当前位置：首页 > news >正文

Langchain检索YouTube字幕

news 来源：原创 2025/7/1 8:35:59

创建一个简单搜索引擎，将用户原始问题传递该搜索系统

本文重点：获取保存文档——保存向量数据库——加载向量数据库

专注于youtube的字幕，利用youtube的公开接口，获取元数据

pip install youtube-transscript-api pytube

初始化

import datetime
import os
from operator import itemgetter
from typing import Optional, Listimport bs4
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain.chains.history_aware_retriever import create_history_aware_retriever
from langchain.chains.retrieval import create_retrieval_chain
from langchain.chains.sql_database.query import create_sql_query_chain
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader, YoutubeLoader
from langchain_community.tools import QuerySQLDataBaseTool
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder, PromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableWithMessageHistory, RunnablePassthrough
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langgraph.prebuilt import chat_agent_executor
from pydantic.v1 import BaseModel, Fieldos.environ['http_proxy'] = '127.0.0.1:7890'
os.environ['https_proxy'] = '127.0.0.1:7890'os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "LangchainDemo"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = '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'
# os.environ["TAVILY_API_KEY"] = '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'# 聊天机器人案例
# 创建模型
model = ChatOpenAI(model='gpt-4-turbo')
embeddings = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-small')

创建持久化向量数据库

存放向量数据库的目录
persist_dir = 'chroma_data_dir'  # 存放向量数据库的目录

获取&保存文档

YoutubeLoader是 langchain_community.document_loaders

##一个Youtube的视频对应一个document

# 一些YouTube的视频连接
urls = ["https://www.youtube.com/watch?v=HAn9vnJy6S4","https://www.youtube.com/watch?v=dA1cHGACXCo","https://www.youtube.com/watch?v=ZcEMLz27sL4","https://www.youtube.com/watch?v=hvAPnpSfSGo","https://www.youtube.com/watch?v=EhlPDL4QrWY","https://www.youtube.com/watch?v=mmBo8nlu2j0","https://www.youtube.com/watch?v=rQdibOsL1ps","https://www.youtube.com/watch?v=28lC4fqukoc","https://www.youtube.com/watch?v=es-9MgxB-uc","https://www.youtube.com/watch?v=wLRHwKuKvOE","https://www.youtube.com/watch?v=ObIltMaRJvY","https://www.youtube.com/watch?v=DjuXACWYkkU","https://www.youtube.com/watch?v=o7C9ld6Ln-M",
]docs = []  # document的数组
for url in urls:
#     # 一个Youtube的视频对应一个documentdocs.extend(YoutubeLoader.from_youtube_url(url, add_video_info=True).load())print(len(docs))
print(docs[0]) #具体document参数，可以在此查看# # 给doc添加额外的元数据： 视频发布的年份
# for doc in docs:
#     doc.metadata['publish_year'] = int(
#         datetime.datetime.strptime(doc.metadata['publish_date'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S').strftime('%Y'))
#
#
# print(docs[0].metadata)
# print(docs[0].page_content[:500])  # 第一个视频的字幕内容
#

len、docs[0]、docs[0].metadata、docs[0].page_content[:500]

构建向量数据库

文档切割——》向量数据库持久化

persist_directory=persist_dir 持久化到磁盘

# # 根据多个doc构建向量数据库
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000, chunk_overlap=30)
split_doc = text_splitter.split_documents(docs)# # 向量数据库的持久化 # 并且把向量数据库持久化到磁盘
vectorstore = Chroma.from_documents(split_doc, embeddings, persist_directory=persist_dir)

加载磁盘向量数据库

#vectorstore = Chroma(persist_directory=persist_dir, embedding_function=embeddings)

