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conda 离线下载 openai 以及依赖包

时间: 2025-07-13 09:45:04 浏览: 11
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在离线环境下使用conda下载openai包及其所有依赖项的问题。首先，我需要回忆conda的离线安装方法，以及如何处理依赖关系。用户提到要离线，所以必须先在联网环境中准备好所有包，然后转移到离线环境中。 首先，我应该考虑使用conda的导出环境功能，比如conda env export > environment.yml，这样可以得到所有依赖的列表。但用户可能已经有一个环境，或者需要单独下载openai及其依赖。可能需要创建一个专门的环境来隔离这些包。 接下来，用户需要将openai和依赖包下载到离线可用的位置。conda的pack命令或许有用，它可以将整个环境打包成tar.gz文件，方便迁移。但用户可能需要在联网机器上先创建环境，安装所有包，然后打包，再在离线机器上解压。 不过用户的问题更具体，是如何通过conda在离线环境中下载这些包。可能用户误解了，conda本身需要联网下载，所以正确的步骤应该是在联网环境下下载所有需要的包，然后转移到离线环境。 另外，用户提到参考信息中有使用conda-pack的方法，这可能是一个关键点。需要确认conda-pack的使用步骤：在联网机器上安装conda-pack，打包环境，然后传输到离线机器并解压。 但用户的问题可能分两部分：首先是如何在联网环境中获取所有依赖，然后如何离线安装。因此，步骤可能包括： 1. 在联网环境中创建新conda环境，安装openai。 2. 导出环境配置文件（environment.yml）。 3. 使用conda pack将环境打包。 4. 传输包到离线环境，解压并激活。 需要注意的是，conda的默认通道可能不包含openai包，可能需要通过pip安装，但conda和pip混合使用有时会有问题。所以可能需要优先使用conda可用的渠道，或者使用pip下载wheel文件，然后在离线环境中安装。 但用户特别要求使用conda，所以可能需要先确认openai是否在conda的仓库中。检查anaconda.org，发现openai包在conda-forge频道中可用，因此可以用conda install -c conda-forge openai。然后依赖项也会从conda-forge下载。 因此，具体步骤可能如下： 联网环境： 1. 创建新环境：conda create -n openai_env python=3.8 2. 激活环境：conda activate openai_env 3. 安装openai：conda install -c conda-forge openai 4. 导出环境文件：conda env export > environment.yml 5. 打包环境：conda pack -n openai_env -o openai_env.tar.gz 离线环境： 1. 传输打包文件到离线机器。 2. 创建目标目录，解压包到envs目录。 3. 激活环境：conda activate openai_env 但用户可能没有conda-pack，需要先安装，或者使用其他方法。如果无法使用conda-pack，可能需要手动下载所有包到特定目录，然后使用conda install --offline。 另一种方法是使用conda的离线仓库镜像，但用户可能需要将所有相关包下载到packages目录，然后创建频道，用conda install --file pkgs.txt --offline。 可能需要详细步骤： 联网步骤： 1. 创建环境并安装openai。 2. 使用conda list导出所有包名称和版本。 3. 使用conda download命令下载所有包到本地目录。 4. 将目录复制到离线环境。 5. 在离线环境中配置本地频道，安装包。 例如： 在联网机器： conda create -n tmp_env --download-only -c conda-forge openai 这会下载所有依赖到pkgs目录，然后可以将整个pkgs目录复制到离线机器，并设置conda的pkgs_dirs指向这个目录，再安装。 但需要确认conda的配置，可能需要使用--download-only选项，然后打包pkgs目录。 或者使用conda-pack更简单，因为这样直接打包整个环境，无需单独处理依赖。 总结，最佳实践是使用conda-pack打包整个环境，然后在离线机器解压使用。同时，用户可能还需要安装conda-pack本身，但如果在联网机器上已经安装，那就可以直接使用。 另外，用户引用中提到使用zip打包可能有误，而conda-pack是推荐的方法。所以步骤应围绕conda-pack展开。 现在需要确保步骤正确，并且考虑到可能的错误点，例如环境兼容性（相同操作系统），权限问题等。 最后，生成相关问题，可能涉及其他离线安装方法，处理依赖冲突，或者环境迁移问题。</think>在离线环境中使用conda安装openai包及其依赖，需通过**环境打包迁移**实现。具体步骤如下： --- ### **步骤1：在联网环境中准备环境** 1. **创建新conda环境** ```bash conda create -n openai_env python=3.8 # 指定与离线环境匹配的Python版本 conda activate openai_env ``` 2. **安装openai包** 通过conda-forge频道安装： ```bash conda install -c conda-forge openai ``` 若conda仓库无此包，改用pip下载（需同时记录依赖）： ```bash pip install openai pip freeze > requirements.txt # 保存依赖列表 ``` --- ### **步骤2：打包环境** 1. **安装conda-pack工具** ```bash conda install -c conda-forge conda-pack ``` 2. **打包环境** ```bash conda pack -n openai_env -o openai_env.tar.gz # 生成压缩包 ``` --- ### **步骤3：迁移到离线环境** 1. **传输压缩包** 将`openai_env.tar.gz`复制到离线机器。 2. **解压并激活环境** ```bash mkdir -p /path/to/anaconda/envs/openai_env # 目标路径需与conda环境目录一致 tar -xzf openai_env.tar.gz -C /path/to/anaconda/envs/openai_env conda activate openai_env ``` --- ### **备选方案：手动下载依赖包** 若无法使用conda-pack，可手动操作： 1. **导出依赖列表** ```bash conda list --export > packages.txt ``` 2. **下载所有包** ```bash conda install -c conda-forge --download-only --file packages.txt ``` 包默认保存在`/anaconda/pkgs`目录，将其复制到离线环境。 3. **离线安装** ```bash conda install --offline --file packages.txt ``` --- ### **注意事项** 1. **系统兼容性** 联网与离线机器的操作系统需一致（如均为Linux x86_64）[^1]。 2. **Python版本对齐** 确保两台机器的Python版本一致，避免兼容性问题。 3. **混合使用pip和conda** 若部分依赖通过pip安装，需额外导出`requirements.txt`并在离线环境中用`pip install -r requirements.txt --no-index --find-links=/path/to/packages`安装[^2]。 ---
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它没有网，所以直接pip或conda install的方式不适用

- 访问 [Triton 官方 GitHub Releases](https://github.com/openai/triton/releases) 下载对应版本的预编译包（如 triton-2.0.0-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl）。 --- ### **3. 离线安装** 将下载的所有 ...

