用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 和 LlamaIndex 从零构建PDF聊天机器人

随着大型语言模型（LLM）（如ChatGPT和GPT-4）的兴起，现在比以往任何时候都更容易搭建智能聊天机器人，并且可以堆积如山的文档，为你的输入提供更准确的响应。

图片

无论你是想构建个人助理、定制聊天机器人还是自动文档分析系统，本系列都将为你提供构建自己的LLM聊天机器人所需的知识。

创建什么？

使用ChatGPT作为助手来帮助用户基于多个文档进行问答系统搭建的想法是非常酷。起初，我们的想法是用特定的数据对模型进行微调，以实现这一目标，但这可能成本高昂，并且需要庞大的数据集。此外，对模型进行微调只能教会它一项新技能，而不能提供有关文档的完整信息。

另一种方法是使用提示工程在（多）文档QA的提示中提供上下文。然而，GPT模型的注意力范围有限，将上下文传递给API也可能很昂贵，尤其是在处理大量客户反馈电子邮件和产品文档时。

那么如何创建呢？

以下是实现这些目标的具体步骤：

  1. 首先加载文档（PDF、HTML、文本、数据库等）；

  2. 然后将数据分割成块，并对这些块建立embedding索引，这样方便使用向量检索工具进行语义搜索；

  3. 对于每个问题，通过搜索索引和embedding数据来获取与问题相关的信息；

  4. 将问题和相关数据输入到LLM模型中。在这个系列中使用OpenAI的LLM；

实现上述过程主要的两个框架，分别是：Langchain（https://python.langchain.com/en/latest/）和LLamaIndex（https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/）

通俗易懂讲解大模型系列

  • 用通俗易懂的方式讲解：大模型算法工程师最全面试题汇总

  • 用通俗易懂的方式讲解：我的大模型岗位面试总结：共24家，9个offer

  • 用通俗易懂的方式讲解：大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战

  • 用通俗易懂的方式讲解：一文讲清大模型 RAG 技术全流程

  • 用通俗易懂的方式讲解：如何提升大模型 Agent 的能力?

  • 用通俗易懂的方式讲解：ChatGPT 开放的多模态的DALL-E 3功能，好玩到停不下来！

  • 用通俗易懂的方式讲解：基于扩散模型（Diffusion）,文生图 AnyText 的效果太棒了

  • 用通俗易懂的方式讲解：在 CPU 服务器上部署 ChatGLM3-6B 模型

  • 用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 和大模型生成海报文案

  • 用通俗易懂的方式讲解：ChatGLM3-6B 部署指南

  • 用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 封装自定义的 LLM，太棒了

  • 用通俗易懂的方式讲解：基于 Langchain 和 ChatChat 部署本地知识库问答系统

  • 用通俗易懂的方式讲解：在 Ubuntu 22 上安装 CUDA、Nvidia 显卡驱动、PyTorch等大模型基础环境

  • 用通俗易懂的方式讲解：Llama2 部署讲解及试用方式

  • 用通俗易懂的方式讲解：基于 LangChain 和 ChatGLM2 打造自有知识库问答系统

  • 用通俗易懂的方式讲解：一份保姆级的 Stable Diffusion 部署教程，开启你的炼丹之路

  • 用通俗易懂的方式讲解：对 embedding 模型进行微调，我的大模型召回效果提升了太多了

技术交流

技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。

本文完整代码、相关资料、技术交流&答疑，均可加我们的交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：加群
方式②、添加微信号：mlc2060，备注：来自CSDN + 技术交流

在这里插入图片描述

我们如何开始

下面是使用Langchain和ChatGPT实现PDF问答系统的大致框架：

图片

在本文，不会详细介绍Langchain或LLamaIndex具体原理和实现细节，后面会专门介绍。本文主要介绍如下内容：

  • 基于Langchain的生成式问答

  • LLamaIndex生成式问答

  • 奖金部分。

准备工作

首先我们需要在OPenAI官网获取API秘钥，具体步骤是：转到https://platform.openai.com，登录或注册新帐户→ 点击您的个人资料→ 查看API密钥并创建新的密钥，如下图所示：