此处persist_dir、Embedding要和上文一致。

## 相似检索结果result【0】【0】才是一个结果。result【0】=（Document，score）

## 若不需要分数，使用.similarity_search
vectorstore = Chroma(persist_directory=persist_dir, embedding_function=embeddings)# 测试向量数据库的相似检索
# result = vectorstore.similarity_search_with_score('how do I build a RAG agent')
# print(result[0])
# print(result[0][0].metadata['publish_year'])
# 测试结果

整合LLM

Prompt
system = """You are an expert at converting user questions into database queries. \
You have access to a database of tutorial videos about a software library for building LLM-powered applications. \
Given a question, return a list of database queries optimized to retrieve the most relevant results.If there are acronyms or words you are not familiar with, do not try to rephrase them."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system),("human", "{question}"),]
)
pydantic Model

# 如果chain中仅用model（不使用.with_structured_output）；那么只能检索content；但我们还需要进行metadata检索，提取结构化参数。那么可以采用pydantic（用于数据管理的库）；

这里Search是数据模型、pydantic的model，非LLM；

Search 的核心作用

标准化检索参数：将非结构化文本（用户问题）转化为结构化的 query 和 publish_year，确保后续检索系统能精准处理。
错误预防：通过类型检查（如 publish_year 必须为整数）避免无效参数传递。
可解释性：明确每个字段的用途（通过 description），便于团队协作和维护

Optional：表示可选字段
# pydantic
class Search(BaseModel):"""定义了一个数据模型进行metadata检索"""# 内容的相似性和发布年份query: str = Field(None, description='Similarity search query applied to video transcripts.')publish_year: Optional[int] = Field(None, description='Year video was published')
chain

RunnablePassthrough：让值可以滞后传递。

model.with_structured_output(Search)：要求模型生成符合 Search 类定义的结构化输出（而非自由文本）
chain = {'question': RunnablePassthrough()} | prompt | model.with_structured_output(Search)# resp1 = chain.invoke('how do I build a RAG agent?')
# print(resp1)
# resp2 = chain.invoke('videos on RAG published in 2023')
# print(resp2)
chain简单测试：这里只是生成指令，并未搜索

执行搜索

自定义一个检索器。

#" $eq"是Chroma向量数据库的固定语法： search.publish_year==向量数据库'publish_year'

def retrieval(search: Search) -> List[Document]:_filter = Noneif search.publish_year:# 根据publish_year，存在得到一个检索条件# "$eq"是Chroma向量数据库的固定语法_filter = {'publish_year': {"$eq": search.publish_year}}return vectorstore.similarity_search(search.query, filter=_filter)new_chain = chain | retrieval# result = new_chain.invoke('videos on RAG published in 2023')
result = new_chain.invoke('RAG tutorial')
print([(doc.metadata['title'], doc.metadata['publish_year']) for doc in result])

结构化数据检索

非结构化检索

Langchain检索YouTube字幕

创建一个简单搜索引擎，将用户原始问题传递该搜索系统本文重点：获取保存文档——保存向量数据库——加载向量数据库专注于youtube的字幕，利用youtube的公开接口，获取元数据 pip install youtube-transscript-api pytube 初始化 …...

编程日记 2025/7/1 8:35:59

1.安装下载安装包 https://nodejs.org/en/download 解压安装包将安装包上传到/opt/software目录下 cd /opt/software tar -xzvf node-v16.14.2-linux-x64.tar.gz 将解压的文件夹移动到安装目录(/opt/nodejs)下 mv /opt/software/node-v16.14.2-linux-x64 /opt/nodejs …...

编程日记 2025/6/29 10:04:02

React：什么是Hook？通俗易懂的讲讲

什么是Hook 1.Hook 是什么？2.React 内置的 Hook3. 自定义 Hook4. 总结 1.Hook 是什么？ 可以理解为：函数组件的工具/功能插件 Hook是 React 16.8 以后提供的一种新特性， 让你在函数组件里“钩入”React 的功能（比如状态…...

