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随着社交，电商，金融，零售，物联网等行业的发展，现实社会的关系构成了一张复杂而庞大的关系网，而传统数据库很难处理关系运算，纵然是大数据技术，面临着数据量的不断增长时，在处理数据关系时也会面临算力的瓶颈，因此急需一种支持海量数据关系计算的数据库，图数据库就随之产生了。
图数据库（Graph Database）是一种专门用于存储和查询图结构数据的数据库。它不同于传统的关系型数据库（如 MySQL、Oracle，用表和列存储数据）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB，用文档存储数据），其核心在于直接以“图”的方式来存储、管理和处
什么是流式输出，后端怎么生成，前端怎么渲染 流式输出（Streaming Output） 就像是在看视频直播，内容是一边产生一边传输给你的，而不是像下载电影那样，必须等整个文件下完才能开始看。 在 AI 领域（比如 ChatGPT），流式输出表现为文字一个接一个地“蹦”出来，而不是转半天圈圈后突然甩出一大段话。 什么是流式输出，有什么特点 1. 它是怎么实现的？ 流式输出的核心技术通常是 SSE (Server-Sent Events，服务器发送事件)。 在传统的 HTTP 请求中，模式是“一问一答”：客户端发请求，服务器处理完全部逻辑，打成一个大包发回客户端。而在流式输出中，过程如下： 1. 建立持久连接：客户端发送一个请求，并在 HTTP 头部声明 Accept: text/event-stream。 2. 分块传输：服务器每生成一个字（
CogVideoX-2b从零开始：本地WebUI视频生成完整教程 1. 你不需要懂代码，也能让文字“动起来” 你有没有试过这样想象：输入一句“一只橘猫在樱花树下慢跑，花瓣随风飘落”，几秒钟后，一段3秒高清短视频就出现在眼前？不是靠剪辑、不是靠模板，而是文字直接变成动态画面——这不再是科幻电影里的桥段，而是你现在就能在自己服务器上实现的真实能力。 CogVideoX-2b（ZEEKLOG专用版）就是这样一个“文字变视频”的本地化工具。它不依赖云端API，不上传你的提示词，也不需要你敲一堆命令行参数。你只需要一台AutoDL实例（哪怕只配了RTX 3090或4090），点几下鼠标，打开网页，就能当自己的AI导演。 这篇文章不是写给算法工程师的，而是为你准备的：如果你会用浏览器、能复制粘贴、愿意花15分钟完成部署，那你就能完整走通从零到生成第一条视频的全过程。我们不讲Transformer结构，不聊LoRA微调，只聚焦三件事：怎么装、怎么开、怎么用出第一段像样的视频。 全程无需Python环境配置经验，所有依赖冲突和显存报错，我们都已提前打包解决。你看到的，是一个真正“开箱即用”
一、注册 1. 使用注册180天的github账户注册Claw Cloud账户，可获得每月5$的免费配额 2. 官网链接 - https://run.claw.cloud/ （ps：直接github账号登录应该就不用写了吧） 二、创建应用 开启外部访问 CPU选0.1即可，当然大点也没问题，就是费用多点 点击Create App 打开App Launchpad 三、查看Nginx信息，挂载空间部署 1. 确认update重启 挂载空间 关闭控制台点击update 最下方选择local Storage挂载空间（默认的就填上面查到的，改配置文件的就填你选择的路径） cd进入目录下通过配置文件查看Nginx默认路径（当然你也可以自己改，到时候换个地方挂载就好） 输入nginx -t查询Nginx配置文件信息 点进刚刚创建的App，拖到最下面打开控制台（旁边的文件夹是要挂载之后才有的） 四、上传文件 点击控制台旁边的文件图标，将打包后的文件上传即可
前言 在有些项目的需求中会有遇到使用其他的RTSP流和WebSocket地址做视频投放的情况,会发现直接使用示例代码更改 视频流地址以及WebSocket地址后无法加载出对应的流视频.那么为什么呢？ 原因 此处以大华为例，最大的原因是大华的WebSocket使用的子协议是私有的协议而咱们官网的解析WebSocket地址的依赖是基于明确的WSP 协议（WebSocket Streaming Protocol），有公开的 INIT/JOIN/WRAP 命令的WebSocket 子协议做的解析.所以无法正确解析大华的WebSocket 地址. 解决方法 大华的官方提供了解析大华WebSocket 地址的依赖.可自行前往大华官方下载也可下载下面网盘链接中的依赖文件使用: https://pan.baidu.com/s/1mo0D5jdyXZl6eTuJrpLiFA?pwd=me9g。 详细代码以及流程 可以看到上述网盘链接中有大华提供的加载示例代码。我们现在需要的就是将其解析方式搬到咱们SuperMap iClient3D for WebGL的代码中去,做视频流的解析,再去投放到