图片

图片

Note：实际上，我们可以使用其他LLM模型。

下面准备安装相关的python包，需要保证Python>=3.7来进行操作，然后创建一个虚拟环境并安装以下Python库：

## to create virtual environment
$ python3 -m venv llm_app_env

## on MacOS or Linux
$ source llm_app_env/bin/activate

## on Window
$ llm_app_env\Scripts\activate.bat

## then install the following libraries.
openai[embeddings]==0.27.6
langchain==0.0.155
pypdf==3.8.1
tiktoken==0.3.3
faiss-cpu==1.7.4
unstructured==0.6.2
chromadb==0.3.21
llama-index==0.6.1
jupyterlab

Langchain 介绍

LangChain 是一个强大的开源工具，可以轻松地与大型语言模型交互并构建应用程序。将其视为一个中间人，将您的应用程序连接到广泛的LLM提供商，如OpenAI、Cohere、Huggingface、Azure OpenAI等。

然而，LangChain 不仅仅是一个访问预训练语言模型的工具，它还提供了许多有用的特性和功能，允许您构建自定义应用程序和工具。例如：

  • 使用自己的文档进行问答和文本摘要

  • 处理内存和具有有限令牌问题的长文档。

  • 与OpenAI ChatGPT Retriever插件的出色集成

  • 多个链来处理您定义的问题，或者使用Agent将其提升。

  • 还有更多。

Langchain是一个伟大的框架，它使人工智能应用程序的创建能力现在掌握在您手中。更令人惊讶的是，它是开源的，所以你知道它掌握在优秀社区的手中。

使用 Langchain 来搭建一个问答系统

设置OpenAI API密钥

import logging
import sys
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"

加载并拆分数据

## load the PDF using pypdf
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# load the data
loader = PyPDFLoader('../notebooks/documents/Apple-Financial-Report-Q1-2022.pdf')

# the 10k financial report are huge, we will need to split the doc into multiple chunk.
# This text splitter is the recommended one for generic text. It is parameterized by a list of characters. 
# It tries to split on them in order until the chunks are small enough.
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
data = loader.load()
texts = text_splitter.split_documents(data)

# view the first chunk
texts[0]

简单问答

我们将使用OpenAI作为LLM提供者，因此使用OpenAI Embedding，但请注意，OpenAI Embedding API使用的是“text-davinci-003”模型（定价参考：https://openai.com/pricing）

接下来，我们将导入Chroma，Chroma是嵌入数据库，不像传统的SQL数据库，也不像你通常使用的NoSQL数据库。它嵌入了数据库，使构建LLM应用程序变得容易。

图片

通过Chroma官方网站

我们的文档以文本的形式表示，因此很难根据问题找到相关信息。假设你需要在1000页中找到苹果上一季度的收入，并将收入与前几年进行比较。这可能需要多大的挑战性和耗时？因此，为了让我们的搜索更容易，我们首先需要以数字格式转换或表示单词或短语，这些单词或短语可以用作机器学习模型的输入。换句话说，帮助机器理解文本。embeddings将每个单词或短语映射到实数向量，通常具有数百个维度，使得相似的单词或短语被映射到嵌入空间中的相似向量。

使用embeddings的主要优点之一是，它们可以捕捉单词或短语之间的语义和句法关系。例如，在嵌入空间中，“国王”和“王后”的向量比“苹果”的向量更接近，因为它们在语义上与王室头衔相关。

图片

因此，嵌入数据库正是这样做的。它将把所有embeddings数据存储在数据库中，然后给我们提供非常多的索引，使我们能够执行类似数据检索的操作，并以可扩展的风格进行操作。如果你需要得到之前关于寻找苹果上季度收入的问题的答案，我们首先需要在嵌入Chroma等数据库的基础上进行相似性搜索或语义搜索，以提取相关信息，并将这些信息提供给LLM模型来获得答案。

