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本文记录基于Spring Boot 3.4.3与Spring AI 1.0.0-M6实现仿DeepSeek流式对话机器人的完整实践。后端通过ChatClient与ChatMemory实现多轮记忆,支持本地Ollama与云端DeepSeek(OpenAI兼容)切换;前端采用Vue 3 + Vite构建流式打字机效果、Markdown渲染与代码高亮。重点解决环境变量配置、401鉴权、接口路径拼接错误及
之前用传统小号协议,风控越来越严,动不动就封号,稳定性实在扛不住。这周尝试切到了 QQ 官方的 WebSocket / Webhook 方案,Node.js 生态下跑起来还算顺滑,连接状态比轮询稳太多,至少账号安全有了底。最近在重构成人向的 QQ 群机器人,踩了不少坑,记录一下从传统协议转向官方 WebSocket 的一些技术心得,顺便聊聊词库写法的进化。把需求丢给 AI 生成基础的结构化逻辑,再
系统讲解 MySQL 函数与分组:内置函数(数学 / 聚合 / 字符 / 日期)、自定义函数(CREATE FUNCTION)、GROUP BY 与 HAVING 高级用法、SQL 执行顺序
顺顺救助站流浪动物领养系统为用户提供全面的功能服务,包括首页展示最新动态、动物论坛互动、领养申请、流浪动物救助、丢失动物信息发布、捐赠支持等。用户可通过个人中心管理领养记录、活动报名和捐赠历史。管理员则负责用户管理、动物品种、喂养地点、流浪动物、救助、领养申请的审核和管理,确保信息准确和流程顺畅。此外,管理员还管理活动信息、捐赠记录、公告资讯及论坛内容,维护平台的秩序和运营。3.2.1普通用户用例
编程技巧:VUE 实现接口返回数据的流式处理,像 ChatGPT 的问答响应界面一样一点一点追加式的显示。
随着互联网的迅速发展,网络成为了人们表达观点和情感的重要平台,网络舆情的影响力日益凸显。因此,本选题将以国内复杂的网络舆情环境为研究情景,重点分析和研究基于 Hadoop 平台如何实现高效的网络舆情数据采集、存储、处理与分析问题,以期探寻适合我国国情的网络舆情数据分析机制,提出优化系统设计与实现的对策建议,为后续更加深入的研究提供基础。[8] 罗斌,温丰蔚,曾晓钰,张亮,韦通明. 基于 Vue.j
使用Node.js、Socket.IO和OpenAI的Moonshot AI搭建了一个简易的聊天机器人。
Mall4j开源商城,一个基于spring boot、spring oauth2.0、mybatis、redis的轻量级、前后端分离、防范xss攻击、拥有分布式锁,为生产环境多实例完全准备,数据库为b2b2c设计,拥有完整sku和下单流程的开源商城。目录今天来介绍一款非常不错的Mall4j开源商城系统编辑一、序言二、项目基本信息商城文档项目链接三、商城系统技术选型四、系统部署常见问题项目有5个项
可以使用Docker进行部署。具有用户友好的管理界面,灵活的数据模型和REST风格的API,使开发人员轻松创建和管理他们的内容。Headless CMS架构没有预定义好的前端模板来呈现内容,而是通过后端为多渠道(例如,web、社交、移动的、IoT等)推送内容,并在后端管理内容在每个渠道的呈现方式。开发效率:Node.js模块化的体系结构非常灵活,开发人员可以轻松创建和管理内容,定义数据模型,处理用
LOL调用接口,查询玩家数据,目前更新至单局战绩概览 + 最近 20 场对局,以及查看对局信息,其实还有更详细的信息,没有列出来,可能就到此为止了吧,这个项目开源是为了留给有需要的人,尽管不使用我这个项目进行二次开发,也会给大家一个指引
从零开始有图:人人开源框架renren-fast-master配置与运行
Nodejs与MySQL数据库交互,使用mysqljs/mysql模块操作MySQL数据库,数据库连接、创建库、创建表、数据操作CRUD、数据库连接池、数据库重连、多语句查询等等
微信点餐小程序项目 --- 干饭人联盟(开源、免费)
前端进阶之旅:https://interview2.poetries.top博客:https://blog.poetries.top公众号/小程序:「前端进阶之旅」 每天分享技术干货,学前端不迷路作者:程序员poetry一、云服务器docker-compose部署安装docker环境安装工具包yum install yum-utils device-mapper-pe
