在线客服系统我利用业余时间断断续续做了好几年，从一开始的追求完美，到后来的集中精力解决核心问题，从一开始的在每一个用户身上投入大量时间，到后来学会分辨什么是有价值客户，学到很多，成长很多。有许多工程技术上很好，很优秀的产品，甚至一定程度上得到了认可，却无法生存的产品，关门大吉。人们常常说是因为技术人...
一、不推荐把“线程”注入到spring 将线程注入到Spring容器中并不是一个常见的做法，而且通常也不推荐这样做，原因如下： 生命周期管理困难： Spring管理的Bean生命周期由Spring容器管理，而线程的生命周期由JVM管理。将线程注入到Spring容器中会导致线程的生命周期与Spring
背景 现在经常有一些不能上网的LInux机器但是需要安装一些软件. 但是有时候经常因为有依赖关系找不到的情况比较麻烦. 或者是一些公司的网络总是受限,网络速度非常慢. 下载安装非常折磨人. 这个时候就需要从能够上网的机器拉取 rpm包进行处理. 但是此时经常有两个问题. 1. 拉取的架构可能不兼容.
在线安装gfortran的方法-CentOS8 or 阿里龙蜥 背景 在阿里云上面进行了 speccpu2006的测试验证 但是发现总是很多包安装不过去 原因是阿里最小化安装的龙蜥系统. 缺少很多编译工具. 昨天晚上死活跑步过去发现是因为缺少部分编译工具 gfortran 报错信息 specmake
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/dynamic-config 在线配置变更主要是通过利用 SQL 对包括 TiDB、TiKV 以及 PD 在内的各组件的配置进行在线更新。用户可以通过在线配置变更对各组件进行性能调优而无需重启集群组件。但目前在线修改 T
经济全球化的今天，人们在工作和生活中经常会与外语打交道。相较传播性较广的英语而言，其他语种的识别和阅读对大多数人来说是一件难事，此时就需要借助语言翻译软件来帮助理解。 华为 HMS Core 机器学习服务（ML Kit）翻译功能提供了多种翻译模式，不仅可以满足应用出行购物、网络社交等日常场景，还提供
> 摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/)，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 在表格类填报需求中，根据当前登录用户的不同等级，能填报的区域会有所不同。本文基于前端表格控件
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目录前提条件创建节点 Demo准备数据创建药品标签节点 在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建节点 Neo4j 节点的标签可以理解为 Java 中的实体。 根据常规流程：首先有什么症状，做哪些对应的检查，根据检查诊断什么疾病，需要用什么药物治疗，服药期间要注意哪些饮食，需要做哪
目录症状数据创建节点附学习 电子病历中，患者主诉对应的相关检查，得出的诊断以及最后的用药情况。症状一般可以从主诉中提取。 症状数据 symptom_data.csv CSV 中，没有直接一行一个症状，主要想后面将 症状 => 疾病 做关联，最后会在一个 Excel 中表达 所以每行实际对应一个症病，
目录检查数据创建节点 根据不同的症状，会建议做些相对应的检验、检查 检查数据 examine_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有，号造成误识别 检查 "膝关节核磁" "眼睛酸胀" "视力" "砂眼" "辨色力" "角膜" "眼底" 创建节点 参考 创建药品 节点。 import log
目录饮食数据创建节点 根据疾病、症状，判断出哪些饮食不能吃，哪些建议多吃 饮食数据 foods_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有，号造成误识别 饮食 "辣椒" "大蒜" "芥末" "海鲜" "胡萝卜" "核桃仁" "菠菜" "西红柿" "香蕉" 创建节点 重构代码，将 def exe
目录关系：症状-检查关系：疾病-症状代码重构 relationship_data.csv 症状,检查,疾病,药品,宜吃,忌吃 "上下楼梯疼,不能久站,感觉有点肿","膝关节核磁","右膝髌上囊及关节腔少量积液","扶他林","西红柿,香蕉","辣椒,大蒜" "眼睛胀痛,干涩,畏光,眼胀,眼痛,看东西
目录构建服务层接口路由层PostMan 调用 采用 Fast API 搭建服务接口： https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17684079.html Fast API 文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ 构建服务层 qa_servi
目录查出节点拼接节点属性测试结果问答演示 通过节点关系，找出对应的节点，获取节点属性值，并拼接成想要的结果。 接上节生成的CQL # 输入 question_class = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚': ['symptom']}, 'question_types': ['s
我会通过一系列的文章详细分析升讯威在线客服系统的并发高性能技术是如何实现的，使用了哪些方案以及具体的做法。本文将详细的介绍百度翻译接口的注册、开通、对接全过程，以及 源代码 ，希望对你有用。
目录构建节点字典构建Cypher CQL语句Test 这边只是为了测试，演示效果和思路，实际应用中，可以通过NLP构建CQL 接上一篇的问题分类 question = "请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事" # 最终输出 data = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚'
目录构建字典数据构建 Trie 字典树按实体组装字典问题分析 将问题进行分析，和系统已有的分类进行关联 构建字典数据 将构建的知识图片字典化， 用于后面对问题的解析，下图为症状的字典，其它字典同理 构建 Trie 字典树 将建字典数据，组装集合 cur_dir = '/'.join(os.path.