听起来太复杂了！这就是Langchain拯救我们的地方，所有的艰苦工作都将在后台完成。Just do it！

# import Chroma and OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

# initialize OpenAIEmbedding
embeddings = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-ada-002')

# use Chroma to create in-memory embedding database from the doc
docsearch = Chroma.from_documents(texts, embeddings,  metadatas=[{"source": str(i)} for i in range(len(texts))])

## perform search based on the question
query = "What is the operating income?"
docs = docsearch.similarity_search(query)

可以看到，我们能够执行相似性搜索，从嵌入数据库中获取相关信息。

现在，我们将使用Langchain的主要组件之一Chain将LLM提供程序合并到我们的代码中。

请记住，本文的目的是建立问答机器人。因此，只需按照步骤进行操作，如果你很好奇，迫不及待地想了解更多细节，请随时访问Langchain的官方网站。

Langchain 提供了四种预先构建的问答Chain，具体如下：

  • 问答：load_qa_chain

  • 有来源问答：load_qa_with_sources_chain

  • 检索问题答案：RetrievalQA

  • 资源检索问答：RetrievalQAWithSourcesChain

它们非常相似，RetrievalQA和RetrievalQAWithSourcesChain分别使用load_qa_chain和load_qa_with_sources_chain，唯一的区别是前两者将把所有嵌入都馈送到LLM中，而后两者只向LLM提供相关信息。我们可以使用前两个来首先提取相关信息，并仅将该信息提供给LLM。此外，前两个比后两个给了我们更多的灵活性。

下面的代码将演示我们是如何做到这一点的。

## importing necessary framework
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.chains.qa_with_sources import load_qa_with_sources_chain
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

现在我们将尝试4种不同的问答链

1.load_qa_chain

## use LLM to get answering
chain = load_qa_chain(ChatOpenAI(temperature=0.2,model_name='gpt-3.5-turbo'), 
                      chain_type="stuff")
query = "What is the operating income?"
chain.run(input_documents=docs, question=query)

2.load_qa_with_sources_chain

chain = load_qa_with_sources_chain(ChatOpenAI(temperature=0.2,model_name='gpt-3.5-turbo'), 
                                   chain_type="stuff")
query = "What is the operating income?"
chain({"input_documents": docs, "question": query}, return_only_outputs=True)

3.RetrievalQA

qa=RetrievalQA.from_chain_type(llm=ChatOpenAI(temperature=0.2,model_name='gpt-3.5-turbo'), chain_type="stuff", 
                                                retriever=docsearch.as_retriever())
query = "What is the operating income?"
qa.run(query)

4.RetrievalQAWithSourcesChain

chain=RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(ChatOpenAI(temperature=0.2,model_name='gpt-3.5-turbo'), chain_type="stuff", 
                                                    retriever=docsearch.as_retriever())
chain({"question": "What is the operating income?"}, return_only_outputs=True)

上面的大部分代码都是非常基本的。我们只想在深入研究框架能提供什么之前完成这项工作。在此之前，让我们转到另一个可以与Langchain结合使用的框架，它将为您提供更多的能力来创建更好的LLM应用程序。