我正在编辑【python】代码，遇到了 【Traceback (most recent call last): File "D:\python\python3.11.5\Lib\site-packages\langchain\_api\module_import.py", line 69, in import_by_name module = importlib.import_module(new_module) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\python3.11.5\Lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1204, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1176, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1126, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 241, in _call_with_frames_removed File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1204, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1176, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1140, in _find_and_load_unlocked ModuleNotFoundError: No module named 'langchain_community' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\code\nepu_spider\rag\rag_sys.py", line 11, in <module> from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings File "D:\python\python3.11.5\Lib\site-packages\langchain\embeddings\__init__.py", line 167, in __getattr__ return _import_attribute(name) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\python3.11.5\Lib\site-packages\langchain\_api\module_import.py", line 72, in import_by_name raise ModuleNotFoundError( ModuleNotFoundError: Module langchain_community.embeddings not found. Please install langchain-community to access this module. You can install it using pip install -U langchain-community 】 ，请帮我检查并改正错误点。我的原始代码如下： 【import os import json import pickle from langchain_core.language_models import LLM import install_faiss import numpy as np import requests from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI from langchain.docstore.document import Document from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional # 自定义智谱AI的LangChain包装器 class ZhipuAILLM(LLM): def __init__(self, api_key: str, model: str = "glm-4", temperature: float = 0.7, zhipuai=None): """初始化智谱AI模型""" self.api_key = api_key self.model = model self.temperature = temperature zhipuai.api_key = api_key # 设置API密钥 def _call(self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None, zhipuai=None) -> str: """调用智谱AI API生成文本""" try: response = zhipuai.model_api.invoke( model=self.model, prompt=[{"role": "user", "content": prompt}], temperature=self.temperature, top_p=0.7, ) if response["code"] == 200: return response["data"]["choices"][0]["content"] else: raise ValueError(f"智谱AI API错误: {response['msg']}") except Exception as e: raise RuntimeError(f"调用智谱AI失败: {str(e)}") @property def _llm_type(self) -> str: return "zhipuai" class RAGSystem: def __init__(self, config: Dict[str, Any]): """初始化RAG系统""" self.config = config self.embedding_model = self._load_embedding_model() self.llm = self._load_llm() self.vector_db = None self.doc_id_map = {} # 自动加载或创建索引 self._initialize_index() def _load_embedding_model(self) -> HuggingFaceEmbeddings: """加载嵌入模型""" model_name = self.config.get("embedding_model", "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2") return HuggingFaceEmbeddings( model_name=model_name, model_kwargs={"device": self.config.get("embedding_device", "cpu")} ) def _load_llm(self): """加载大语言模型 - 使用智谱AI""" llm_provider = self.config.get("llm_provider", "zhipuai") if llm_provider == "zhipuai": return ZhipuAILLM( api_key=self.config["zhipuai_api_key"], # 使用智谱AI密钥 model=self.config.get("llm_model", "glm-4"), temperature=self.config.get("temperature", 0.7) ) elif llm_provider == "openai": # 保留OpenAI支持 from langchain.llms import OpenAI return OpenAI( api_key=self.config["openai_api_key"], model_name=self.config.get("llm_model", "gpt-3.5-turbo"), temperature=self.config.get("temperature", 0.7) ) else: raise ValueError(f"不支持的LLM提供者: {llm_provider}") def _initialize_index(self): """初始化索引：加载现有或创建新索引""" index_path = self.config["index_path"] if os.path.exists(index_path): print(f"加载现有索引: {index_path}") self._load_vector_index() else: print(f"创建新索引: {index_path}") self._create_new_index() def _create_new_index(self): """创建新索引""" data_dir = self.config["data_dir"] if not os.path.exists(data_dir): print(f"数据目录不存在: {data_dir}") if self.config.get("auto_download", False): self._download_sample_data() else: raise FileNotFoundError(f"数据目录不存在: {data_dir}") documents = self._load_and_process_documents() self._create_vector_index(documents) def _download_sample_data(self): """下载示例数据""" print("下载示例数据...") data_dir = self.config["data_dir"] os.makedirs(data_dir, exist_ok=True) sample_urls = [ "https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langchain/master/docs/docs_skeleton.json" ] for url in sample_urls: response = requests.get(url) filename = os.path.basename(url) file_path = os.path.join(data_dir, filename) with open(file_path, "wb") as f: f.write(response.content) print(f"下载完成: {filename}") def _load_and_process_documents(self) -> List[Document]: """加载并处理文档""" documents = [] data_dir = self.config["data_dir"] # 支持多种文件格式 for filename in os.listdir(data_dir): file_path = os.path.join(data_dir, filename) if filename.endswith(".json") or filename.endswith(".jsonl"): documents.extend(self._load_json_documents(file_path)) elif filename.endswith(".txt"): documents.extend(self._load_text_documents(file_path)) if not documents: raise ValueError(f"在 {data_dir} 中没有找到可处理的文档") # 文本分块 return self._split_documents(documents) def _load_json_documents(self, file_path: str) -> List[Document]: """加载JSON或JSONL文档""" documents = [] with open(file_path, "r") as f: if file_path.endswith(".jsonl"): # 处理JSONL文件 for line in f: try: data = json.loads(line) doc = self._create_document_from_data(data) documents.append(doc) except json.JSONDecodeError: print(f"跳过无效的JSON行: {line.strip()}") else: # 处理JSON文件 try: data = json.load(f) if isinstance(data, list): for item in data: doc = self._create_document_from_data(item) documents.append(doc) elif isinstance(data, dict): doc = self._create_document_from_data(data) documents.append(doc) except json.JSONDecodeError: print(f"无效的JSON文件: {file_path}") return documents def _load_text_documents(self, file_path: str) -> List[Document]: """加载纯文本文档""" with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: content = f.read() return [Document( page_content=content, metadata={ "source": file_path, "title": os.path.basename(file_path), "category": "text" } )] def _create_document_from_data(self, data: Dict) -> Document: """从数据创建文档对象""" return Document( page_content=data.get("content", data.get("text", "")), metadata={ "source": data.get("url", data.get("source", "")), "title": data.get("title", ""), "category": data.get("category", "unknown"), "timestamp": data.get("timestamp", "") } ) def _split_documents(self, documents: List[Document]) -> List[Document]: """分割文档为块""" text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=self.config.get("chunk_size", 1000), chunk_overlap=self.config.get("chunk_overlap", 200), length_function=len ) return text_splitter.split_documents(documents) def _create_vector_index(self, documents: List[Document]): """创建FAISS向量索引""" # 创建向量数据库 self.vector_db = FAISS.from_documents( documents=documents, embedding=self.embedding_model ) # 保存索引 os.makedirs(os.path.dirname(self.config["index_path"]), exist_ok=True) self.vector_db.save_local(self.config["index_path"]) # 创建文档ID映射 for idx, doc in enumerate(documents): self.doc_id_map[idx] = { "source": doc.metadata["source"], "title": doc.metadata["title"], "category": doc.metadata["category"] } # 保存映射表 map_path = os.path.join(os.path.dirname(self.config["index_path"]), "doc_id_map.pkl") with open(map_path, "wb") as f: pickle.dump(self.doc_id_map, f) print(f"✅ 向量索引已创建并保存至 {self.config['index_path']}") def _load_vector_index(self): """加载现有的FAISS向量索引""" index_path = self.config["index_path"] # 加载向量数据库 self.vector_db = FAISS.load_local( folder_path=index_path, embeddings=self.embedding_model ) # 加载文档映射表 map_path = os.path.join(os.path.dirname(index_path), "doc_id_map.pkl") if os.path.exists(map_path): with open(map_path, "rb") as f: self.doc_id_map = pickle.load(f) print(f"✅ 文档映射表已加载") else: print("⚠️ 文档映射表未找到，将使用空映射") def ask_question(self, question: str, history: Optional[List] = None) -> Dict: """提问并获取答案""" if self.vector_db is None: raise ValueError("向量数据库未初始化") # 创建检索器 retriever = self.vector_db.as_retriever( search_kwargs={ "k": self.config.get("retrieval_top_k", 5), "score_threshold": self.config.get("score_threshold", 0.4) } ) # 创建问答链 qa_chain = self._create_qa_chain(retriever) # 执行问答 result = qa_chain({"query": question}) # 提取源文档 source_docs = result["source_documents"] doc_ids = [doc.metadata.get("doc_id", idx) for idx, doc in enumerate(source_docs)] # 获取完整上下文 full_contexts = [self.doc_id_map.get(did, {"title": "未知", "source": ""}) for did in doc_ids] return { "question": question, "answer": result["result"], "source_documents": source_docs, "full_contexts": full_contexts } def _create_qa_chain(self, retriever) -> Any: """创建问答链""" # 自定义提示模板 prompt_template = """ 基于以下上下文信息，请以专业、准确的方式回答用户的问题。如果上下文信息不足以回答问题，请如实告知用户。 上下文信息: {context} 问题: {question} 请提供详细的回答: """ QA_PROMPT = PromptTemplate( template=prompt_template, input_variables=["context", "question"] ) # 创建问答链 return RetrievalQA.from_chain_type( llm=self.llm, chain_type="stuff", retriever=retriever, return_source_documents=True, chain_type_kwargs={"prompt": QA_PROMPT} ) def add_document(self, content: str, metadata: Dict): """添加单个文档到索引""" if self.vector_db is None: raise ValueError("向量数据库未初始化") # 创建文档对象 doc = Document(page_content=content, metadata=metadata) # 分割文档 split_docs = self._split_documents([doc]) # 添加到索引 self.vector_db.add_documents(split_docs) # 更新文档映射 start_idx = max(self.doc_id_map.keys()) + 1 if self.doc_id_map else 0 for idx, doc in enumerate(split_docs): self.doc_id_map[start_idx + idx] = { "source": doc.metadata["source"], "title": doc.metadata["title"], "category": doc.metadata["category"] } print(f"✅ 添加了 {len(split_docs)} 个文档块") def save_index(self): """保存索引到磁盘""" if self.vector_db is None: raise ValueError("向量数据库未初始化") # 保存索引 self.vector_db.save_local(self.config["index_path"]) # 保存映射表 map_path = os.path.join(os.path.dirname(self.config["index_path"]), "doc_id_map.pkl") with open(map_path, "wb") as f: pickle.dump(self.doc_id_map, f) print(f"✅ 索引已保存至 {self.config['index_path']}") def create_default_config() -> Dict: """创建默认配置 - 使用智谱AI""" return { "data_dir": "data", "index_path": "index/faiss_index", "embedding_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2", "embedding_device": "cpu", "llm_provider": "zhipuai", # 默认使用智谱AI "zhipuai_api_key": "1fc6d23e95224503aa94bfcca6a31903.FXoiEbfDgymrE9FA", # 您的智谱AI密钥 "llm_model": "glm-4", # 智谱AI的GLM-4模型 "temperature": 0.7, "chunk_size": 1000, "chunk_overlap": 200, "retrieval_top_k": 5, "score_threshold": 0.4, "auto_download": True } def interactive_cli(): """交互式命令行界面 - 适配智谱AI""" config = create_default_config() # 设置智谱AI API密钥 api_key = input("请输入智谱AI API密钥（或直接回车使用默认值）: ") if api_key.strip(): config["zhipuai_api_key"] = api_key # 选择模型 model_choice = input("请选择模型 (1=GLM-4, 2=GLM-3-Turbo, 回车使用GLM-4): ") if model_choice == "2": config["llm_model"] = "glm-3-turbo" # 初始化RAG系统 rag = RAGSystem(config) # 交互问答 print("\nRAG系统已就绪（使用智谱AI），输入问题开始查询（输入'q'退出）") history = [] while True: question = input("\n>>> 问题: ") if question.lower() in ['q', 'quit', 'exit']: break try: result = rag.ask_question(question, history) # 显示结果 print(f"\n💡 答案: {result['answer']}") if result["full_contexts"]: print("\n📚 信息来源:") for i, ctx in enumerate(result["full_contexts"]): print(f" {i + 1}. {ctx['title']} ({ctx['category']})") print(f" 来源: {ctx['source']}") # 添加到历史 history.append({"question": question, "answer": result["answer"]}) except Exception as e: print(f"❌ 错误: {str(e)}") # 保存索引 rag.save_index() print("\n索引已保存，再见！") if __name__ == "__main__": interactive_cli() 】