编程日记 2025/6/29 12:21:55

树莓派安装GStreamer ,opencv支持, 并在虚拟环境中使用的安装方法

首先是我在树莓派中使用OpenCV 读取网络视频流, 如海康威视通过rtsp协议地址读取会发生延迟和丢包的情况后来使用ffmpeg和OpenCV 读取视频流丢报的问题减少了但是长时间运行还是会造成延迟和卡顿最后直接卡死画面后来试了一下GStreamer 管道流是树莓派支持的但是原生…...

编程日记 2025/6/29 10:31:19

从节点重排看React 与 Vue3 的 Diff 算法

一个有趣的问题之前我写了一篇狗教我 React——原理篇之 Diff 算法 - 掘金 (juejin.cn)简单介绍了 diff 算法，收到了一个有意思的疑问：大佬讲得非常易懂，我有个疑惑就是都说 diff 处理节点前移比较差，比如 a→b→c→d 更新为 d→a→b→c，如果第一遍循环到第一个就截止了…...

编程日记 2025/7/1 8:20:36

【FAQ】PCoIP 会话后物理工作站本地显示器黑屏

# 问题工作人员从家里建立了到办公室工作站的 PCoIP 连接，该工作站安装了 HP Anyware Graphics Agent，并且还连接了本地显示器。然后，远程用户决定去办公室进行本地工作，工作站显示器显示黑屏（有时没有信号&#xff…...

编程日记 2025/7/1 8:33:48

springboot基于hadoop的酷狗音乐爬虫大数据分析可视化系统(源码+lw+部署文档+讲解)，源码可白嫖!

摘要本酷狗音乐爬虫大数据分析可视化系统采用B/S架构，数据库是MySQL，网站的搭建与开发采用了先进的Java语言、Hadoop、爬虫技术进行编写，使用了Spring Boot框架。该系统从两个对象：由管理员和用户来对系统进行设计构建。前台主要…...

编程日记 2025/6/29 12:04:29

基于大模型的食管平滑肌瘤全周期预测与诊疗方案研究

目录一、引言 1.1 研究背景与意义 1.2 研究目的 1.3 国内外研究现状二、大模型技术原理与应用概述 2.1 大模型介绍 2.2 在医疗领域的应用现状 2.3 用于食管平滑肌瘤预测的可行性分析三、食管平滑肌瘤术前预测 3.1 预测指标选取 3.2 数据收集与预处理 3.2.1 数据…...

编程日记 2025/6/29 11:10:07

26考研 | 王道 | 数据结构 | 第七章查找

第七章查找文章目录第七章查找7.1 查找概念7.2 顺序查找7.3 折半查找7.4 分块查找7.5 二叉排序树7.6 平衡二叉树平衡二叉树的插入平衡二叉树的删除 7.7 红黑树7.7.1 为什么要发明红黑树？7.7.2 红黑树的定义和性质7.7.3 红黑树的插入和删除插入删除 7.8 B树和B树…...

编程日记 2025/6/29 11:13:05

Docker 部署 Redis：快速搭建高效缓存服务

Docker 部署 Redis：快速搭建高效缓存服务引言 Redis 是一个高性能的键值数据库，广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等领域。而 Docker 作为容器化技术的代表，能够帮助我们快速部署和管理应用程序。结合两者，我们可以轻松实现 …...

编程日记 2025/7/1 8:16:29

【缓存与数据库结合最终方案】伪从技术

实现伪从技术：基于Binlog的Following表变更监听与缓存更新技术方案概述要实现一个专门消费者服务作为Following表的伪从，订阅binlog并在数据变更时更新缓存，可以采用以下技术方案： 主要组件 MySQL Binlog监听：使…...

编程日记 2025/7/1 8:20:32

如何规避矩阵运营中的限流风险及解决方案

在自媒体矩阵化运营中，系统性规避平台限流机制需建立在精准理解算法逻辑的基础上。根据行业实践数据统计，当前矩阵账号触发限流的核心诱因主要集中在两大维度： 首先需要明确的是设备与网络层面的合规性配置。当单台移动设备频繁切换多账号登…...

