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洛阳泰山的博客

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心有猛虎,细嗅蔷薇。
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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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快速上手 MaxKB4J:开源企业级 Agentic 工作流系统在 Sealos 上的完整部署指南

本文详细介绍了在Sealos云平台上部署MaxKB4J应用及其依赖数据库(PostgreSQL和MongoDB)的完整流程。MaxKB4J是一款基于Java开发的开源LLM工作流与RAG平台,适用于智能客服、企业知识库等场景。部署步骤包括:1)创建PostgreSQL数据库并手动新建maxkb4j库;2)创建MongoDB数据库;3)部署MaxKB4J应用并配置相关环境变量。文章提供了详细的配置参数说明和注意事项,并分享了公开体验地址(有效期约60天)。完成部署后,用户可通过默认凭证登录系统,建议首次登录后
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博文更新于 2025.12.17 ·
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Java实现周易六爻自动排盘:根据卜卦结果推算卦宫、地支和五行

本文基于京房八宫卦系统,完整实现了六爻预测的三大基础算法:定卦宫、装地支和装五行。系统采用Java代码实现,通过二进制表示64卦象,将64卦划分为八宫并确定其五行属性。算法核心包括:1)根据卦象确定所属宫位;2)按照阴阳规则将地支纳入六爻;3)根据地支映射五行属性。实现过程拆解为上下卦分别处理,通过查表方式快速获取卦名、地支和五行信息。文末提供了关键常量定义和完整示例,为后续扩展六亲、世应等高级功能奠定基础。该算法框架准确还原了传统六爻纳甲法的核心计算逻辑。
原创
博文更新于 2025.12.12 ·
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Java实现周易六爻自动排盘:根据卜卦的时间推算出天干地支

干支是中国传统纪年系统,由10天干(甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸)和12地支(子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥)组成60种组合,循环用于纪年、月、日、时。本文详细介绍了干支的组合规则(60甲子循环)、实际应用(如2024年为甲辰年)及Java代码实现方法,包括基准锚点设置(1900年1月31日为庚子年)、天干地支索引计算等核心算法,为传统历法转换提供了编程解决方案。
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博文更新于 2025.12.12 ·
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Java实现周易六爻自动排盘:根据卜卦结果推算世爻和应爻的位置

在六爻纳甲筮法中,世爻代表问卦者(主体),应爻代表对方或环境(客体)。八纯卦世爻在上爻;其他卦依宫变定世:一世至五世卦世爻依次在初至五爻,游魂卦在四爻,归魂卦在三爻。应爻与世爻相隔两位(如世在二,应在五)。世应关系反映主客强弱与互动:相生则吉,相克则凶,比和则同心。
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博文更新于 2025.12.12 ·
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Java实现周易六爻自动排盘:根据卜卦结果推算六亲和六神

六爻预测中的装卦步骤包含"六亲"和"六神"两个核心环节。"六亲"通过卦宫五行与爻位地支的生克关系确定,包括父母、兄弟等五种关系。"六神"则根据占卜日干按固定顺序循环排布六爻。文章详细说明了六亲的五行生克判定规则和六神的日干对应口诀,并提供了Java代码实现示例,展示如何通过算法自动完成这两项装卦步骤。(149字)
原创
博文更新于 2025.12.12 ·
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Java实现周易六爻自动排盘:从铜钱起卦到本卦解析的完整代码教程

本文介绍了基于Java实现的六爻排盘系统,模拟传统《易经》占卜过程。系统通过随机数生成六爻卦象,将十进制数转换为二进制表示,映射为四象(老阴、少阳、少阴、老阳),最终组合成六爻卦并查询对应的卦名。代码实现了从随机起卦到卦象解析的完整流程,包括内卦外卦识别和64卦查询功能,为数字化的易经占卜提供了技术实现方案。(150字)
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博文更新于 2025.12.12 ·
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Java 代码实现六爻起卦排盘小程序完整源码

发布资源 2025.12.12 ·
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Java实现周易六爻自动排盘:根据起卦的公历时间换算农和干支时间,推算日柱空亡(旬空)