我们正在解决一个具体的Python模块导入错误：ModuleNotFoundError: No...[^1]: 在 Intern Studio 服务器上部署茴香豆时，通过 studio-conda -o internlm-base -t InternLM2_Huixiangdou 创建隔离环境可避免依赖冲突。

能否帮我修改代码让我避开或者解决这个报错# ======================================================= # 业务领域多模态RAG智能问答系统 (Business-RAG-MultiModal) # v2.1 - 最终稳定版 # ======================================================= # --- 核心依赖库导入 --- import os import hashlib import json import logging import base64 import pathlib import re import requests # 用于直接调用Ollama API from typing import List, Dict # --- LlamaIndex 核心导入 --- from llama_index.core import Settings from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, PromptTemplate, Document, StorageContext from llama_index.core.readers.base import BaseReader as LlamaBaseReader from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter from llama_index.core.schema import TextNode from llama_index.llms.ollama import Ollama from llama_index.core.postprocessor import SentenceTransformerRerank from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding # --- Milvus 相关导入 --- from llama_index.vector_stores.milvus import MilvusVectorStore from pymilvus import utility, connections, Collection # --- 配置日志 --- logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) # ======================================================= # 1. 全局配置区 # ======================================================= CONFIG = { "knowledge_base_dir": "knowledge_base", "image_cache_file": "image_description_cache_offline.json", "embed_model_path": "D:/models/text2vec-base-chinese", "reranker_model_path": "D:/models/bge-reranker-v2-m3", "llm_model_name": "qwen3:8b", "mllm_model_name": "llava", "llm_request_timeout": 600.0, "chunk_size": 512, "chunk_overlap": 50, "retrieval_top_k": 10, "rerank_top_n": 3, "device": "cpu", # --- Milvus配置 --- "milvus_host": "127.0.0.1", "milvus_port": "19530", "milvus_collection": "law_rag_collection_v1", "vector_dim": 768 } # ======================================================= # 2. 核心功能函数区 # ======================================================= def load_image_cache(): if os.path.exists(CONFIG["image_cache_file"]): with open(CONFIG["image_cache_file"], 'r', encoding='utf-8') as f: try: return json.load(f) except json.JSONDecodeError: return {} return {} def save_image_cache(cache): with open(CONFIG["image_cache_file"], 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(cache, f, ensure_ascii=False, indent=4) def get_image_description_from_mllm(image_bytes: bytes, local_mllm: Ollama, question="请详细描述这张图片的内容，如果图片中有文字也请一并识别出来。") -> str: """ 【修正版】直接调用Ollama API来获取图片描述，并使用正确的sha256。 """ image_cache = load_image_cache() image_hash = hashlib.sha256(image_bytes).hexdigest() if image_hash in image_cache: logger.info(f" - 发现已缓存的离线图片描述 (hash: {image_hash[:8]}...)，从缓存加载。") return image_cache[image_hash] logger.info(f" - 未找到图片缓存，正在直接调用Ollama API (模型: {local_mllm.model})...") try: image_b64 = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8") payload = { "model": local_mllm.model, "prompt": question, "images": [image_b64], "stream": False } response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json=payload, timeout=CONFIG["llm_request_timeout"] ) response.raise_for_status() response_data = response.json() description = response_data.get('response', '[模型未返回有效描述]').strip() formatted_description = f"[图片描述]: {description}\n" image_cache[image_hash] = formatted_description save_image_cache(image_cache) return formatted_description except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error(f"直接调用Ollama API处理图片时发生网络异常: {e}") return "[网络异常导致图片处理失败]\n" except Exception as e: logger.error(f"处理图片时发生未知异常: {e}") return "[未知异常导致图片处理失败]\n" class CustomMultimodalReader(LlamaBaseReader): def __init__(self, mllm_instance: Ollama): super().__init__() self.mllm = mllm_instance def load_data(self, file_path_obj: pathlib.Path, extra_info: Dict = None) -> List[Document]: file_path_str = str(file_path_obj) if file_path_str.endswith(".pdf"): return self._load_pdf(file_path_str, extra_info) elif file_path_str.endswith(".docx"): return self._load_docx(file_path_str, extra_info) else: # 为 .txt 文件添加一个基本的加载器 try: with open(file_path_str, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() return [Document(text=text, extra_info={**(extra_info or {}), "file_name": os.path.basename(file_path_str)})] except Exception as e: logger.error(f"处理TXT文件 '{file_path_str}' 时发生错误: {e}") return [] def _load_pdf(self, file_path: str, extra_info: Dict = None) -> List[Document]: documents = [] try: import pypdf with open(file_path, "rb") as fp: reader = pypdf.PdfReader(fp) if reader.is_encrypted: logger.warning(f"文件 {os.path.basename(file_path)} 是加密PDF，已跳过。") return [] for i, page in enumerate(reader.pages): page_info = {**(extra_info or {}), "page_label": str(i + 1), "file_name": os.path.basename(file_path)} if page_text := page.extract_text(): documents.append(Document(text=page_text.strip(), extra_info=page_info.copy())) for img_file_obj in page.images: if img_bytes := img_file_obj.data: image_description = get_image_description_from_mllm(img_bytes, self.mllm) documents.append(Document(text=image_description, extra_info={**page_info.copy(), "content_type": "image_description"})) except Exception as e: logger.error(f"处理PDF文件 '{file_path}' 时发生错误: {e}") return documents def _load_docx(self, file_path: str, extra_info: Dict = None) -> List[Document]: documents = [] try: import docx doc = docx.Document(file_path) file_info = {**(extra_info or {}), "file_name": os.path.basename(file_path)} for para in doc.paragraphs: if para.text.strip(): documents.append(Document(text=para.text.strip(), extra_info=file_info.copy())) for table in doc.tables: table_text = "\n".join([" | ".join([cell.text for cell in row.cells]) for row in table.rows]).strip() if table_text: documents.append(Document(text=f"[表格内容]:\n{table_text}", extra_info={**file_info.copy(), "content_type": "table_content"})) for rel in doc.part.rels.values(): if "image" in rel.target_ref: if image_bytes := rel.target_part.blob: image_description = get_image_description_from_mllm(image_bytes, self.mllm) documents.append(Document(text=image_description, extra_info={**file_info.copy(), "content_type": "image_description"})) except Exception as e: logger.error(f"处理DOCX文件 '{file_path}' 时发生错误: {e}") return documents # --- RAG核心流程函数 --- def setup_models_and_services(): """集中加载所有本地AI模型，并进行全局配置。""" logger.info("--- 步骤A: 加载所有本地AI模型 ---") embed_model = HuggingFaceEmbedding( model_name=CONFIG["embed_model_path"], device=CONFIG["device"] ) logger.info(f"成功加载本地嵌入模型: {CONFIG['embed_model_path']}") llm_model = Ollama(model=CONFIG["llm_model_name"], request_timeout=CONFIG["llm_request_timeout"]) logger.info(f"成功配置本地Ollama LLM (模型: {CONFIG['llm_model_name']})") mllm_for_parsing = Ollama(model=CONFIG["mllm_model_name"], request_timeout=300.0) logger.info(f"成功配置本地Ollama MLLM (模型: {CONFIG['mllm_model_name']})") reranker = SentenceTransformerRerank( model=CONFIG["reranker_model_path"], top_n=CONFIG["rerank_top_n"], device=CONFIG["device"] ) logger.info(f"成功加载本地重排模型: {CONFIG['reranker_model_path']}") # 将加载好的模型设置到全局 Settings 中，确保所有组件统一使用 Settings.embed_model = embed_model Settings.llm = llm_model logger.info("--- 已将embed_model和llm配置为全局默认 ---") logger.info("--- 所有AI模型加载完成 ---") return llm_model, embed_model, reranker, mllm_for_parsing def build_knowledge_index(mllm_for_parsing: Ollama, embed_model: HuggingFaceEmbedding): """ 【最终修正版】构建向量索引并将其持久化到Milvus数据库。 包含手动嵌入生成以绕过库的潜在bug。 """ logger.info("--- 步骤B: 连接Milvus并构建/加载知识库向量索引 ---") try: connections.connect(alias="default", host=CONFIG["milvus_host"], port=CONFIG["milvus_port"]) logger.info(f"成功连接到 Milvus 服务 at {CONFIG['milvus_host']}:{CONFIG['milvus_port']}") except Exception as e: logger.error(f"无法连接到 Milvus 服务: {e}") raise vector_store = MilvusVectorStore( uri=f"http://{CONFIG['milvus_host']}:{CONFIG['milvus_port']}", collection_name=CONFIG["milvus_collection"], dim=CONFIG["vector_dim"], overwrite=False ) collection_exists_and_has_content = False if utility.has_collection(CONFIG["milvus_collection"]): collection = Collection(name=CONFIG["milvus_collection"]) collection.load() if collection.num_entities > 0: collection_exists_and_has_content = True if collection_exists_and_has_content: logger.info(f"在Milvus中已找到包含实体的集合，直接加载索引...") index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store) logger.info("从Milvus加载索引完成。") else: if utility.has_collection(CONFIG["milvus_collection"]): logger.info("在Milvus中找到空集合，开始处理并填充数据...") else: logger.info(f"在Milvus中未找到集合，开始完整的数据处理和索引构建流程...") # 步骤 1: 数据加载和切分 (此部分不变) reader = SimpleDirectoryReader( input_dir=CONFIG["knowledge_base_dir"], required_exts=[".pdf", ".docx", ".txt"], file_extractor={".pdf": CustomMultimodalReader(mllm_instance=mllm_for_parsing), ".docx": CustomMultimodalReader(mllm_instance=mllm_for_parsing)}, recursive=True ) documents = reader.load_data(show_progress=True) all_nodes = [] sentence_splitter = SentenceSplitter(chunk_size=CONFIG["chunk_size"], chunk_overlap=CONFIG["chunk_overlap"]) for doc in documents: filename = doc.metadata.get("file_name", "").lower() if doc.metadata.get("content_type") == "image_description": all_nodes.append(doc); continue if filename.endswith(".pdf"): article_pattern = r'(第[一二三四五六七八九十百千万零〇\d]+条)'; text_chunks = re.split(article_pattern, doc.text); i = 1 while i < len(text_chunks): article_title = text_chunks[i]; article_content = text_chunks[i+1] if (i + 1) < len(text_chunks) else "" full_article_text = (article_title + article_content).strip() if full_article_text: node = Document(text=full_article_text, extra_info=doc.metadata.copy()); all_nodes.append(node) i += 2 else: nodes = sentence_splitter.get_nodes_from_documents([doc]); all_nodes.extend(nodes) logger.info(f"文档条件化切分完毕，共生成 {len(all_nodes)} 个内容块 (Nodes)。") # --- 【核心修正】 --- # 步骤 2: 手动、显式地为所有节点生成向量嵌入 logger.info(f"正在为 {len(all_nodes)} 个节点手动生成向量嵌入...") for node in all_nodes: # node.get_content() 是获取节点文本最稳健的方法 node.embedding = embed_model.get_text_embedding(node.get_content()) logger.info("所有节点的向量嵌入已手动生成。") # --- 【核心修正结束】 --- # 步骤 3: 将已经带有向量的节点添加到Milvus logger.info(f"正在将 {len(all_nodes)} 个带有预生成向量的节点添加到Milvus...") vector_store.add(all_nodes) logger.info("节点已成功添加到Milvus。") # 步骤 4: 从已填充的向量存储创建索引对象 index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store) logger.info("索引对象创建完成。") connections.disconnect("default") logger.info("已断开与 Milvus 服务的连接。") return index def run_query_pipeline(index: VectorStoreIndex, llm_model: Ollama, reranker: SentenceTransformerRerank): """启动问答流程，循环处理预设的问题。""" logger.info("--- 步骤C: 开始RAG问答流程 ---") QA_PROMPT_TEMPLATE = PromptTemplate( "你是一个专业的业务问答助手，负责根据内部知识库提供精准、可靠的回答。\n\n" "**你的任务是：**\n" "1. 仔细阅读下面提供的“参考信息”。\n" "2. 根据“参考信息”直接回答“用户问题”，禁止进行任何形式的猜测、推理或使用你自己的知识。\n" "3. **引用来源**：在回答中，如果引用了某份文件的内容，必须在相关句子末尾用 (文件名) 的格式注明来源。\n" "4. **版本对比**：如果参考信息来自不同版本的文件（例如，文件名中包含年份），请对比说明它们之间的差异。\n" "5. **提供建议**：在回答的最后，根据回答内容，提供1-2条具体、可执行的业务建议。\n" "6. **未知问题**：如果“参考信息”中完全没有能回答问题的内容，你必须且只能回答：“根据提供的资料，无法回答该问题。”\n" "7. **格式要求**：回答的最后，必须附上一个“参考依据”列表，列出所有被引用的文件名。\n\n" "---------------------\n" "**参考信息:**\n{context_str}\n" "---------------------\n" "**用户问题:** {query_str}\n\n" "**你的回答:**\n" ) query_engine = index.as_query_engine( similarity_top_k=CONFIG["retrieval_top_k"], node_postprocessors=[reranker], text_qa_template=QA_PROMPT_TEMPLATE # llm会从全局Settings获取 ) questions = [ "根据附图1的技术架构图，究竟是哪个芯片独立负责生成刷新信号？", "数据出境安全评估申报流程图里，如果个人信息达到10万人规模该怎么办？", "我国公民的基本权力以及义务有哪些", "借钱不还怎么办？" ] for q in questions: logger.info(f"\n{'='*70}\n--- 用户提问: {q} ---") try: response = query_engine.query(q) logger.info("\n--- 模型最终回答 ---\n" + str(response)) logger.info("\n--- 回答引用的参考信息 (经重排后) ---") for i, node_with_score in enumerate(response.source_nodes): logger.info(f"--- 来源 {i+1} (得分: {node_with_score.score:.4f}, 文件: {node_with_score.metadata.get('file_name', 'N/A')}) ---") node = node_with_score.node if hasattr(node, 'text') and node.text: logger.info(f"内容预览: {node.text[:150]}...\n") else: logger.info(f"内容预览: [这是一个非文本节点，类型为: {type(node).__name__}]\n") except Exception as e: logger.error(f"执行RAG查询时发生错误: {e}", exc_info=True) logger.info(f"{'='*70}") # ======================================================= # 3. 主执行入口 # ======================================================= if __name__ == "__main__": logger.info("===== 启动业务领域多模态RAG智能问答系统 =====") try: llm, embed_model, reranker, mllm = setup_models_and_services() knowledge_index = build_knowledge_index(mllm, embed_model) run_query_pipeline(knowledge_index, llm, reranker) except Exception as e: logger.error(f"程序主流程发生致命错误，即将退出: {e}", exc_info=True) exit(1) logger.info("\n===== RAG系统执行完成 =====")，(rag_project_env) PS D:\new_rag> docker ps >> (rag_project_env) PS D:\new_rag> & D:/miniconda/envs/rag_project_env/python.exe d:/new_rag/law_rag.py 2025-07-24 09:54:07,238 - INFO - ===== 启动业务领域多模态RAG智能问答系统 ===== 2025-07-24 09:54:07,238 - INFO - --- 步骤A: 加载所有本地AI模型 --- 2025-07-24 09:54:07,240 - INFO - Load pretrained SentenceTransformer: D:/models/text2vec-base-chinese 2025-07-24 09:54:07,958 - INFO - 成功加载本地嵌入模型: D:/models/text2vec-base-chinese 2025-07-24 09:54:07,958 - INFO - 成功配置本地Ollama LLM (模型: qwen3:8b) 2025-07-24 09:54:07,958 - INFO - 成功配置本地Ollama MLLM (模型: llava) 2025-07-24 09:54:08,410 - INFO - 成功加载本地重排模型: D:/models/bge-reranker-v2-m3 2025-07-24 09:54:08,410 - INFO - --- 已将embed_model和llm配置为全局默认 --- 2025-07-24 09:54:08,410 - INFO - --- 所有AI模型加载完成 --- 2025-07-24 09:54:08,410 - INFO - --- 步骤B: 连接Milvus并构建/加载知识库向量索引 --- 2025-07-24 09:54:18,468 - ERROR - 无法连接到 Milvus 服务: <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)> 2025-07-24 09:54:18,468 - ERROR - 程序主流程发生致命错误，即将退出: <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)> Traceback (most recent call last): File "d:\new_rag\law_rag.py", line 357, in <module> knowledge_index = build_knowledge_index(mllm, embed_model) File "d:\new_rag\law_rag.py", line 223, in build_knowledge_index connections.connect(alias="default", host=CONFIG["milvus_host"], port=CONFIG["milvus_port"]) File "D:\miniconda\envs\rag_project_env\lib\site-packages\pymilvus\orm\connections.py", line 459, in connect connect_milvus(**kwargs, user=user, password=password, token=token, db_name=db_name) File "D:\miniconda\envs\rag_project_env\lib\site-packages\pymilvus\orm\connections.py", line 420, in connect_milvus raise e from e File "D:\miniconda\envs\rag_project_env\lib\site-packages\pymilvus\orm\connections.py", line 412, in connect_milvus gh._wait_for_channel_ready(timeout=timeout) File "D:\miniconda\envs\rag_project_env\lib\site-packages\pymilvus\client\grpc_handler.py", line 159, in _wait_for_channel_ready raise MilvusException( pymilvus.exceptions.MilvusException: <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)>，services: etcd: container_name: milvus-etcd image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.5 environment: - ETCD_AUTO_COMPACTION_MODE=revision - ETCD_AUTO_COMPACTION_RETENTION=1000 - ETCD_QUOTA_BACKEND_BYTES=4294967296 - ETCD_SNAPSHOT_COUNT=50000 volumes: - ./volumes/etcd:/etcd command: etcd -advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2379 -listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 --data-dir /etcd minio: container_name: milvus-minio image: quay.io/minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z environment: - MINIO_ROOT_USER=minioadmin - MINIO_ROOT_PASSWORD=minioadmin volumes: - ./volumes/minio:/minio_data command: minio server /minio_data standalone: container_name: milvus-standalone image: milvusdb/milvus:v2.5.0 # <-- 修正点在这里 command: ["milvus", "run", "standalone"] environment: - ETCD_ENDPOINTS=etcd:2379 - MINIO_ADDRESS=minio:9000 volumes: - ./volumes/milvus:/var/lib/milvus ports: - "19530:19530" # Milvus port - "9091:9091" # Milvus metrics port depends_on: - "etcd" - "minio" volumes: etcd: minio: milvus:

