在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建 饮食节点

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

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建 节点关系

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

Markdown 图片居中显示，增加图片说明

Python 获取控制台输入的值

获取控制台输入参数 if __name__ == '__main__': while 1: question = input('用户:') answer = "你的问题是：" + question print('VipQA', answer)

C# 跳过值班时间代码逻辑

/// /// 当前时间是否是值班时间 /// private bool IsDutyTime { get { var dutyTime = "23:00-07:00"; if (!string.IsNullOrEmpty(dutyTime)) { var

C# 使用SqlDataAdapter和DataSet来访问数据库

使用SqlDataAdapter和DataSet来访问数据库 报：已有打开的与此 Command 相关联的 DataReader，必须首先将它关闭 解决方法，使用 using 包住 connection using System; using System.Data; using System.Da

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

京东探索研究院联合悉尼大学在这方面做出了探索，提出了基于简单视觉transformer的姿态估计模型ViTPose和改进版本ViTPose+。ViTPose系列模型在MS COCO多个人体姿态估计数据集上达到了新的SOTA和帕累托前沿。

Vitess全局唯一ID生成的实现方案

为了标识一段数据，通常我们会为其指定一个唯一id，比如利用MySQL数据库中的自增主键。 但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的，并且对于分布式数据库只依赖MySQL的自增id无法满足全局唯一的需求。因此，产生了多种解决方案，如UUID，SnowFlake等。下文将介绍Vitess是如何解决这个问题的。

记一次Redis Cluster Pipeline导致的死锁问题

本文介绍了一次排查Dubbo线程池耗尽问题的过程。通过查看Dubbo线程状态、分析Jedis连接池获取连接的源码、排查死锁条件等方面，最终确认是因为使用了cluster pipeline模式且没有设置超时时间导致死锁问题。

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 提供咨询接口服务

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

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 问题咨询

目录查出节点拼接节点属性测试结果问答演示 通过节点关系，找出对应的节点，获取节点属性值，并拼接成想要的结果。 接上节生成的CQL # 输入 question_class = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚': ['symptom']}, 'question_types': ['s

VisionPro学习笔记（4）——PatInspect

如果需要了解其他图像处理的文章，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice VisionPro有很多的示例和算子，这里再展示一个最新出的算子Pat Inspect Tool。

MySQL到TiDB：Hive Metastore横向扩展之路

本文介绍了vivo在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试，通过多方面对比数据择优选择TiDB方案。其次分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值...

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 生成 Cypher 语句

目录构建节点字典构建Cypher CQL语句Test 这边只是为了测试，演示效果和思路，实际应用中，可以通过NLP构建CQL 接上一篇的问题分类 question = "请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事" # 最终输出 data = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚'

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 构建问题分类器

目录构建字典数据构建 Trie 字典树按实体组装字典问题分析 将问题进行分析，和系统已有的分类进行关联 构建字典数据 将构建的知识图片字典化， 用于后面对问题的解析，下图为症状的字典，其它字典同理 构建 Trie 字典树 将建字典数据，组装集合 cur_dir = '/'.join(os.path.

Aho-Corasick 算法 AC自动机实现

敏感词过滤在社区发帖、网站检索、短信发送等场景下是很常见的需求，尤其是在高并发场景下如何实现敏感词过滤，都对过滤算法提出了更高的性能要求，Ahocorasick算法能够实现毫秒级的万字过滤匹配，能够很好的满足各种场景下的敏感词过滤需求。 Aho-Corasick算法通过将模式串预处理为确定有限状态自

Trie字典

Trie树，又叫字典树，前缀树(Prefix Tree)，单词查找树，是一种多叉树的结构. {"a","apple","appeal","appear","bee","beef","cat"} 深色表示接受态 关键字集合{"pool", "prize", "prepare", "preview",

Visual Studio必备插件

1、Rainbow Braces 2、Codist 3、ResXManager 4、XAML Styler for Visual Studio 2022 5、Viasfora 6、ZenCoding 7、Prism Template Pack 8、JSON2CSharp 2022 9、IndentR

vite打包中性能优化方面

## 1、静态文件按类型分包 build中添加如下代码： ```javascript build: { rollupOptions: { output: { chunkFileNames: 'static/js/[name]-[hash].js', entryFileNames: 'static/j

GPT大语言模型Vicuna本地化部署实践（效果秒杀Alpaca）

Vicuna-13B的推理效果据说达到了ChatGPT的90%以上的能力，优于LLaMA-13B和Alpaca-13B的效果。同时Vicuna的训练成本也很低，所以尝试本地化部署一下Vicuna-7B，看看效果如何，说干就干。