获取调用接口所需的Access Token获取Access Token请求URL数据格式我用的postman这款工具发送post请求来获取https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=3sR2BvWZ6Xg1VszNe6t6ej19&client_secret=G4N
笔者的一直在维护的开源问卷类项目,TDUCK填鸭表单目前市面上的表单平台虽然功能强大,但是部分业务组件或者额外收取存储等费用,且费用较高,在数据隐私性较强且有特殊表单需求的场景下无法满足业务需求,国内的开源表单系统比较少,tduck表单应运而生。愿景能够让中小企业低成本拥有独立自定义表单问卷,快速赋能业务。从2019年维护至今,这期间我们的开源版也给很多用户带来了帮助,例如在疫情防控信息收集,教育
先看一下我的博客效果:https://moohng.com,没有写一行代码,全都是一些简单的配置。如果觉得还不错,接下来就从零开始介绍,照着做,差不多1个小时就可以搞定了。创建站点项目这是Hexo的官网:https://hexo.io/zh-cn/docs/,有基础的可直接参照官方文档来,然后跳到Serveless 部署部分。本地 node 环境安装打开Node.js官网:https://node
2021SC@SDUSCReact简介正如React项目官网所说,React是一个「用于构建用户界面的 JavaScript 库」。人们往往也会将React与Vue、Angular作为前端三大框架进行对比(但如今Angular的热度也越来越小了,而前两者的社区规模和热度仍在不断发展壮大)。React相对其他前端框架(说前端框架其实并不准确,因为React早已不再单纯地面向“前端”,本身也并不是所谓
这篇文章记录了一个开发者从构思到实现为个人Hexo网站添加AI助手的过程,重点分享了技术决策、踩坑经验和工程复盘。最初设想是简单的聊天机器人,但考虑到幻觉、不可验证性和费用问题,最终确定为基于RAG的封闭知识库助手。架构上采用BM25检索、DeepSeek生成、Cloudflare Serverless部署,通过缓存和预算控制实现可用性。文章详细剖析了检索评分校准、中文分词优化、页面上下文感知等关
摘要: dsh-im-bridge 是一款开源桥接插件,可将企业微信智能机器人接入 DeepSeek Harness(DSH),实现消息的实时处理与流式回复。核心功能包括 WebSocket 长连接、进程内 Agent 持久会话、上下文记忆、人设定制(通过 persona.md 文件)以及动态进度展示(动画与进度条)。 使用步骤: 企业微信创建机器人,获取 BotID 和 Secret; 安装插件
摘要:本项目设计了一个基于ARM64机顶盒(8GB RAM)的低成本QQ群聊机器人,采用NapCat实现QQ协议通信,结合本地RAG检索(Qwen3-Embedding-0.6B+SQLite向量库)和外部LLM API(如DeepSeek)生成拟人化回复。核心功能包括:通过TimingAgent规则引擎模拟人类响应延迟(动态调整+5%忽略概率)、基于历史对话片段(RAG召回Top-5)生成带口头
核心实现原理是基于时间同步的一次性密码(TOTP,Time-based One-Time Password)算法,通过“共享密钥”和“时间”两个要素,在用户设备与服务器之间生成相同的动态验证码。即服务器和你的手机APP,各自使用同一个密钥和当前时间,通过相同的算法计算,得出一串相同的数字。在应用市场提供了很多的APP,用于显示安全码,界面基本上都是下图这样,例如 authy、2FAS 等。在机器人
使用nodejs + 本地运行,开发需求:在私信或群聊中@机器人,发送查询指令查询相关物流信息,该功能需要向物流商索要API接口进行实时查询,由飞书机器人将查询结果回复到相应的用户。
Claude API流式输出(Streaming)基于SSE技术,适合需要实时展示生成内容的场景,如聊天机器人、长文写作和代码生成等。其核心是分批返回生成过程中的增量内容,而非一次性返回完整结果。配置时需在请求中设置stream参数为true,并通过事件类型(如content_block_delta)分阶段处理文本片段。Node.js和Python均提供SDK支持流式交互,开发时需注意处理中断控制
开始做这个之前,了解一些vue的基础,然后对flask完全不知道。所以特别感谢很多博主的文章。主要参考的是这篇文章:在WEB端部署YOLOv5目标检测(Flask+VUE),博主在GitHub上详细的代码给我一个很好的参考,他采用的是前后端分离开发的方式。...
