本文详细介绍了在银河麒麟系统V10(ARM64)上部署RAGflow v0.18.0的完整过程。由于官方未提供ARM64安装包，作者提供了自行解决的方案，包括克隆项目、手动下载依赖包、处理网络问题及报错包（如chrome-linux64和huggingface模型）的具体步骤。文章还详细说明了构建镜像前的目录结构检查要求，包括基础文件、Hugging Face模型和NLTK数据的目录布局。最后，指导如何修改代码文件（如download_deps.py和Dockerfile）以完成镜像构建并启动RAGflow服务。该方案可能适用于其他ARM64系统，但需用户自行验证。 在银河麒麟系统V10的ARM64架构上安装RAGflow项目源码的指南涵盖了从克隆项目代码开始，到处理和下载各种依赖包，以及解决网络问题和报错的详细步骤。指南重点介绍了构建RAGflow镜像前必须检查的目录结构，确保基础文件、Hugging Face模型和NLTK数据的正确布局。文章还指导用户如何修改必要的代码文件，例如download_deps.py和Dockerfile，以便能够成功构建镜像并启动RAGflow服务。 由于官方没有提供ARM64架构的安装包，所以作者不得不自行探索解决方案。整个过程包括了对源代码的克隆，手动下载和配置依赖项，以及处理特定的报错，如chrome-linux64和huggingface模型的安装问题。文档中还提到了一些可能影响安装过程的网络问题，以及如何解决这些问题的具体步骤。 在开始构建镜像之前，文章强调了检查目录结构的重要性，这一步骤是确保所有文件都放置在正确的目录中，以便在构建过程中能够被正确地识别和处理。这包括了对基础文件结构、模型文件和自然语言处理数据的检查。 最终，指南详细说明了如何修改代码文件以适应ARM64架构的特点，这对于成功构建RAGflow的运行环境至关重要。修改代码文件涉及调整构建脚本和配置文件，以确保它们能够在ARM64系统上顺利运行。 该指南虽然特别针对银河麒麟系统V10和ARM64架构进行了编写，但作者也指出，所提出的方法可能适用于其他ARM64系统。然而，由于不同的ARM64系统可能存在差异，因此使用其他系统的用户可能需要自行进行一些额外的验证和调整。

格子波尔兹曼方法在广义牛顿流体中的渐进分析，杨再宝，雍稳安，在这篇文章中,我们详细讨论在广义牛顿流体中的两种不同格子波尔兹曼方法。不同于Chapman-Enskog展开,我们可以得到严格的不可压广义牛�

用Lattice Boltzmann方法模拟陶瓷过滤器基体内的流体流动，孙梅玉，姬忠礼，本文将Lattice Boltzmann方法用于研究陶瓷过滤器基体内的三维气体流动。简化后的多孔介质结构由计算机随机生成。文中给出了压降随表观�

Flowable是一个基于Java的轻量级工作流和业务流程管理(BPM)平台，适用于业务流程的自动化与管理。随着6.8版本的发布，Flowable开始支持国产数据库，如人大金仓和达梦数据库。本文将详细介绍Flowable 6.8版本如何适配这两种数据库，并提供必要的配置方法和步骤。 Flowable官方框架原本支持多种主流数据库，包括但不限于H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2以及SQL Server。然而，国产数据库如人大金仓和达梦数据库并未在官方支持范围内，因此需要用户根据具体需求进行适配。 适配人大金仓和达梦数据库分为几个步骤。需要对Spring Boot集成Flowable的配置做适配。由于Spring Boot对Flowable的整合是默认完成的，所以工作主要集中在国产数据库的适配上。 对于人大金仓数据库，主要步骤包括引入PostgreSQL依赖和配置数据库驱动。具体操作如下： 1. 在项目中引入PostgreSQL的依赖，以确保项目可以正确连接到人大金仓数据库。 ```xml org.postgresql postgresql 42.2.9 ``` 2. 配置数据库驱动信息，包括数据库地址、用户名、密码以及驱动类名等。 ```properties spring: datasource: username: kingbase password: 123456 url: jdbc:postgresql://192.168.124.8:4321/flowable6?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&nullCatalogMeansCurrent=true driver-class-name: org.postgresql.Driver ``` 完成上述配置后，重启服务即可。 而对于达梦数据库，步骤如下： 1. 引入达梦数据库驱动和Druid连接池依赖。 ```xml com.dameng DmJdbcDriver18 8.1.2.141 com.alibaba druid-spring-boot-starter 1.2.8 ``` 2. 配置数据源信息，包括数据库地址、用户名、密码以及兼容模式等。 ```properties server: port: 7081 spring: datasource: username: SYSDBA password: SYSDBA001 url: jdbc:dm://192.168.124.8:30236?compatibleMode=oracle driver-class-name: dm.jdbc.driver.DmDriver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource ``` 此外，需要修改Liquibase的源码，以适应达梦数据库的特性。具体做法是在项目中创建OracleDatabase类，并将代码复制粘贴到该类中。 适配国产数据库到Flowable需要在依赖管理、配置文件调整及可能的源码修改三个方面进行工作。通过上述步骤，可以实现Flowable 6.8与人大金仓和达梦数据库的顺利适配，并在项目中应用。 此外，文档还提到了Flowable的一些相关技术栈和版本信息，如Spring Boot、Liquibase等，这些都是进行数据库适配时需要参考的技术要素。

此demo是基于jquery而开发的流程图插件，可用于系统定制化审批等功能的开发应用。 FlowdesignV3_0的功能非常多，可扩展性很强，为了方便理解，我分别做了两demo一个一个是简的，一个是相对比较复杂的应用。建议学者先看简单的再看复杂的，最后看一下里面的原码，这样要好理解的多。 应用起来也很方便。 更多知识，可以登录：http://www.ej28.com/faq/

本文详细介绍了基于Vue2和Flowable工作流引擎的审批流前端展示组件的实现方法。该组件通过父组件传递流程参数，支持多种审批状态展示，包括待提交、待审批、审批中、已完结和退回等流程状态。组件采用Element UI的Timeline组件进行流程可视化，通过颜色和图标区分不同审批状态，并可根据后台数据进行灵活适配。文章提供了完整的父组件和子组件代码示例，包括参数传递、状态判断和样式处理等关键技术细节，为开发者实现类似审批流功能提供了可复用的解决方案。 在当今快速发展的软件开发领域中，Vue.js和Flowable工作流引擎的结合成为了很多开发者的关注焦点。Vue2作为一套渐进式的JavaScript框架，因其轻量级、灵活以及组件化的特点，被广泛应用于构建用户界面。而Flowable作为一个开源的工作流和业务流程管理系统，它在流程自动化领域提供了一种高效、可靠且易于使用的解决方案。本文深入探讨了如何将这两者结合起来，开发出一个Vue2前端组件，用于展示和操作审批流程。 为了实现审批流的前端展示，开发团队充分利用了Vue2的组件化思想，将审批流程的不同状态封装成了独立的子组件。这些子组件通过接收父组件传递的流程参数，实现动态的数据绑定和流程状态更新。开发人员可以清晰地将业务逻辑与界面展示分离，每个组件只处理与之相关的流程状态，从而大大提高了代码的复用性和系统的可维护性。 对于审批流程中常见的几种状态，例如待提交、待审批、审批中、已完结和退回等，本文介绍的组件利用Element UI提供的Timeline组件进行了直观的流程可视化。开发者可以通过颜色和图标来区分不同的审批状态，使得用户可以直观地理解当前流程所处的阶段。此外，这种可视化方式不仅增强了用户体验，还能够在复杂的业务场景下帮助用户快速定位问题所在。 文章还详细解读了组件的内部实现机制，包括参数传递、状态判断和样式处理等多个方面。为了帮助开发者更好地理解和应用这一审批流组件，作者还提供了完整的父组件和子组件的代码示例。通过这些示例，开发者可以学习如何处理组件之间的通信、如何根据不同的审批状态来调整组件的表现形式以及如何对样式进行定制，以适应不同项目的具体需求。 本文不仅提供了一个Vue2+Flowable审批流组件的实现方案，还通过具体的代码示例，为开发者提供了一种快速实现审批流程前端展示的有效方法。这种方法不仅提高了开发效率，还确保了流程管理的灵活性和扩展性，对于需要构建审批流程的企业和开发者来说，是一份宝贵的参考资料。

