人工智能

当 AI 开始「剧透」功能创意:初级开发者的反压制生存手册 —— 老码农的 Debug 式开导

前言:哈喽,大家好,今天给大家分享一篇文章!并提供具体代码帮助大家深入理解,彻底掌握!创作不易,如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发,欢迎收藏+关注哦 💕 目录 当 AI 开始「剧透」功能创意:初级开发者的反压制生存手册 —

xxl-job惊艳的设计,怎能叫人不爱

通信底层介绍 xxl-job 使用 netty http 的方式进行通信,虽然也支持 Mina,jetty,netty tcp 等方式,但是代码里面固定写死的是 netty http。 通信整体流程 我以调度器通知执行器执行任务为例,绘制的活动图: 活动图 惊艳的设计 看完了整个处理流程代码,设计上可以说独具匠心,将 netty,多线程的知识运用得行云流水。 我现在就将这些设计上出彩

Flask框架——基于Celery的后台任务

上篇文章我们学习了Flask框架——MongoEngine使用MongoDB数据库,这篇文章我们学习Flask框架——基于Celery的后台任务。 Celery 在Web开发中,我们经常会遇到一些耗时的操作,例如:上传/下载数据、发送邮件/短信,执行各种任务等等。这时我们可以使用分布式异步消息任务队列去执行这些任务。 Celery是一款非常简单、灵活、可靠的分布式异步消息队列工具,可以用于处理大量

AI+低代码双引擎驱动:重构智能业务系统的产品逻辑

低代码与AI融合的架构重构将低代码技术深度融入产品体系,形成"可视化编排+AI增强"的双引擎架构,彻底重构传统业务系统的开发与交付模式。新架构在保留原有AI能力的基础上,通过低代码平台实现业务逻辑的可视化定义、参数配置的图形化操作和AI服务的拖拽式编排。 重构后的产品逻辑全景图┌──────────────────────────

Apache Pulsar——Function 轻量级计算框架

一、Function背景介绍 当我们进行流式处理的时候,很多情况下,我们的需求可能只是下面这些简单的操作:简单的ETL 操作\聚合计算操作等相关服务。 但为了实现这些功能,我们不得不去部署一整套 SPE 服务。部署成功后才发现需要的仅是SPE(流处理引擎)服务中的一小部分功能,部署 SPE 的成本可能比用户开发这个功能本身更困难。由于SPE 本身API 的复杂性,我们需要了解这些算子的使用场景,明

【Dify进阶指南】:3步实现复杂Excel格式无缝接入AI工作流

第一章:Dify Excel 格式支持概述Dify 作为一款面向 AI 应用开发的低代码平台,提供了对多种数据源的集成能力,其中对 Excel 文件的支持是其数据处理功能的重要组成部分。用户可以通过上传标准格式的 Excel 文件,快速导入结构化数据用于工作流构建、模型训练或自动化任务执行。支持的文件格式Dify 当前支持以下 Excel 文