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
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.
目录疾病数据创建节点 根据检查结果、医生的临床经验得出疾病 疾病数据 disease_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有，号造成误识别 疾病 "干眼" "右膝髌上囊及关节腔少量积液" 创建节点 import logging import pandas as pd from utils.
问题： 在日常开发中，一些重要的对外接口，需要加上访问频率限制，以免造成资��损失。 如登录接口，当用户使用手机号+验证码登录时，一般我们会生成6位数的随机验证码，并将验证码有效期设置为1-3分钟，如果对登录接口不加以限制，理论上，通过技术手段，快速重试100000次，即可将验证码穷举出来。 解决思
问题描述 MultiLineTraceByChannel，看函数名字是返回射线检测到的所有对象，实际使用过程中，发现返回的数组中只又一个对象。 Multi Line Trace by Channel 可以看下官方的文档解释： 此指南说明如何使用 Multi Line Trace by Channel
问题表现 在我的 OpenStack 集群上迁移了一批老旧的镜像（从其他三方云平台过来的）发现这批镜像在使用 ConfigDrive 的方式注入配置初始化时无法对非首张网卡镜像初始化（后经过测试非 ConfigDrive 的数据源也不行）。 排查路径 首先检查 cloud-init 是否是正常工作的
问题 最近碰到一个 case，一台主机上，部署了多个实例。之前使用的是 MySQL 8.0，启动时没有任何问题。但升级到 MySQL 8.4 后，部分实例在启动时出现了以下错误。 [Warning] [MY-012582] [InnoDB] io_setup() failed with EAGAIN
问：你最害怕的事情是什么？ 答：搓澡 问：为什么？ 答：因为有些人一旦错过，就不在了 Explain 这个词在不同的上下文中有不同的含义。在数据库查询优化的上下文中，"EXPLAIN" 是一个常用的 SQL 命令，用于显示 SQL 查询的执行计划。执行计划是数据库如何执行查询的一个详细描述，包括它将
问题描述：给ETL的服务器上安装gsql的工具，用来连接GaussDB(DWS)集群，做数据抽取用 DWS:GaussDB(DWS) 8.2.1-ESL 1.获取软件包 登录FusionInsight Manager系统，在“集群”下拉列表中单击需要操作的集群名称。选择“更多 >->下载客户端->下
综上所述，LFU算法通过跟踪数据项的访问频次来决定淘汰对象，适用于数据访问频率差异较大的场景。与LRU相比，LFU更能抵御偶发性的大量访问请求对缓存的冲击。然而，LFU的实现较为复杂，需要综合考虑效率和公平性。在实际应用中，应当根据具体的数据访问模式和系统需求，灵活选择和调整缓存算法，以达到最优的性...
问题 有很多应用程序在验证JSON数据的时候用到了JSON Schema。 在微服务架构下，有时候各个微服务由于各种历史原因，它们所生成的数据对JSON Object属性名的大小写规则可能并不统一，它们需要消费的JSON数据的属性名可能需要大小写无关。 遗憾的是，目前的JSON Schema没有这方
TTL是Time To Live的缩写，通常意味着元素的生存时间是多长。 应用场景 数据库：在redis中我们最常见的就是缓存我们的数据元素，但是我们又不想其保留太长的时间，因为数据时间越长污染的可能性就越大，我们又不想在后续的程序中设置删除，所以我们此时需要设置过期时间来让数据自动淘汰。 sete
Lru-k与lru的区别在于多维护一个队列，及每个元素多维护一个次数选项，对于性能的影响不大，仅仅多耗一点cpu，但是可以相应的提高命中率，下一章将介绍LFU按频次的淘汰机制。