LLamaIndex介绍

我首先介绍了 Langchain，如果你花一些时间浏览它的官方文件，你可能会想“哇，没有什么好的东西可以超越这一点”。

我们生活在一个今天好的东西明天可能会过时的世界里。我个人认为 Langchain 将有一个非常光明的未来，并将成为用于构建LLM应用程序的核心技术。

但 LLamIndex 会让我们的工作变得更容易，它可以轻松处理一些棘手的问题和现有方法的局限性，引入了自己的优势，这些问题和局限性将花费您的时间和手动操作。

例如：

  • 文本块缺少全局上下文。通常，这个问题需要特定区块中索引之外的上下文。

  • 仔细调整前k/相似性得分阈值。如果值太小，就会错过上下文。让价值变得太大，成本/延迟可能会随着不相关的上下文而增加。

  • Embeddings 并不总是为问题选择最相关的上下文。Embeddings本质上是在文本和上下文之间分别确定的。

LLamaIndex（GPT索引）有自己的机制来处理这些限制。同样，这个博客的目的是完成这项工作。我不会详细介绍LLamaIndex是如何工作的（可以在官方文件上找到）。

那么LLM是什么

一张由Jerry Liu抄写的羊皮纸，他在羊皮纸上公布了LlamaIndex，这是一个利用GPT的力量，利用询问者提供的知识，形成对询问的回复的门户网站。

简而言之，LlamaIndex是通过以下步骤将LLM连接到用户来响应查询的另一种方式（类似于Langchain的方式）：

  1. 加载文档（手动或通过数据加载程序）

  2. 将文档解析为节点

  3. 构造索引（从节点或文档）

  4. [可选，高级]在其他指数之上构建指数

  5. 查询索引

简单来说，LlamaIndex 将数据加载到文档对象中，并将其转换为索引。当您输入查询时，索引会将其发送到GPT提示符以生成响应，默认情况下使用OpenAI的text-davinci-003模型。尽管这个过程看起来很复杂，但只要几行代码就可以执行，您很快就会了解到这一点。

图片

你很快就会看到LLamaIndex是多么容易使用，因为它已经完成了所有的艰苦工作。你的工作只是阅读它的官方文件，学习不同类型的索引，然后分析你的应用程序需求，看看什么最适合你。

当然，你的应用程序中可能需要越来越多复杂的东西，LLamaIndex 的高级API可能不足以处理此类情况。这就是 LLamaIndex 可以与 Langchain 等其他工具集成以加快开发过程的便利之处。

让我们从设置简单索引和加载文档开始。

import logging
import sys

## setup your OpenAI Key
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
# enable logs to see what happen underneath
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.DEBUG)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))

LlamaIndex 的核心是指数，有多种类型的指数。

  • 列表索引

  • 矢量存储索引

  • 树索引

  • 关键字表索引

  • 图形索引

  • SQL索引。

每个索引都有其独特的用途，具有不同的用途。好处是，您可以将索引堆叠在其他索引之上，这样做将使您的应用程序更强大，能够理解您的文档上下文和应用程序需求。

第一步是加载文档

from llama_index import GPTVectorStoreIndex
from llama_index import download_loader

# we will use this UnstructuredReader to read PDF file
UnstructuredReader = download_loader('UnstructuredReader', refresh_cache=True)
loader = UnstructuredReader()
# load the data
data = loader.load_data(f'../notebooks/documents/_10-Q-Q1-2022-(As-Filed).pdf', split_documents=False)

Document表示数据源的轻量级容器。可以选择下面两步骤之一：

  1. 将Document对象直接输入索引

  2. 首先，将文档转换为Node对象

同样，本系列的目的是帮助您尽快构建第一个应用程序，因此我将直接讨论索引构建。我将在未来的一篇文章中介绍LLamaIndex的所有方面。

索引构建与查询

我们现在可以在这些Document对象上建立一个索引。最简单的高级抽象是在索引初始化期间加载Document对象。

index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(data)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What is the operating income?")
print(response)

图片

根据您使用的索引，LlamaIndex可能会进行LLM调用以构建索引。GPTVvectorStoreIndex不会调用LLM，但GPTTreeStoreIndex会调用。