六爻预测中,农历和干支是核心要素。农历用于确定起卦时间、划分月建与日辰,并以节气为切换依据。干支系统则通过日辰(干支)判断爻的旺衰、生克、应期及空亡,月建决定爻的强弱,年、时干支辅助分析。实际应用中,干支五行与六亲关系直接影响卦象解读。现代六爻预测需将公历转换为农历及节气校正后的干支,以确保准确性。示例代码展示了如何用工具库实现农历与干支的转换及空亡计算。
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博文更新于 2025.12.11 ·
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六爻神煞排盘全攻略:依据日辰精准定位贵人、驿马、桃花等吉凶神煞

六爻排神煞方法摘要 六爻预测中,神煞是辅助判断吉凶的重要元素,主要通过日干支推算。常见神煞包括天乙贵人(依日干查,如乙日贵人在子、申)、驿马(依日支三合局查,如巳日马在亥)、桃花(日支查,巳日桃花在午)、华盖(日支查,巳日华盖在丑)等。排盘时需先确定日干支,按规则匹配地支,在对应爻位标注。神煞需结合六亲旺衰综合判断,同一爻可带多神煞,吉凶取决于所临用忌神。现代排盘软件可自动计算,但掌握原理至关重要。
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博文更新于 2025.12.11 ·
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Java实现周易六爻自动排盘:根据卜卦结果推算六冲卦和六合卦

六冲卦指初四、二五、三上爻地支两两相冲,主冲突、散局、事速成或破败,利问病讼,不利婚合求财;六合卦则三对爻地支相合,主和谐、羁绊、事缓成,利婚姻合作,不利速决脱困。二者吉凶需结合用神旺衰、世应关系及日月动变综合判断,不可单凭卦象定论。六冲未必全凶,六合亦非皆吉,关键在用神是否得力。
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博文更新于 2025.12.10 ·
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为什么我们选择用 Java 而不是 Python 构建企业级 RAG 系统?

本文探讨了企业级RAG系统技术栈选择问题,通过对比Java和Python在企业应用中的表现,论证了Java在构建高性能、稳定可靠的RAG系统方面的优势。作者基于MaxKB4j开源项目的实践经验,指出Java在性能(JVM vs GIL)、稳定性(强类型系统)、安全性(企业级框架)、可维护性(成熟工具链)以及企业集成能力等方面的显著优势。文章还分析了常见技术选型误区,强调企业级系统应重视长期维护成本而非短期开发速度。最后推荐Java作为企业级RAG系统的理想选择,并介绍了MaxKB4j在多模型支持、工作流引擎
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博文更新于 2025.12.08 ·
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MaxKB4j — 基于 Java 的开源 RAG 知识库与 LLM 工作流平台

MaxKB4j 是一个基于 Java 的开源 RAG 知识库与 LLM 工作流平台,专为企业级智能问答系统设计。核心特性包括:开箱即用的知识库问答,支持多种文档格式上传和网页爬取;模型中立,可灵活对接本地私有模型和国内外主流大模型;提供可视化低代码工作流编排;支持 RESTful API 和前端嵌入组件快速集成。技术栈采用 Java 17 + Spring Boot 3,支持 PostgreSQL + pgvector 向量数据库和 MongoDB 全文检索。项目提供 Docker 快速部署方案,适用于智能
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博文更新于 2025.12.03 ·
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MaxKB4j智能体平台V2版本 Docker Compose 快速部署教程

摘要: MaxKB4j是基于Java开发的LLM工作流与RAG开源平台,整合MaxKB和FastGPT优势,适用于智能客服、企业知识库等场景。V2版优化了工作流代码,提升性能与稳定性。部署需Docker环境,推荐配置随数据量递增。部署步骤:1)准备网络与Docker环境;2)下载docker-compose.yml;3)启动容器后通过8080端口访问(默认账号admin/tarzan@123456.)。支持OpenAI等模型接口,需确保网络连通性。开源地址:https://gitee.com/taisan/
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博文更新于 2025.11.24 ·
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maxkb4j java智能体开发平台前端v1版本源码

发布资源 2025.09.24 ·
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Linux系统Docker和Docker-compose离线安装教程(兼容麒麟信安国产系统)