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然而，我记得OpenAI的gym从某个版本开始，可能已经迁移到使用MuJoCo的另一个版本或者不同的接口。例如，MuJoCo 2.1之后，官方推荐使用mujoco库而不是mujoco_py。用户可能安装了较新版本的gym，其中HalfCheetah-...
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为了满足目前对数据处理速度的需求，设计了一种基于FPGA+DDS的控制系统。根据AD9910的特点设计了控制系统的硬件部分，详细阐述了电源、地和滤波器的设计。设计了FPGA的软件控制流程，给出了流程图和关键部分的例程，并对DDSAD9910各个控制寄存器的设置与时序进行详细说明，最后给出了实验结果。实验结果证明输出波形质量高、效果好。对于频率源的设计与实现具有工程实践意义。
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Android全景视频播放器 源代码

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pytorch-book:《神经网络和PyTorch的应用》一书的源代码

神经网络与PyTorch实战 世界上第一本 PyTorch 1 纸质教程书籍 本书讲解神经网络设计与 PyTorch 应用。 全书分为三个部分。 第 1 章和第 2 章：厘清神经网络的概念关联，利用 PyTorch 搭建迷你 AlphaGo，使你初步了解神经网络和 PyTorch。 第 3～9 章：讲解基于 PyTorch 的科学计算和神经网络搭建，涵盖几乎所有 PyTorch 基础知识，涉及所有神经网络的常用结构，并通过 8 个例子使你完全掌握神经网络的原理和应用。 第 10 章和第 11 章：介绍生成对抗网络和增强学习，使你了解更多神经网络的实际用法。 在线阅读： 勘误列表： 本书中介绍的PyTorch的安装方法已过时。PyTorch安装方法（2020年12月更新）： Application of Neural Network and PyTorch The First Hard-co

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造纸机变频分布传动与Modbus RTU通讯技术的应用及其实现

造纸机变频分布传动与Modbus RTU通讯技术的应用及其优势。首先，文中解释了变频分布传动系统的组成和功能，包括采用PLC（如S7-200SMART）、变频器（如英威腾、汇川、ABB）和触摸屏（如昆仑通泰）。其次，重点阐述了Modbus RTU通讯协议的作用，它不仅提高了系统的可靠性和抗干扰能力，还能实现对造纸机各个生产环节的精确监控和调节。最后，强调了该技术在提高造纸机运行效率、稳定性和产品质量方面的显著效果，适用于多种类型的造纸机，如圆网造纸机、长网多缸造纸机和叠网多缸造纸机。 适合人群：从事造纸机械制造、自动化控制领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：① 提升造纸机的自动化水平；② 实现对造纸机的精确控制，确保纸张质量和生产效率；③ 改善工业现场的数据传输和监控功能。 其他说明：文中提到的具体品牌和技术细节有助于实际操作和维护，同时也展示了该技术在不同纸厂的成功应用案例。
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langchain4j-neo4j-0.29.1.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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基于STC89C52单片机的智能衣架电路设计：服装店顾客行为数据分析与传输

