http1.1 的默认长连接 Connection: keep-alive 与 TCP KeepAlive 之间区别
摘要：
HTTP 长连接，也称为 HTTP 持久连接（HTTP Persistent Connection）或 HTTP 连接重用，是一种在 HTTP 协议中实现的机制。 在传统的 HTTP 通信中，每个 HTTP 请求和响应都会伴随着 TCP 连接的建立和关闭，这在高并发场景下会增加网络开销和延迟。 而 阅读全文
golang net/http 的 ListenAndServe 的工作方式（取代 listen、accept）
摘要：
在Go的 net/http 包中，当你使用 ListenAndServe 或 ListenAndServeTLS 函数启动一个HTTP服务器时， 你不需要直接调用 listen 和 accept 操作，因为这些函数已经为你处理了这些底层的网络细节。 ListenAndServe 函数的工作方式如下： 阅读全文
tcp server 为什么需要 accept
摘要：
在TCP协议中，服务器端建立连接的过程分为几个步骤，其中accept操作起到了关键作用，具体原因包括： 1. 连接管理：当一个TCP客户端发起连接请求时，它会向服务器发送一个SYN（同步）包，开始三次握手过程。 服务器通过监听 socket 接收到这个SYN包后，会回复一个SYN-ACK（同步-确认 阅读全文
golang 的 net/http 和 net/rpc 的区别, rpc 效率比 http 高?
摘要：
在Go语言中，net/http 和 net/rpc 是两个不同的包，它们分别用于实现不同的网络通信模式： net/http: net/http 包主要用于构建Web服务和客户端，它实现了HTTP协议，这是互联网上最广泛使用的应用层协议之一，主要用于传输超文本（HTML）和其他资源。 HTTP 协议是 阅读全文
[FAQ] unix, unixpacket 属于传输层吗
摘要：
unix 和 unixpacket（也称作Unix域套接字）并不属于TCP/IP模型中的传输层。 它们是操作系统提供的另一种通信机制，主要用于在同一台机器上的进程间通信（IPC，Inter-Process Communication）。 Unix域套接字可以看作是文件系统中的一个特殊文件，具有以下两 阅读全文
golang import 导入的四种方式
摘要：
1 标准导入： import "package_name" 2 导入别名： import ( alias "package_name" ) 3 匿名导入： import ( _ "package_name" ) 4 点导入： import ( . "package_name" ) 下面做详细解释： 阅读全文
golang errgroup 的超时检测
摘要：
> golang errgroup 的作用. errgroup 的超时检测通常是一种事后得到结果的方式。 errgroup本身并不直接支持超时控制，而是依赖于与之关联的context.Context来实现超时和取消功能。 当context超时时，它会关闭Done通道，这将通知errgroup中的协程 阅读全文
golang errgroup 的作用
摘要：
errgroup 是 Go 中用于并发控制和错误处理的一个工具，提供了一种方便的方式来协调多个goroutine。 它允许你在一个组中运行多个goroutine，并等待它们全部完成，同时收集和返回第一个发生的错误。 它的主要作用包括： 同步: errgroup.Group 提供了一个 Wait 方法 阅读全文
golang的 CGO 是什么
摘要：
CGO是Go（Golang）语言中的一个工具，全称为 "C-Go" 或者 "C for Go"。 它是Go标准库的一部分，允许Go代码与C语言代码进行交互。 CGO提供了在Go程序中使用C语言库的能力，同时也允许C代码调用Go的函数。 通过CGO，开发者可以利用Go语言的强类型和垃圾回收等特性，同时 阅读全文
golang的交叉编译是什么
摘要：
Go（Golang）的交叉编译是指在一种硬件架构或操作系统环境下，使用Go编译器生成适用于另一种架构或操作系统的可执行程序。 Go语言的设计使得交叉编译变得非常简单和高效，它允许开发者在开发环境中构建目标平台上的代码，而无需在目标平台上实际运行编译过程。 在Go中，交叉编译主要涉及到设置两个环境变量 阅读全文
golang为什么chan大部分是发送结构体，而不是其它比如string
摘要：
type token struct{} type Group struct { cancel func(error) wg sync.WaitGroup sem chan token errOnce sync.Once err error } func (g *Group) done() { if 阅读全文
golang 的学习曲线
摘要：
Go（Golang）语言的设计目标之一就是让其学习曲线尽可能平缓，这意味着对于大多数开发者来说，学习Go语言比许多其他现代编程语言可能更快上手。以下是通常Golang学习曲线的一个概述： 1 入门阶段： 基本语法：Go语言的语法相对简单，与C/C++和Java有一定的相似性，所以对于有这些背景的开发 阅读全文
Gin 框架的执行流程
摘要：
Gin框架是一个用Go语言编写的高性能Web框架，它基于httprouter实现，具有快速、简洁和高效的特性。 以下是Gin框架处理HTTP请求的大致执行流程： 1 初始化Gin引擎: 用户创建一个新的gin.Engine实例，这通常是应用程序的主路由器。 用户定义路由，这些路由是通过engine. 阅读全文
Gin context 功能分类(context.go)
摘要：