本文介绍了Docker及Docker Compose的离线安装方法。Docker安装步骤包括下载二进制文件、上传服务器、解压安装、拷贝命令到系统目录、启动守护进程及验证安装。还提供了将Docker注册为系统服务的配置方法。Docker Compose安装类似,包括下载预编译二进制文件、上传服务器、移动到系统目录并授权。两种安装最后都可通过版本查询命令验证安装是否成功。该方法适用于无网络环境的服务器部署,提供了完整的离线安装解决方案。
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博文更新于 2025.11.12 ·
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MongoDB 如何创建 Time Series Collections(时间序列集合)

摘要:MongoDB 5.0+ 推出的 Time Series Collections 专为时间序列数据优化,需通过 createCollection() 显式创建并指定 timeField(必需的时间戳字段)、可选的 metaField(元数据)和 granularity(时间粒度)。其底层采用列式存储,支持高效聚合但限制数据修改操作(6.3+版本有限支持)。创建后可通过 stats() 验证集合类型,与普通集合相比,它在存储效率、时间范围查询和自动TTL等方面具有优势,但不支持单条文档更新/删除。使用时
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博文更新于 2025.11.07 ·
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MaxKB4j智能体平台 Docker Compose 快速部署教程

MaxKB4j是一款基于Java开发的LLM工作流和RAG开源平台,整合了MaxKB和FastGPT的优势。它支持智能客服、企业知识库等场景,采用MongoDB和PostgreSQL双数据库架构。部署需准备Docker环境,推荐配置根据数据量从4c8g到16c64g不等。安装步骤包括下载docker-compose.yml文件并启动容器,最后通过8080端口访问,默认管理员账号为admin/maxkb4j.。项目开源地址为https://gitee.com/taisan/MaxKB4j。
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博文更新于 2025.09.04 ·
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Langchain4j如何实现Agents和Agentic AI?

《代理与代理式人工智能开发指南》摘要: 本文介绍了使用LangChain4j框架构建代理式AI系统的实验性功能。代理式系统通过协调多个AI服务完成复杂任务,主要分为工作流和纯代理两类模式。文章详细展示了如何通过@Agent注解定义代理接口,并利用AgenticScope实现代理间数据共享。重点讲解了顺序工作流的构建方法,通过CreativeWriter、AudienceEditor和StyleEditor三个代理的串联示例,演示了如何将前一个代理的输出作为下一个代理的输入。最后介绍了通过UntypedAge
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博文更新于 2025.08.29 ·
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Chainlit快速实现AI对话应用将聊天记录的持久化到MySql关系数据库中

默认情况下, 应用不会保留其生成的聊天和元素。即网页一刷新,所有的聊天记录,页面上的所有聊天记录都会消失。但是,存储和利用这些数据的能力可能是您的项目或组织的重要组成部分。之前写过一篇文章《Chainlit快速实现AI对话应用并将聊天数据的持久化到sqllite本地数据库中》,这个技术方案的优点是,不需要自己在安装数据库,创建表结构等操作,缺点是,只适合用户量比较少的情况。使用数据库可以解决中等规模的用户访问聊天记录访问问题。 异步驱动 同步驱动 SQL 工具包及对象关系映射(ORM)工具
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博文更新于 2025.08.18 ·
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基于 Easy Rules 的电商订单智能决策系统:构建可扩展的业务规则引擎实践

本文通过一个完整的电商订单处理案例,深入探讨了如何利用轻量级 Java 规则引擎 Easy Rules 实现复杂业务逻辑的解耦与自动化决策。文章首先介绍了 Easy Rules 的核心概念与优势,随后构建了一个包含免运费、促销折扣、VIP 优惠及高价值订单审核等多维度规则的实战场景。通过定义清晰的事实(Facts)与带优先级的规则(Rules),展示了规则的模块化设计、条件判断与动作执行机制。该方案不仅提升了业务逻辑的可维护性和可读性,还为未来规则的动态扩展提供了坚实基础,是中小型系统实现灵活业务决策的理想
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博文更新于 2025.08.12 ·
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