内容概要：本文介绍了一种基于STC89C52单片机的智能衣架电路设计方案，旨在通过采集和分析顾客在服装店挑选和试穿衣物时的行为数据，帮助商家更好地了解顾客的购物习惯和偏好。该系统利用ADXL345三轴加速度传感器和HX711称重传感器分别检测衣架的角度变化和重量变化，记录服装被挑选和试穿的次数，并通过LCD1602显示屏实时显示这些数据。此外，蓝牙模块将数据传输到手机，方便店员和顾客查看。文中还简述了系统的硬件连接和软件代码设计。 适合人群：电子工程技术人员、嵌入式系统开发者、从事零售数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于服装零售行业，帮助商家优化库存管理、提升顾客购物体验以及进行精准营销。通过对顾客行为数据的实时采集和分析，商家可以制定更有针对性的销售策略。 其他说明：本文不仅提供了详细的硬件原理图，还涉及了单片机编程的相关知识，有助于读者全面掌握智能衣架的设计与实现方法。
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模糊故障树分析 可靠性工程

内容概要：本文探讨了利用模糊故障树（FTA）和最小割集进行工业控制系统可靠性分析的方法。针对传统FTA依赖于精确概率的问题，文中提出采用三角模糊数表示不确定性和不完全信息，通过α截集法处理或门关系，以及用面积法计算单元重要度。具体案例展示了如何构建简单电机过热故障树，并对电源波动、冷却故障和控制芯片误判三个基本事件进行了模糊概率建模。实验结果显示顶层事件的故障概率范围较大，强调了考虑模糊数分布特征的重要性。此外，还讨论了与门条件下模糊处理的复杂性，并提供了可视化工具帮助识别潜在的风险因素。 适合人群：从事工业自动化、设备维护管理的专业人士，尤其是那些希望深入了解模糊理论应用于系统安全性和可靠性领域的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要评估复杂系统可靠性的场合，如电力、化工等行业。主要目的是为工程师们提供一种新的视角和手段，以便更好地理解和预测系统可能出现的问题，从而制定更加合理的预防措施和应急预案。 其他说明：文中附有详细的Python代码片段用于解释各个步骤的具体实现方式，同时也列出了几篇重要的参考文献供进一步学习之用。
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Visual C++.NET编程技术实战指南

根据提供的文件信息，可以生成以下知识点： ### Visual C++.NET编程技术体验 #### 第2章 定制窗口 - **设置窗口风格**：介绍了如何通过编程自定义窗口的外观和行为。包括改变窗口的标题栏、边框样式、大小和位置等。这通常涉及到Windows API中的`SetWindowLong`和`SetClassLong`函数。 - **创建六边形窗口**：展示了如何创建一个具有特殊形状边界的窗口，这类窗口不遵循标准的矩形形状。它需要使用`SetWindowRgn`函数设置窗口的区域。 - **创建异形窗口**：扩展了定制窗口的内容，提供了创建非标准形状窗口的方法。这可能需要创建一个不规则的窗口区域，并将其应用到窗口上。 #### 第3章 菜单和控制条高级应用 - **菜单编程**：讲解了如何创建和修改菜单项，处理用户与菜单的交互事件，以及动态地添加或删除菜单项。 - **工具栏编程**：阐述了如何使用工具栏，包括如何创建工具栏按钮、分配事件处理函数，并实现工具栏按钮的响应逻辑。 - **状态栏编程**：介绍了状态栏的创建、添加不同类型的指示器（如文本、进度条等）以及状态信息的显示更新。 - **为工具栏添加皮肤**：展示了如何为工具栏提供更加丰富的视觉效果，通常涉及到第三方的控件库或是自定义的绘图代码。 #### 第5章 系统编程 - **操作注册表**：解释了Windows注册表的结构和如何通过程序对其进行读写操作，这对于配置软件和管理软件设置非常关键。 - **系统托盘编程**：讲解了如何在系统托盘区域创建图标，并实现最小化到托盘、从托盘恢复窗口的功能。 - **鼠标钩子程序**：介绍了钩子（Hook）技术，特别是鼠标钩子，如何拦截和处理系统中的鼠标事件。 - **文件分割器**：提供了如何将文件分割成多个部分，并且能够重新组合文件的技术示例。 #### 第6章 多文档/多视图编程 - **单文档多视**：展示了如何在同一个文档中创建多个视图，这在文档编辑软件中非常常见。 #### 第7章 对话框高级应用 - **实现无模式对话框**：介绍了无模式对话框的概念及其应用场景，以及如何实现和管理无模式对话框。 - **使用模式属性表及向导属性表**：讲解了属性表的创建和使用方法，以及如何通过向导性质的对话框引导用户完成多步骤的任务。 - **鼠标敏感文字**：提供了如何实现点击文字触发特定事件的功能，这在阅读器和编辑器应用中很有用。 #### 第8章 GDI+图形编程 - **图像浏览器**：通过图像浏览器示例，展示了GDI+在图像处理和展示中的应用，包括图像的加载、显示以及基本的图像操作。 #### 第9章 多线程编程 - **使用全局变量通信**：介绍了在多线程环境下使用全局变量进行线程间通信的方法和注意事项。 - **使用Windows消息通信**：讲解了通过消息队列在不同线程间传递信息的技术，包括发送消息和处理消息。 - **使用CriticalSection对象**：阐述了如何使用临界区（CriticalSection）对象防止多个线程同时访问同一资源。 - **使用Mutex对象**：介绍了互斥锁（Mutex）的使用，用以同步线程对共享资源的访问，保证资源的安全。 - **使用Semaphore对象**：解释了信号量（Semaphore）对象的使用，它允许一个资源由指定数量的线程同时访问。 #### 第10章 DLL编程 - **创建和使用Win32 DLL**：介绍了如何创建和链接Win32动态链接库（DLL），以及如何在其他程序中使用这些DLL。 - **创建和使用MFC DLL**：详细说明了如何创建和使用基于MFC的动态链接库，适用于需要使用MFC类库的场景。 #### 第11章 ATL编程 - **简单的非属性化ATL项目**：讲解了ATL（Active Template Library）的基础使用方法，创建一个不使用属性化组件的简单项目。 - **使用ATL开发COM组件**：详细阐述了使用ATL开发COM组件的步骤，包括创建接口、实现类以及注册组件。 #### 第12章 STL编程 - **list编程**：介绍了STL（标准模板库）中的list容器的使用，讲解了如何使用list实现复杂数据结构的管理。 #### 第13章 网络编程 - **网上聊天应用程序**：提供了实现基本聊天功能的示例代码，包括客户端和服务器的通信逻辑。 - **简单的网页浏览器**：演示了如何创建一个简单的Web浏览器程序，涉及到网络通信和HTML解析。 - **ISAPI服务器扩展编程**：介绍了如何开发ISAPI（Internet Server API）服务器扩展来扩展IIS（Internet Information Services）的功能。 #### 第14章 数据库编程 - **ODBC数据库编程**：解释了ODBC（开放数据库互联）的概念，并提供了使用ODBC API进行数据库访问的示例。 - **ADO编程**：介绍了ADO（ActiveX Data Objects）技术，讲解了如何使用ADO进行数据库的增删改查等操作。 #### 第15章 HTML帮助系统编程 - **创建HTML帮助文件**：讲解了如何创建HTML帮助文件（.chm），这是微软帮助系统的一种形式。 - **区分上下文帮助**：提供了在应用程序中实现上下文敏感帮助的技术示例。 #### 第16章 安装和部署项目 - **用安装程序向导创建安装项目**：介绍了如何使用Visual Studio中的安装和部署项目向导，快速创建安装程序。 - **部署应用程序**：阐述了部署应用程序到目标系统的过程，以及如何确保应用程序的正确安装和运行。 以上内容涵盖了Visual C++.NET编程技术体验一书中涉及的各个技术点，并对每个章节中的示例做了详细的说明。这些知识点对于理解和掌握Visual C++.NET编程非常重要，并能够帮助读者在实际项目开发中应用这些技术。
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HarmonyOS内核深度探秘：优化自由行旅游系统的策略