CONTEXT CREATION FLOW CONTROL ERROR MANAGEMENT METADATA MANAGEMENT INPUT DATA RESPONSE RENDERING CONTENT NEGOTIATION GOLANG.ORG/X/NET/CONTEXT 在线 IPFS 阅读全文
开发浏览器extension和开发油猴脚本的区别，全方位对比
摘要：
开发浏览器Extension（扩展）和油猴脚本（通常指的是Tampermonkey这样的用户脚本管理器）虽然都可以增强浏览器功能，但它们在多个方面存在显著的差异。 以下是全方位的对比： 1 覆盖范围: 浏览器扩展：通常提供全局性的增强，影响整个浏览器或特定类型的网页，可以修改浏览器界面、提供新的功能 阅读全文
Gin 框架是怎么使用 net http 包的（gin.go）
摘要：
Gin 框架是基于 Go 语言的标准库 net/http 构建的，它使用 net/http 提供的基础功能来构建自己的高性能 Web 应用框架。 具体来说，Gin 使用 net/http 的以下方面： 1，HandlerFunc: Gin 使用 net/http 的 HandlerFunc 类型，这 阅读全文
golang select 和外层的 for 搭配
摘要：
select语句通常与for循环搭配使用，但并不是必须的。 在某些情况下，select可能会直接放在一个独立的goroutine中，没有外层的for循环。 这通常发生在你知道只会有一次或有限次操作的情况下。 例如，你可能有一个简单的goroutine，它等待一个特定的channel信号，然后执行一次 阅读全文
golang 类型断言和 var _ T = expression 写法
摘要：
类型断言（Type Assertion）在Go语言中用于检查一个接口值的具体类型，并从中获取该类型的值。 它允许你声明并访问接口变量内部存储的非接口类型的值。有两种主要的类型断言形式： value, ok := i.(T)：这种形式会检查接口 i 是否持有类型 T 的值。如果成功，value 将是 阅读全文
数据库触发器、存储过程、视图、约束
摘要：
【触发器】 MySQL中的触发器（Trigger）是一种数据库对象，它允许在特定的数据库操作（如INSERT、UPDATE或DELETE）发生之前或之后，自动执行预定义的SQL语句或一系列操作。触发器主要用于增强数据库的逻辑控制，确保数据的完整性和一致性，以及执行一些附加的任务，如审计、日志记录或验 阅读全文
Ollama的常见问题解答(FAQ)
摘要：
1 如何更新Ollama？ 在macOS和Windows上，Ollama会自动检查更新。只需点击任务栏或菜单栏图标，然后选择“重启以更新”来应用新版本。 在Linux上，需要重新运行安装脚本来升级。 2 如何查看日志？ 查阅特定的故障排查文档来了解如何查看和使用日志。 3 我的GPU是否兼容Olla 阅读全文
Ollama 源代码中值得阅读的部分
摘要：
阅读 Ollama 源代码以了解其内部工作机制、扩展功能或参与贡献。 以下是一些值得重点关注的部分： 1. 核心服务模块： 查找负责启动和管理模型服务的主程序或类，这通常是整个项目的核心逻辑所在。关注如何初始化模型环境、加载模型权重、配置服务器端口和通信协议等关键步骤。 2. 模型加载与推理逻辑： 阅读全文
golang context 特点，和自己定义分类有什么区分
摘要：
context 包的特点包括： 1 信号传递： 取消信号：context 提供了一个取消机制，允许一个父级 goroutine 在必要的时候通知其子级 goroutines 任务应该停止执行。 截止时间：可以设置一个截止时间，当超过这个时间时，上下文自动变为取消状态。 超时：类似截止时间，但通常基于 阅读全文
GGUF构建ollama模型, 模型怎么量化成GGUF格式
摘要：
GGUF构建ollama模型https://zhuanlan.zhihu.com/p/689555159https://www.cnblogs.com/ghj1976/p/18063781/ollama-yun-xing-gguf-mo-xing 模型怎么量化成GGUF格式https://zhuan 阅读全文
Ollama开发指南
摘要：
前奏：Ollama是什么,为什么这么好用 安装必备工具 确保已安装以下软件的正确版本： CMake 3.24 或更高版本 Go 1.22 或更高版本 GCC 11.4.0 或更高版本 使用 Homebrew 安装这些工具（适用于macOS和Linux）： brew install go cmake 阅读全文
go generate ./... 含义
摘要：
go generate ./... 是一个Go语言中的命令，用于在编译前自动执行代码生成任务。 这个命令会遍历当前包及其子包中的所有源代码文件，查找所有包含特殊注释 //go:generate 的行。 这些注释后面跟着的是应该执行的命令，用于生成额外的源代码、元数据或其他编译时所需的文件。 执行 g 阅读全文
cmake 的 -S -B -D 分别是什么意思
摘要：
在 CMake 中，命令行参数 -S、-B 和 -D 分别代表以下含义： -S <path> 或 --source <path>: 指定项目的源代码目录。这个路径应该是包含 CMakeLists.txt 文件的目录。 -B <path> 或 --build <path>: 指定构建目录，也就是生成的 阅读全文
git submodule 命令用法及含义
摘要：
git submodule init 命令的作用是初始化Git仓库中的子模块。当一个Git仓库包含其他Git仓库作为子模块时，首次克隆这样的仓库并不会自动下载子模块的内容。执行 `git submodule init` 会进入子模块目录，读取 .gitmodules 配置文件，然后设置本地的远程仓库 阅读全文