编程日记 2025/6/29 10:17:10

TensorFlow Keras“安全模式”真的安全吗？绕过 safe_mode 缓解措施，实现任意代码执行

机器学习框架通常依赖序列化和反序列化机制来存储和加载模型，然而模型中不恰当的代码隔离和可执行组件可能会导致严重的安全风险。 TensorFlow 中的 Keras v3 ML 模型结构对于基于 TensorFlow 的 Keras 模型，存在一个严重的反序列化漏洞，编号为CVE-2024-3660。攻击者可利…...

编程日记 2025/7/1 8:08:26

PostgreSQL-日志管理介绍

概述 1、日志管理器： 日志模块包括事务提交日志CLOG和数据日志XLOG。其中CLOG是系统为整个事务管理流程所建立的日志，主要用于记录事务的状态，同时通过SUBTRANS日志记录事务的嵌套关系。XLOG日志是数据库日志的主体，记录数据库中…...

编程日记 2025/6/29 11:49:10

【Java 数据结构】泛型

目录一. 什么是泛型二. 引出泛型三. 泛型语法四. 泛型的使用五. 泛型是如何编译的 5.1 擦除机制六. 泛型的继承 6.1 泛型类继承非泛型类 6.2 泛型类继承泛型类 6.2.1 父类的同名传递 6.2 2 父类的异名传递 6.2.3 父类固定类型传递 6.2.4 子类添加参数七. 泛…...

编程日记 2025/7/1 8:31:38

鲲鹏麒麟搭建Docker仓库

Docker Registry简介 Docker Registry是一个开源的镜像仓库工具，用于存储和分发Docker镜像。它是Docker生态系统中的核心组件之一，提供了镜像的推送(push)、拉取(pull)和管理功能。主要特性： 1、开源免费：Apache 2.0许可证 2、轻…...

编程日记 2025/6/29 10:49:34

Java快速上手之实验4（接口回调）

1．编写接口程序RunTest.java，通过接口回调实现多态性。解释【代码4】和【代码6】的执行结果为何不同？ interface Runable{ void run(); } class Cat implements Runable{ public void run(){ System.out.println("猫急上树.."…...

编程日记 2025/7/1 8:15:13

【前端】【业务场景】【面试】在前端开发中，如何实现实时数据更新，比如实时显示服务器推送的消息，并且保证在不同网络环境下的稳定性和性能？

问题：在前端开发中，如何实现实时数据更新，比如实时显示服务器推送的消息，并且保证在不同网络环境下的稳定性和性能？ 一、实现实时数据更新的方法 WebSocket： 原理：WebSocket 是一种在单个 TCP …...

编程日记 2025/7/1 8:15:11

redis相关问题整理

Redis 支持多种数据类型： 字符串示例：存储用户信息 // 假设我们使用 redis-plus-plus 客户端库 auto redis Redis("tcp://127.0.0.1:6379"); redis.set("user:1000", "{name: John Doe, email: john.doeexample.com}"…...

编程日记 2025/7/1 8:07:39

某城乡老旧房屋试点自动化监测服务项目

1. 项目简介我国是房屋建设增长量最高的国家或地区，但上个世纪末建造的房屋多为砖混结构，使用寿命短且缺乏维护。这些房屋在使用过程中受到地质活动、自然环境和人为改造的影响，其结构强度逐年下降，部分房屋甚至出现墙体裂缝、倾…...

编程日记 2025/6/29 11:43:31

企业为何要求禁用缺省口令？安全风险及应对措施分析

在当今数字化时代，企业网络安全面临着前所未有的挑战。缺省口令的使用是网络安全中的一个重要隐患，许多企业在制定网络安全红线时，明确要求禁用缺省口令。本文将探讨这一要求的原因及其对企业安全的重要性。引言：一个真实的入侵场…...