自定义LLM

默认情况下，LlamaIndex使用OpenAI的text-davinci-003模型。在构造索引时，您可以选择使用另一个LLM。

from llama_index import LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# define LLM
llm_predictor = LLMPredictor(llm=ChatOpenAI(temperature=0.2,model_name='gpt-3.5-turbo'))
# define prompt helper
# set maximum input size
max_input_size = 4096
# set number of output tokens
num_output = 256
# set maximum chunk overlap
max_chunk_overlap = 20
prompt_helper = PromptHelper(max_input_size, num_output, max_chunk_overlap)
service_context = ServiceContext.from_defaults(llm_predictor=llm_predictor, prompt_helper=prompt_helper)
index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(
    documents, 
    service_context=service_context
)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What is the operating income?")
print(response)

在短短几行代码中，我们就能够构建一个LLM应用程序，可以进行基本的问答。

对于具有机器学习工程师或数据科学背景的人来说，这是相当简单明了的，但我相信对于一些新手来说，有时会觉得很困惑。我理解这一点，但很难在一篇帖子中解释所有内容。这篇文章的目的只是让你体验一下现在构建这样一个令人惊叹的LLM应用程序是多么容易。你现在可能有很多问题，甚至可能几行代码都不懂，但这没关系。

图片

您将很快收集组件的所有知识和方面，以构建自己的LLM应用程序。你可以等到我的下一篇文章，因为我将在下一篇中介绍LlamaIndex，或者如果你足够好奇，请通过阅读官方文件来做好准备。

在此之前，我希望这篇文章能够帮助您扩展编码知识，并为LLM提供有价值的见解。记得保持好奇心，继续探索人工智能的广阔世界。

祝贺你走到这一步！作为对您努力的奖励，这里有一段代码，您可以使用它与文档聊天

# do imports
from langchain.agents import Tool
from langchain.chains.conversation.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent

from llama_index.langchain_helpers.agents import LlamaToolkit, create_llama_chat_agent, IndexToolConfig
query_engine = index.as_query_engine()
tool_config = IndexToolConfig(
    query_engine=query_engine, 
    name=f"Financial Report",
    description=f"useful for when you want to answer queries about the Apple financial report",
    tool_kwargs={"return_direct": True}
)
toolkit = LlamaToolkit(
    index_configs=[tool_config]
)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")
llm=ChatOpenAI(temperature=0.2,model_name='gpt-3.5-turbo')
agent_chain = create_llama_chat_agent(
    toolkit,
    llm,
    memory=memory,
    verbose=True
)
while True:
    text_input = input("User: ")
    response = agent_chain.run(input=text_input)
    print(f'Agent: {response}')

参考文献：

[1] https://langchain.readthedocs.io/en/latest/index.html(LangChain docs)

[2] https://langchain.readthedocs.io/en/latest/modules/memory.html#memory(LangChain Prompt Memory module)

[3] https://github.com/hwchase17/langchain(LangChain Repo)

[4] https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/index.html(LlamaIndex docs)

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/322232.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

线性表 | 循环链表

线性表 | 循环链表

循环链表
阅读更多...
手把手教你学会接口自动化系列十三-将所有的crm用例由json改为excel

手把手教你学会接口自动化系列十三-将所有的crm用例由json改为excel

本篇汇总我写接口自动化用到的所有excel数据如下&#xff1a; 登录模块 添加线索模块 添加场景模块
阅读更多...
Java调用openai微调Fine-tuning实战示例

Java调用openai微调Fine-tuning实战示例

注: 建议先看微调文档, 遵从官网给出的规则。例如: jsonl训练文件至少有10个例子, 否则报错 官网微调文档https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning官网微调APIhttps://platform.openai.com/docs/api-reference/fine-tuning 1. 实现步骤 1. 准备好jsonl数据集2…
阅读更多...
three.js设置模型边界线

three.js设置模型边界线

three.js设置模型边界线 图例 步骤 拿到模型&#xff08;如果是外部模型需要遍历&#xff09;&#xff0c;设置透明度根据模型的几何体创建EdgesGeometry几何体创建线条材质创建LineSegments线模型模型加入线模型 代码 const m model.scene.getObjectByName("仓库&qu…
阅读更多...
第 3 章 稀疏数组和队列

