层 qa_servi
一、前言 2014年，Ross Girshick提出RCNN，成为目标检测领域的开山之作。一年后，借鉴空间金字塔池化思想，Ross Girshick推出设计更为巧妙的Fast RCNN（https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn），极大地提高了检测速度。Fast
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
Anaconda是什么？ Anaconda 是一个开源的 Python 发行版本，主要面向数据科学、机器学习和数据分析等领域。它不仅包含了 Python 解释器本身，更重要的是集成了大量的用于科学计算、数据分析和机器学习相关的第三方库，并且提供了一个强大的包管理和环境管理工具——Conda。 通过C
准备资料 1. 一张wgs84投影的大tiff文件，建议初学者使用一张全球 2048 * 1024 / 4096 * 2048 的完整数据(有助于观察验证) 2. 准备C++开发环境，配置好gdal （笔者使用的环境是 vs2022 + gdal-2.3.0) c++ 开发环境 3. 建立一个测试工
如题,相信任何一个GIS引擎开发者都会遇到的问题，要解决这个问题，首先要了解两者的区别(mercator投影).WGS84投影 如图所示，是一张Mercator投影的地图瓦片，这种投影将地球投影成 W 与 H 相等的图片，是一个正方形(宽度与高度相等) 经纬度方式：-180°，-85°，+180°，
开始学习使用CMake 建立工程（本文以实践为目的，注重实践） 1. 先安装CMake 2. 创建一个最简单的CMake工程 a. 准备工作(找一个空目录，建立如下文件) b. hello.cpp文件内容如下 #include #include void
1、概述 GEBCO（General Bathymetric Chart of the Oceans）全球 DEM数据集（Geo-Engineering Digital Savage）是基于“全球地球系统计划”（Global Earth System Project）的最新数据集。 GEBCO 数据
1 Fekp地图服务器 Windows:安装.netcore6.0/.net运行时库 1.1 .net运行时：dotnet-runtime-6.0.10-win-x64.exe https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/50336
1. 使用智能指针重构系统 原有的系统都是裸指针，在跨模块与多线程中使用裸指针管理起来很麻烦，尤其是多任务系统中会出现野指针 1 class CELLTileTask :public CELLTask 2 { 3 public: 4 CELLQuadTree* _node; 5 TileId _ti
Django、Flask和FastAPI是Python Web框架中的三个主要代表。这些框架都有着各自的优点和缺点，适合不同类型和规模的应用程序。 1. Django： Django是一个全功能的Web框架，它提供了很多内置的应用程序和工具，使得开发Web应用程序更加容易。Django采用了MTV（
一般网上的文章都是以脚本的方式写Demor的，没找到自己想要的那种项目结构型的示例（类似Java SpringBoot 创建 Model,通过 pom 进行关联配置的那种） 看了一些源码，再结合自己的想法，建了一个简单的示例, 用 Python 做接口服务的项目搭建，仅供参考 代码结构说明 VipQ
目录前提条件创建节点 Demo准备数据创建药品标签节点 在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建节点 Neo4j 节点的标签可以理解为 Java 中的实体。 根据常规流程：首先有什么症状，做哪些对应的检查，根据检查诊断什么疾病，需要用什么药物治疗，服药期间要注意哪些饮食，需要做哪
目录症状数据创建节点附学习 电子病历中，患者主诉对应的相关检查，得出的诊断以及最后的用药情况。症状一般可以从主诉中提取。 症状数据 symptom_data.csv CSV 中，没有直接一行一个症状，主要想后面将 症状 => 疾病 做关联，最后会在一个 Excel 中表达 所以每行实际对应一个症病，
Python 搭建 FastAPI 项目 要生成FastAPI项目的代码，你可以使用FastAPI的脚手架工具来快速创建一个基本的FastAPI应用程序。 以下是创建一个新的FastAPI项目的步骤： 安装FastAPI和cookiecutter。你可以使用pip来安装它们： pip install
目录检查数据创建节点 根据不同的症状，会建议做些相对应的检验、检查 检查数据 examine_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有，号造成误识别 检查 "膝关节核磁" "眼睛酸胀" "视力" "砂眼" "辨色力" "角膜" "眼底" 创建节点 参考 创建药品 节点。 import log
目录饮食数据创建节点 根据疾病、症状，判断出哪些饮食不能吃，哪些建议多吃 饮食数据 foods_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有，号造成误识别 饮食 "辣椒" "大蒜" "芥末" "海鲜" "胡萝卜" "核桃仁" "菠菜" "西红柿" "香蕉" 创建节点 重构代码，将 def exe
目录关系：症状-检查关系：疾病-症状代码重构 relationship_data.csv 症状,检查,疾病,药品,宜吃,忌吃 "上下楼梯疼,不能久站,感觉有点肿","膝关节核磁","右膝髌上囊及关节腔少量积液","扶他林","西红柿,香蕉","辣椒,大蒜" "眼睛胀痛,干涩,畏光,眼胀,眼痛,看东西
Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以让开发者将应用程序打包成一个容器，并通过容器来部署、运行和管理应用程序。Docker 的核心概念包括容器和镜像。容器是镜像的可运行实例，可以通过 Docker API 或 CLI 来创建、启动、停止、移动或删除容器。镜像是一个只读模板，包含了创建 Docker 容器的说明。Docker 镜像可以通过 Dockerfile 文件来创建，也可以从公有仓库中下
