更多相关文章内容： 👉《Spring AI 干货笔记》专栏
本节将引导您设置 Neo4jVectorStore 来存储文档嵌入并执行相似性搜索。
Neo4j 是一个开源的 NoSQL 图数据库。它是一个完全事务性（ACID）的数据库，将数据存储为由节点组成的图结构，节点之间通过关系连接。受现实世界结构的启发，它在保持对开发者直观且简单的同时，允许对复杂数据进行高性能查询。
Neo4j 的向量搜索 允许用户从大型数据集中查询向量嵌入。嵌入是数据对象（如文本、图像、音频或文档）的数值表示。嵌入可以存储在节点属性上，并可以使用 db.index.vector.queryNodes() 函数进行查询。这些索引由 Lucene 提供支持，使用分层可导航小世界图（HNSW）对向量字段执行 k 近似最近邻（k-ANN）查询。
进程和线程的区别 简单记：进程是 “独立的容器”，线程是 “容器里干活的人”，多人共享容器资源，效率更高但也更容易互相影响。 进程：独立可运行的程序，比如微信，留言及，VSCODE 进程是操作系统资源分配的最小单位（资源包括内存、CPU 时间片、文件句柄等），每个进程都有自己独立的内存空间，进程之间互不干扰。 线程：是进程的执行单位，一个进程可以包含多个县城，比如微信进程中，有接收消息线程，渲染界面线程 线程是调度执行的最小单位 ,同一进程内的线程共享进程的内存和资源。 类比：进程像一家 “独立的公司”，有自己的办公场地（内存）、资金（系统资源）；线程像公司里的 “员工”，共享公司的场地和资金，各自做不同的工作，协作完成公司整体任务。 维度进程线程资源分配系统资源分配的最小单位资源调度 / 执行的最小单位内存空间每个进程有独立的内存空间共享所属进程的内存空间通信方式复杂（需 IPC：管道、套接字、共享内存等）简单（直接读写进程内共享变量）创建
玩转Qwen2.5-7B-Instruct大模型｜vLLM推理加速与前端调用实操分享 一、前言：为何选择vLLM + Qwen2.5-7B-Instruct？ 随着大语言模型（LLM）在自然语言理解、代码生成和多语言支持等方面的持续进化，Qwen2.5系列作为通义千问团队的最新力作，已在多个维度实现显著跃升。其中，Qwen2.5-7B-Instruct凭借其76亿参数规模、对128K上下文的支持以及在数学、编程等专业领域的增强能力，成为中小型企业及开发者部署私有化AI服务的理想选择。 然而，模型性能的提升也带来了更高的推理成本。传统基于HuggingFace Transformers的推理方式往往吞吐量低、显存占用高，难以满足生产级应用需求。为此，vLLM应运而生——它通过创新的 PagedAttention 技术，实现了比标准推理框架高出14~24倍的吞吐量，极大提升了服务效率。 本文将带你从零开始，完整实践如何使用 Docker + vLLM 部署 Qwen2.5-7B-Instruct 模型，并通过 Chainlit 构建交互式前端界面，最终实现一个可交互、高性能的语言
摘要 在全球新冠疫情持续蔓延的背景下，社区作为疫情防控的基础单元，承担着人员健康监测、物资调配、信息上报等重要职责。传统的人工管理方式效率低下且容易出现数据遗漏，亟需一套高效、智能的社区疫情管理系统，以实现信息的快速采集、处理和共享。该系统能够帮助社区工作人员实时掌握居民健康状况、疫苗接种情况、外来人员登记等关键信息，提升疫情防控的精准性和响应速度。关键词：新冠疫情、社区管理、健康监测、信息共享、精准防控。 本系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架搭建，提供RESTful API接口，前端使用Vue.js实现动态交互界面，数据库采用MySQL存储数据。系统主要功能包括居民健康信息填报、疫情数据统计分析、物资调度管理、公告发布及权限控制等。通过多角色权限分配，确保社区工作人员、物业管理人员和普通居民能够安全高效地使用系统。系统支持数据可视化展示，便于决策者快速掌握疫情动态。关键词：SpringBoot、Vue.js、MySQL、RESTful API、数据可视化。 数据表设计 居民健康信息数据表 居民健康信息数据表用于存储社区居民的健康状态、疫苗接种记录及行程
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，欢迎点赞 + 收藏 + 关注哦 💕 快过年了，写个游戏玩玩，放松下，解析俄罗斯方块游戏（可直接复制代码，玩游戏）。罗斯方块游戏技术解析：从前端实现到工程化思考 📚 本文简介 本文解析了一个基于HTML5+CSS3+JavaScript的俄罗斯方块网页游戏实现。项目采用模块化设计，包含index.html、style.css和script.js三个核心文件，遵循前端开发最佳实践。HTML结构采用语义化布局，使用Canvas双画布分别渲染主游戏区和预览区。CSS运用Flexbox布局、毛玻璃效果、过渡动画等现代特性，实现响应式设计。JavaScript处理游戏逻辑，包括方块旋转、碰撞检测等核心算法。项目兼顾性能与用户体验，是前端游戏开发的经典案例。全文从架构设计到实现细节进行了深度技术解析。 目录 * 快过年了，写个游戏玩玩，放松下，解析俄罗斯方块游戏（可直接复制代码，玩游戏）。罗斯方块游戏技术解析：