编程日记 2025/6/29 11:39:54

在 MySQL 中，索引前缀长度为什么选择为 191

在 MySQL 中，索引前缀长度选择为 191 的常见原因主要与字符集编码和索引长度限制相关，具体解释如下： 1. 字符集编码的影响 utf8mb4 字符集： MySQL 的 utf8mb4 字符集每个字符最多占用 4 个字节（相比 utf8 的 3 字…...

编程日记 2025/6/29 11:39:03

【Python语言基础】24、并发编程

文章目录 1. 多线程（threading模块）1.1 多线程的实现(threading 模块)1.2 多线程的优缺点1.3 线程同步与锁 2. 多进程（multiprocessing模块）2.1 多进程实现（multiprocessing模块）2.2 多进程的优缺点2.3 进程…...

编程日记 2025/6/29 12:26:51

MySQL-自定义函数

自定义函数函数的作用 mysql数据库中已经提供了内置的函数，比如：sum，avg，concat等等，方便我们日常的使用，当需要时mysql支持定义自定义的函数，方便与我们对于需用复用的功能进行封装。基本…...

编程日记 2025/6/29 9:17:34

实时操作系统在服务型机器人中的关键作用

一、服务型机器人的发展现状与需求近年来，服务型机器人市场呈现出蓬勃发展的态势。据国际机器人联合会（IFR）2024 年度报告显示，全球人形机器人市场规模预计在 2025 年达到 38.7 亿美元，年复合增长率达 19.2%。服务型机…...

编程日记 2025/6/29 11:37:16

智能电网第5期 | 老旧电力设备智能化改造：协议转换与边缘计算

随着电力行业数字化转型加速，大量在役老旧设备面临智能化升级需求。在配电自动化改造过程中，企业面临三大核心挑战： 协议兼容难题：传统设备采用Modbus等老旧协议，无法接入智能电网系统数据处理瓶颈：设备本…...

编程日记 2025/6/29 9:17:31

【UML建模】starUML工具

一.概述 StarUML是一款UML工具，允许用户创建和管理UML（统一建模语言）模型，广泛应用于软件工程领域。它的主要功能包括创建各种UML图：如用例图、类图、序列图等，支持代码生成与反向工程，以及提供…...

编程日记 2025/6/29 9:17:32

【技术笔记】Cadence实现Orcad与Allegro软件交互式布局设置

【技术笔记】Cadence实现Orcad与Allegro软件交互式布局设置更多内容见专栏：【硬件设计遇到了不少问题】、【Cadence从原理图到PCB设计】在做硬件pcb设计的时候，原理图选中一个元器件，希望可以再PCB中可以直接选中。为了达到原理图和PCB两两…...

编程日记 2025/6/29 12:17:23

第十七届山东省职业院校技能大赛中职组网络建设与运维赛项

第十七届山东省职业院校技能大赛中职组网络建设与运维赛项赛题 B 卷第十七届山东省职业院校技能大赛中职组网络建设与运维赛项 1 赛题说明一、竞赛项目简介 “网络建设与运维”竞赛共分为以下三个模块：  网络理论测试；  网络建设与调试&#xf…...

编程日记 2025/6/29 10:23:22

深入详解人工智能数学基础——概率论中的KL散度在变分自编码器中的应用

🧑 博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++, C#, Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQL server,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用…...

编程日记 2025/7/1 8:32:40

Docker配置DNS方法详解及快速下载image方法

根据错误信息，Docker 在拉取镜像时遇到网络连接超时（Client.Timeout exceeded），通常与代理配置错误、DNS 解析失败、镜像源访问受限或网络防火墙限制有关。以下是详细解决方案： 1. 检查并修复代理配置如果你使用了 HTTP 代理：确认代理地址是否有效（替换 speed.ip…...