第 3 章 稀疏数组和队列

文章目录 3.1 稀疏 sparsearray 数组3.1.1 先看一个实际的需求3.1.2 基本介绍3.1.3 应用实例3.1.4 课后练习 3.2 队列3.2.1 队列的一个使用场景3.2.2 队列介绍3.2.3 数组模拟队列思路3.2.4 数组模拟环形队列 3.1 稀疏 sparsearray 数组 3.1.1 先看一个实际的需求  编写的五…
阅读更多...
众和策略：券商又念“紧箍咒” 绕标套现的头疼了

众和策略：券商又念“紧箍咒” 绕标套现的头疼了

又有券商对两融事务念“紧箍咒”。 近来&#xff0c;记者从广发证券获悉&#xff0c;该公司已发布《关于调整融资融券负债归还规矩的告诉》&#xff0c;自2024年1月15日起&#xff0c;决议禁止融资买入证券用于归还融券负债。 相关业内人士以为&#xff0c;自上一年10月融资融…
阅读更多...
【数据结构 】哈夫曼编译码器

【数据结构 】哈夫曼编译码器

数据结构-----哈夫曼编译码器 题目题目描述基本要求算法分析 代码实现初始化编码解码打印代码打印哈夫曼树 总结 题目 题目描述 利用哈夫曼编码进行信息通信可大大提高信道利用率&#xff0c;缩短信息传输时间&#xff0c;降低传输成本。 要求&#xff1a;在发送端通过一个编…
阅读更多...
DC电源模块与AC电源模块的对比分析

DC电源模块与AC电源模块的对比分析

DC电源模块与AC电源模块的对比分析 BOSHIDA DC电源模块和AC电源模块是两种常见的电源模块&#xff0c;它们在供电方式、稳定性、适用范围等方面有所不同&#xff0c;下面是它们的对比分析&#xff1a; 1. 供电方式&#xff1a; DC电源模块通过直流电源供电&#xff0c;通常使用…
阅读更多...
韩国Neowine（纽文微）第三代加密芯片ALPU-C

韩国Neowine（纽文微）第三代加密芯片ALPU-C

由工采网代理的ALPU-C是韩国Neowine&#xff08;纽文微&#xff09;推出第三代加密芯片&#xff1b;是ALPU系列中的高端IC&#xff1b;其加密性更强、低耗电、体积小&#xff1b;使得防复制、防抄袭板子的加密性能大大提升&#xff0c;让系统产品及嵌入式软体的开发商更能有效保…
阅读更多...
C#，字符串匹配（模式搜索）原生（Native）算法的源代码

C#，字符串匹配（模式搜索）原生（Native）算法的源代码

算法没什么可说的&#xff0c;就是一段一段匹配呗。 运行效果&#xff1a; 源代码&#xff1a; using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; namespace Legalsoft.Truffer.Algorithm { /// <summary> /// 字符串匹配&#xf…
阅读更多...
虹科分享 | PCAN工具：强大的CAN通讯解决方案，你了解多少？

虹科分享 | PCAN工具：强大的CAN通讯解决方案，你了解多少？

导读&#xff1a;在当今的汽车和工业自动化领域&#xff0c;可靠的通讯系统至关重要&#xff0c;PCAN工具为这些应用提供了强大的支持。本文将介绍PCAN工具的功能、应用和优势&#xff0c;以帮助您根据实际需求选择合适的工具和配件。 PCAN 网络允许 PCAN 应用程序&#xff08…
阅读更多...
JVM：从零到入门

JVM：从零到入门

JVM&#xff0c;就是Java虚拟机。 JVM是一个巨大的话题&#xff0c;我们本文主要简单介绍一些围绕JVM相关的基础知识。 目录 JVM内存区域划分 本地方法栈 虚拟机栈 堆 程序计数器 方法区/ 元数据区 类加载 1.加载 2.验证 3.准备 4.解析 5.初始化 双亲委派模型 …
阅读更多...
操作系统（复习提纲）