基于`mysql2/promise`的数据库操作封装是Node.js后端开发的基础组件,良好的封装能显著提升开发效率并降低出错风险。本文将系统拆解通用封装类的每个核心方法,详细说明其功能、参数、返回值及使用场景,帮助开发者深入理解数据库操作的封装逻辑与最佳实践。
一.路由处处理router.post('/upload',function (req,res) {console.log("############# POST / UPLOAD##############")//fields表示普通控件files表示文件控件let form = new formidable.IncomingForm();form.encoding = 'utf-8'form.p
本文介绍如何基于LangChain和火山引擎大模型,从零实现一个命令行AI聊天机器人。主要技术栈包括LangChain框架、兼容OpenAI接口的火山引擎大模型和Node.js环境。文章详细展示了环境准备、密钥配置、代码实现等步骤,最终实现了一个支持多轮记忆、异常容错、高低版本Node兼容的交互式聊天机器人。核心功能包括:实时命令行交互、上下文关联对话、30秒超时保护、全局异常捕获和优雅退出机制。
偶然的机会,发现了B站的点歌机器人,觉得挺好玩的就自己做了一个简易版点歌机器人,预览如下:功能使用websocket,支持多人同时点歌,发送弹幕聊天具有搜索suggestion,用户体验更佳点击mv视频右上角可以缩小放大,不影响用户其他操作具有mv的资源,优先播放mv对于未播放的已点歌曲,可以进行取消加上了实时歌词滚动..
定义:数据服务API(Application Programming Interface,应用程序接口)是一种基于RESTful架构的数据接口,允许应用程序、系统和服务之间进行高效、安全、便捷的数据交互。通过数据服务API,企业和个人可以轻松地获取和处理大量数据,从而实现对数据的深度挖掘和分析。API接口学习侧重于理解接口的定义、请求与响应、安全性、版本管理等。安全性:了解API接口的安全性问题,
这篇文章分享了Node.js连接金仓数据库的生产环境实战经验,主要包含以下要点: 连接池使用 通过pg-pool实现连接池管理 必须正确释放连接(done()或release()) 推荐封装为异步接口简化调用 合理设置连接数(20-50) 事务处理 典型场景如转账操作 必须包含BEGIN/COMMIT/ROLLBACK 常见坑点:忘记释放连接、嵌套事务、事务时间过长 性能优化技巧 批量插入替代循环
从零开始搭建聊天机器人网页—Vue模块拆分环境搭建创建新项目网页设计总结模块拆分首先我们需要搭建一个简单的网页,然后在网页里面调用图灵机器人的API接口,添加输入框获取用户发送的消息,再将返回的json数据解析后显示到表格中。环境搭建搭建环境的过程比较复杂,可能会遇到各种问题,但一般都能在网上找到解决方法,由于我环境已经搭好,我找到了一篇别人的博客作为参照,过程应该差不多。参考博客:https:/
随着电子商务的快速发展,鲜花销售行业逐渐从线下转向线上。传统的鲜花销售模式依赖实体店铺,顾客需亲自到店选购,流程繁琐且效率低下。线上销售系统能够有效解决这些问题,提供更便捷的购物体验。然而,现有系统在用户体验、数据管理和功能扩展方面仍存在不足,如界面交互不友好、数据处理效率低、功能单一等。本系统采用前后端分离架构,前端使用Vue框架,后端基于SpringBoot开发,数据库采用MySQL。系统主要
情景:在NodeJS中开发RestApi接口,用的是Sequelize连接MySQL,遇到的问题是查询的时候出来的奇葩结果如下:预期中的结果应该是如下:[{"id": 3,"title": "标题3","content": "内容3","createdAt": "2021-03-30T06:39:30.000Z","updatedAt": "2021-03-30T06:39:30.000Z","t