编程日记 2025/6/29 12:01:41

Rundeck 介绍及安装：自动化调度与执行工具

Rundeck介绍概述：Rundeck 是什么？ Rundeck 是一款开源的自动化调度和任务执行工具，专为运维场景设计，帮助工程师通过统一的平台管理和执行跨系统、跨节点的任务。它由 PagerDuty 维护（2016 年收购）&#…...

编程日记 2025/6/29 10:04:43

济南国网数字化培训班学习笔记-第二组-6-输电线路现场教学

输电线路现场教学杆塔组装角钢塔角钢-连扳-螺栓螺栓（M）： 脚钉-螺栓（螺栓头-无扣长-螺纹-螺帽）-垫片-螺帽/防盗帽/防松帽M20*45 表示直径20mm，长度45mm螺栓级别由一个类似浮点数表示，如…...

编程日记 2025/6/29 11:02:15

数据结构——二叉树，堆

目录 1.树 1.1树的概念 1.2树的结构 2.二叉树 2.1二叉树的概念 2.2特殊的二叉树 2.3二叉树的性质 2.4二叉树的存储结构 2.4.1顺序结构 2.4.2链式结构 3.堆 3.1堆的概念 3.2堆的分类 3.3堆的实现 3.3.1初始化 3.3.2堆的构建 3.3.3堆的销毁 3.3.4堆的插入 3.3.5…...

编程日记 2025/6/29 11:03:49

PostgreSQL 分区表——范围分区SQL实践

PostgreSQL 分区表——范围分区SQL实践 1、环境准备1-1、新增原始表1-2、执行脚本新增2400w行1-3、创建pg分区表-分区键为创建时间1-4、创建24年所有分区1-5、设置默认分区（兜底用）1-6、迁移数据1-7、创建分区表索引 2、SQL增删改查测试2-1、查询速度对比…...

编程日记 2025/6/29 12:07:24

第八节：进阶特性高频题-Pinia与Vuex对比

优势：无嵌套模块、Composition API友好、TypeScript原生支持核心概念：state、getters、actions（移除mutation） 深度对比 Pinia 与 Vuex：新一代状态管理方案的核心差异一、核心架构设计对比维度VuexPinia设计目标集…...

编程日记 2025/6/29 10:23:32

路由交换网络专题 | 第七章 | BGP练习 | 次优路径 | Route-Policy | BGP认证

基本部分配置讲解： 配置BGP相关部分： // BGP区域配置: 用作环回口创建BGP对等体// “ipv4-family unicast”是指进入BGP的IPv4单播地址族视图。 // 配置完后仅仅只在IPV4地址簇下建立对等体。* [AR3]bgp 100 [AR3-bgp]peer 1.1.1.1 as-number 100 [AR…...

编程日记 2025/6/29 12:16:21

序论文42 | patch+MLP用于长序列预测

论文标题：Unlocking the Power of Patch: Patch-Based MLP for Long-Term Time Series Forecasting 论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.13575v3 代码链接：https://github.com/TangPeiwang/PatchMLP （后台回复“交流”加入讨…...

编程日记 2025/6/29 9:17:39

【mongodb】系统保留的数据库名

目录 1. admin2. config3. local4. test（非严格保留，但常作为默认测试数据库）5. 注意事项6. 其他相关说明 1. admin 1.用途：用于存储数据库的权限和用户管理相关数据。2.特点：该数据库是 MongoDB 的超级用户数据库&am…...

编程日记 2025/6/29 19:35:05

js 的call 和apply方法用处

主要用于ECMAScript与宿主环境（文档对象（DOM）、浏览器对象（BOM））的交互中； 例子：function changeStyle(attr, value){ this.style[attr] value; } …...

编程日记 2025/6/29 19:36:55

济南国网数字化培训班学习笔记-第二组-2节-输电线路施工及质量

输电线路施工及质量质量管控基本规定基本规定项目分类土石方（测量挖坑）、基础、杆塔、架线、接地、线路防护检验项目分类原则： 1.主控项目：影响工程性能、强度、安全性和可靠性，且不易修复和处理 2.一般项…...