操作系统（复习提纲）

现在距离操作系统考试还剩三天&#xff0c;我今天刚刚整理好这份提纲&#xff0c;里面还附加了一些可能考的计算题的讲解视频&#xff0c;都是B站上一些优秀的UP主录制的&#xff0c;我觉得讲的还挺好的&#xff0c;对于应付考试&#xff0c;以不挂科为宗旨应该可以哈哈哈。 1…
阅读更多...
FFmpeg解决视频播放加载卡顿问题(FFmpeg+M3U8分片)

FFmpeg解决视频播放加载卡顿问题(FFmpeg+M3U8分片)

FFmpeg解决视频播放加载卡顿问题(FFmpegM3U8分片) 在这静谧的时光里&#xff0c;我们能够更清晰地审视自己&#xff0c;思考未来的方向。每一步的坚实&#xff0c;都是对勇气的拥抱&#xff0c;每一个夜晚的努力&#xff0c;都是对未来的信仰。不要害怕独行&#xff0c;因为正是…
阅读更多...
如何复制整个网页，这里提供详细步骤

如何复制整个网页，这里提供详细步骤

谷歌Chrome中的检查元素功能可以帮助你查看网页上特定元素的HTML源代码。在本教程中，我将向你展示如何使用此功能提取任何网页的整个HTML代码。 网站的HTML源代码是web浏览器用来呈现页面并根据页面上应用的HTML、CSS和JS代码和规则进行显示的代码。网站的源代码，即网站的结…
阅读更多...
串口通信USART

串口通信USART

前言 通信的目的&#xff1a;将一个设备的数据传送到另一个设备&#xff0c;扩展硬件系统&#xff1b;单片机有了通信的功能&#xff0c;就能和别的模块互联&#xff1b; 通信协议&#xff1a;制定通信的规则&#xff0c;通信双方按照协议规则进行数据收发&#xff1b; 名称 …
阅读更多...
游戏开发丨基于PyGlet的简易版Minecraft我的世界游戏

游戏开发丨基于PyGlet的简易版Minecraft我的世界游戏

文章目录 写在前面我的世界PyGlet简介实验内容游戏按键程序设计引入文件 运行结果写在后面 写在前面 本期内容&#xff1a;基于PyGlet的简易版Minecraft我的世界游戏 实验环境&#xff1a; pycharmpyglet 项目下载地址&#xff1a;https://download.csdn.net/download/m0_6…
阅读更多...
2024了，你还对国产ERP有刻板印象吗？

2024了，你还对国产ERP有刻板印象吗？

2024了&#xff0c;你还对国产ERP有刻板印象吗&#xff1f; 近年来&#xff0c;我国ERP市场重磅消息不断&#xff1a; 前不久&#xff0c;由上海博科资讯股份有限公司等参与研发的中国石油昆仑 ERP 在大庆石化公司成功单轨运行&#xff0c;中国石油从而成为国内首个使用国产高端…
阅读更多...
YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割

YOLOv8 Ultralytics&#xff1a;使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割 前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows 使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割参考文献 前言 由于本人水平有限&#xff0c;难免出现错漏&#xff0c;敬请批评改正。更多精彩内容…
阅读更多...
计算机毕业设计-----SSH在线电影售票选座版网站平台系统

计算机毕业设计-----SSH在线电影售票选座版网站平台系统

项目介绍 本项目为前后台项目&#xff0c;首先分为管理员和普通用户&#xff0c;游客。 游客可以进入首页&#xff0c;必须注册成为普通用户才能进行影片的购买。管理员和普通用户进行分权限登录&#xff0c;登录后进入不同页面。 普通用户登录后进入首页&#xff0c;首页有影…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023