rerank来提升RAG的准确度的策略
摘要：
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略： 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或 阅读全文
Ollama是什么,为什么这么好用
摘要：
Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。 以下是其主要特点和功能概述： 1. 简化部署：Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。 2. 轻量级与可扩展：作为轻量级框架 阅读全文
LlamaIndex 常见问题解答（FAQ）
摘要：
提示：如果您尚未完成，请安装 LlamaIndex 并完成起步教程。遇到不熟悉的术语时，请参考高层次概念部分。 在这个章节中，我们将从您为起步示例编写的代码开始，展示您可能希望针对不同应用场景对其进行的常见定制方法： python from llama_index.core import Vecto 阅读全文
LlamaIndex 探索视频系列
摘要：
如果您喜欢通过视频学习，现在正是查看我们的“探索 LlamaIndex”系列的好时机。否则，我们建议您继续阅读“理解 LlamaIndex”教程。 自下而上开发（Llama Docs Bot） 这是“探索 LlamaIndex”系列中的一个子系列，向您展示如何从零开始构建文档聊天机器人。 我们将以“ 阅读全文
LlamaIndex 起步教程（本地模型）
摘要：
提示：确保您已先按照自定义安装步骤操作。 这是一个著名的“五行代码”起步示例，使用本地 LLM（大语言模型）和嵌入模型。我们将使用 BAAI/bge-small-en-v1.5 作为嵌入模型，通过 Ollama 服务的 Mistral-7B 作为 LLM。 下载数据 本示例使用 Paul Graha 阅读全文
LlamaIndex 安装与配置（不含OpenAI）
摘要：
pip install llama-index 这是一个包含以下组件的启动包： llama-index-core llama-index-legacy （暂时包含） llama-index-llms-openai llama-index-embeddings-openai llama-index-p 阅读全文
LlamaIndex 高层次概念
摘要：
本篇内容为您快速介绍在构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序时会频繁遇到的一些核心概念。 增强检索生成（RAG） LLM 是基于海量数据训练而成，但并未涵盖您的具体数据。增强检索生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）通过将您的数据添加至 LLM 已有的数据集 阅读全文
LlamaIndex 是什么
摘要：
LlamaIndex 是一个基于 LLM（大语言模型）的应用程序数据框架，适用于受益于上下文增强的场景。 这类 LLM 系统被称为 RAG（检索增强生成）系统。 LlamaIndex 提供了必要的抽象层，以便更容易地摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据，从而安全可靠地将这些数据注入 LLM 中，以 阅读全文
RAG 工具和框架介绍: Haystack、 LangChain 和 LlamaIndex
摘要：
Haystack、 LangChain 和 LlamaIndex，以及这些工具是如何让我们轻松地构建 RAG 应用程序的？ 我们将重点关注以下内容： Haystack LangChain LlamaIndex 增强LLM 那么，为什么会有这些工具存在呢？如你所知，ChatGPT和其他LLM是在某个时 阅读全文
Docker Desktop v20.10.8 和 WSL2 迁移镜像存储目录
摘要：
只迁移存储镜像和挂载文件目录：https://www.cnblogs.com/lemonK/p/17781775.html 同时迁移docker程序目录、更改镜像默认位置：https://www.cnblogs.com/kkbk/p/17702465.html OnlineTool Link：htt 阅读全文
embedding models 是什么
摘要：
embedding models 是一类机器学习模型，它们的核心功能是将高维、离散的输入数据（如词汇、类别标签、节点或实体）映射到低维、连续的向量空间中。 这些向量（即 embeddings）通常具有丰富的语义信息，并能够捕捉原始数据之间的潜在关系和相似度。以下是对 embedding models 阅读全文
大模型 RAG 是什么
摘要：
大模型 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索（Retrieval）与生成（Generation）能力的先进人工智能技术，主要用于增强大型语言模型（LLMs，Large Language Models）在特定任务中的表现，特别是那些需要访问外部知识库或 阅读全文
通用的 AI prompt 实操技巧
摘要：
1. 提供清晰、具体的目标在 Prompt 中明确指出你希望 AI 辅助完成的具体任务，包括要实现的功能、遵循的标准、适用的技术栈等。 2. 提供足够的上下文提供与任务相关的背景信息、现有代码片段、接口文档、数据结构等，帮助 AI 更好地理解你的意图。 3. **使用结构化和层次化的提示**将复杂的 阅读全文