# 1. HarmonyOS内核概述与旅游系统需求分析 ## 1.1 HarmonyOS内核概述 HarmonyOS（鸿蒙操作系统）是由华为开发的一个分布式操作系统，旨在提供跨多种设备的无缝体验。其内核设计理念强调高效、安全和模块化，以微内核架构和分布式能力
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tkinter模块所有控件

<think>好的，我现在需要回答用户关于Tkinter模块中所有控件列表的问题。首先，我需要回忆Tkinter的基础知识，确保自己了解各个控件的名称和用途。用户希望得到所有支持的控件列表，所以必须全面覆盖，不能遗漏。 首先，我应该从Tkinter的标准控件开始。常见的控件包括Label、Button、Entry这些基础部件。然后是Frame，用于布局，还有Canvas用于绘图。接下来是Checkbutton、Radiobutton，这些属于选择类控件。Listbox和Scrollbar通常一起使用，处理滚动内容。还有Scale（滑块）、Spinbox、Menu、Menubutton这些可能
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局域网五子棋游戏：娱乐与聊天的完美结合

标题“网络五子棋”和描述“适合于局域网之间娱乐和聊天!”以及标签“五子棋 网络”所涉及的知识点主要围绕着五子棋游戏的网络版本及其在局域网中的应用。以下是详细的知识点： 1. 五子棋游戏概述： 五子棋是一种两人对弈的纯策略型棋类游戏，又称为连珠、五子连线等。游戏的目标是在一个15x15的棋盘上，通过先后放置黑白棋子，使得任意一方先形成连续五个同色棋子的一方获胜。五子棋的规则简单，但策略丰富，适合各年龄段的玩家。 2. 网络五子棋的意义： 网络五子棋是指可以在互联网或局域网中连接进行对弈的五子棋游戏版本。通过网络版本，玩家不必在同一地点即可进行游戏，突破了空间限制，满足了现代人们快节奏生活的需求，同时也为玩家们提供了与不同对手切磋交流的机会。 3. 局域网通信原理： 局域网（Local Area Network，LAN）是一种覆盖较小范围如家庭、学校、实验室或单一建筑内的计算机网络。它通过有线或无线的方式连接网络内的设备，允许用户共享资源如打印机和文件，以及进行游戏和通信。局域网内的计算机之间可以通过网络协议进行通信。 4. 网络五子棋的工作方式： 在局域网中玩五子棋，通常需要一个客户端程序（如五子棋.exe）和一个服务器程序。客户端负责显示游戏界面、接受用户输入、发送落子请求给服务器，而服务器负责维护游戏状态、处理玩家的游戏逻辑和落子请求。当一方玩家落子时，客户端将该信息发送到服务器，服务器确认无误后将更新后的棋盘状态传回给所有客户端，更新显示。 5. 五子棋.exe程序： 五子棋.exe是一个可执行程序，它使得用户可以在个人计算机上安装并运行五子棋游戏。该程序可能包含了游戏的图形界面、人工智能算法（如果支持单机对战AI的话）、网络通信模块以及游戏规则的实现。 6. put.wav文件： put.wav是一个声音文件，很可能用于在游戏进行时提供声音反馈，比如落子声。在网络环境中，声音文件可能被用于提升玩家的游戏体验，尤其是在局域网多人游戏场景中。当玩家落子时，系统会播放.wav文件中的声音，为游戏增添互动性和趣味性。 7. 网络五子棋的技术要求： 为了确保多人在线游戏的顺利进行，网络五子棋需要具备一些基本的技术要求，包括但不限于稳定的网络连接、高效的数据传输协议（如TCP/IP）、以及安全的数据加密措施（如果需要的话）。此外，还需要有一个良好的用户界面设计来提供直观和舒适的用户体验。 8. 社交与娱乐： 网络五子棋除了是一个娱乐游戏外，它还具有社交功能。玩家可以通过游戏内的聊天系统进行交流，分享经验和策略，甚至通过网络寻找新的朋友。这使得网络五子棋不仅是一个个人娱乐工具，同时也是一种社交活动。 总结来说，网络五子棋结合了五子棋游戏的传统魅力和现代网络技术，使得不同地区的玩家能够在局域网内进行娱乐和聊天，既丰富了人们的娱乐生活，又加强了人际交流。而实现这一切的基础在于客户端程序的设计、服务器端的稳定运行、局域网的高效通信，以及音效文件增强的游戏体验。
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自由行旅游新篇章：HarmonyOS技术融合与系统架构深度解析

# 1. HarmonyOS技术概述 ## 1.1 HarmonyOS的起源与发展 HarmonyOS（鸿蒙操作系统）由华为公司开发，旨在构建全场景分布式OS，以应对不同设备间的互联问题。自从2019年首次发布以来，HarmonyOS迅速成长，并迅速应用于智能手机、平板、智能穿戴、车载设备等多种平台。该系
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足底支撑相到达73%是什么问题

<think>好的，我现在要处理用户的问题：“足底支撑相达到73%可能的原因及影响”。首先，需要理解用户提到的“足底支撑相73%”具体指什么。足底支撑相通常指步态周期中脚与地面接触的时间占比，正常范围大约在60%-62%左右。如果达到73%，明显超出正常范围，可能意味着步态异常。 接下来，需要确定可能的原因。可能的原因包括生物力学异常，比如足弓异常（扁平足或高弓足）、踝关节活动度受限，或者肌肉力量不足，特别是小腿和足部肌肉。另外，神经系统疾病如脑卒中或帕金森病可能影响步态控制。骨骼关节问题如关节炎、髋膝关节病变也可能导致支撑时间延长。还有代偿性步态，比如因疼痛或受伤而改变步态模式。 然后是