编程日记 2025/6/29 12:24:04

“Daz to Unreal”将 G8 角色（包括表情）从 daz3d 导入到 UE5。在 UE5 中，我发现使用某个表情并与闭眼混合后，上眼睑出现了问题

1) Bake & Export Corrective Morphs from Daz before you go into UE5 1) 在进入 UE5 之前，从 Daz 烘焙并导出修正型变形 In Daz Studio 在 Daz Studio 中 Load your G8 head, dial in the exact mix (e.g. Smile 1.0 Eyes Closed 1.0). 加载你的 G8 头部&am…...

编程日记 2025/6/29 12:17:44

Linux系统之----进程优先级、调度与切换

在开启本篇文章的学习之前，我们先要熟悉如下两个事 1.概念进程优先级指的是进程能得到某种资源的先后顺序，要理解好它与权限的关系，优先级是能，拥有资源的先后顺序，权限是能还是不能的问题 2.为什么要有优先级…...

编程日记 2025/6/28 16:41:51

Web3钱包开发功能部署设计

Web3钱包开发功能部署设计全景指南（2025技术架构与实战） ——从核心模块到多链生态的完整解决方案一、核心功能模块设计 1.1 资产管理体系 Web3钱包的核心功能围绕资产存储、交易验证、多链兼容展开： • 密钥管理：…...

编程日记 2025/6/29 10:29:15

【含文档+PPT+源码】基于SpringBoot的开放实验管理平台设计与实现

项目介绍本课程演示的是一款基于SpringBoot的开放实验管理平台设计与实现，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的 Java 学习者。 1.包含：项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料 2.带你从零开始部署运行本套系统…...

编程日记 2025/6/29 11:24:33

小刚说C语言刷题——1317正多边形每个内角的度数？

1.题目描述根据多边形内角和定理，正多边形内角和等于：（ n－2 ） 180∘ ( n 大于等于 3且 n 为整数） 请根据正多边形的边数，计算该正多边形每个内角的度数。（结果保留1位小数&#x…...

编程日记 2025/6/29 11:57:42

Spring—AOP

AOP是在不惊动原有的代码的基础上对功能进行增强操作连接点：JoinPoint，可以被AOP控制的方法通知：Advice，增强的逻辑，共性功能切入点：PointCut，匹配连接点的条件，表明连接点中哪…...

编程日记 2025/6/29 11:32:05

算法训练营第二天| 209.长度最小的子数组、59.螺旋矩阵II、区间和

209.长度最小的子数组题目思路与解法 **第一想法：**无 carl的讲解： 滑动窗口 class Solution:def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:ij0lens len(nums)sum 0res lens 1while j < lens:# for m in range(i, j1)…...

编程日记 2025/6/29 11:40:08

【C++ 真题】P3456 [POI2007] GRZ-Ridges and Valleys

[POI2007] GRZ-Ridges and Valleys 题面翻译题目描述译自 POI 2007 Stage 2. Day 0「Ridges and Valleys」给定一个 n n n \times n nn 的网格状地图，每个方格 ( i , j ) (i,j) (i,j) 有一个高度 w i j w_{ij} wij。如果两个方格有公共顶点&#xff0c…...

编程日记 2025/6/29 11:57:49

Vue3 中 computed的详细用法

Vue 3 中 computed 是一个非常重要的响应式 API，它是基于其依赖项的值来计算得出的值，当依赖项发生变化时，计算属性会自动更新基本用法在选项式 API 中，computed 通常作为一个选项直接在组件的选项对象中定义。例如 <temp…...

编程日记 2025/6/29 11:12:49

初始化

创建持久化向量数据库

存放向量数据库的目录

获取&保存文档

构建向量数据库

加载磁盘向量数据库

整合LLM

Prompt

pydantic Model

Search 的核心作用​​

chain

执行搜索

相关文章：

Search 的核心作用