该代码是有python编写的基于LSTM的股票价格预测模型。 这段代码是使用 Python 和 Keras（一个流行的深度学习库）来构建并训练一个基于 LSTM（长短期记忆）的股票价格预测模型。 首先，导入所需的库： numpy：用于进行数学计算。 pandas：用于数据分析和处理。 sklearn：用于数据预处理和模型评估。 keras：用于构建和训练深度学习模型。 tensorflow：用于后端的计算。 使用 yfinance 库（需要单独安装）从 Yahoo Finance 下载股票数据。这里选择了 AAPL（苹果公司）的历史数据。 数据预处理： 使用 create_dataset 函数将历史收盘价数据转换为适合 LSTM 模型的形式。这个函数将数据划分为输入（X）和输出（Y），其中输入是过去的 look_back 天（这里设定为1）的收盘价，输出是下一天的收盘价。 使用 MinMaxScaler 对数据进行归一化处理，使其在0到1之间。 定义 LSTM 模型：

以51芯片为例，讲述了模型的建立、调试与验证，以及基于模型的嵌入式C代码的自动生成及软硬件在环测试。实践表明，该基于模型的设计方法可显著提高工作效率、缩短研发周期、降低开发成本，并且增加了代码的安全性与鲁棒性，有效降低了产品软件开发的风险。

**标题解析：** "huggingface的bert-base-uncased" 指的是Hugging Face平台上Google提供的一个预训练模型，名为"bert-base-uncased"。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google AI Language团队开发的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。"base"意味着这是BERT模型的一个中等规模版本，而"uncased"表示在预训练阶段，模型并未区分字母的大小写。 **描述解析：** "https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased" 是该模型在Hugging Face Model Hub上的链接，这是一个存储和分享自然语言处理模型的平台。该描述表明，这个BERT模型支持PyTorch和TensorFlow两个深度学习框架，这意味着开发者可以使用这两个框架中的任何一种来加载和应用该模型。 **标签解析：** "tensorflow bert" 标签表明了这个模型与TensorFlow框架和BERT技术有关。TensorFlow是Google开源的一个强大且灵活的深度学习库，而BERT是现代NLP中广泛使用的预训练模型。 **文件名称列表解析：** "bert-base-uncased" 可能是压缩包的名称，其中可能包含用于加载和使用BERT模型的各种文件，如模型权重、配置文件、词汇表等。 **详细知识点：** 1. **BERT模型结构**：BERT模型采用Transformer架构，由多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠而成，能够同时考虑输入序列中的所有词，实现双向信息传递。 2. **预训练任务**：BERT通过两种预训练任务进行学习，分别是掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。MLM随机遮蔽一部分输入序列的词，模型需要预测被遮蔽的词；NSP则判断两个句子是否是连续的。 3. ** fine-tuning**：预训练的BERT模型可以在下游任务上进行微调，如问答、情感分析、命名实体识别等，只需添加特定任务的输出层，并用目标数据集进行训练。 4. **Hugging Face Model Hub**：这是一个社区驱动的平台，提供大量的预训练模型，用户可以方便地搜索、评估、下载和使用这些模型，也可以分享自己的模型。 5. **PyTorch和TensorFlow支持**：这两个框架都是深度学习领域的主流工具，它们都有各自的API来加载和使用BERT模型。例如，在PyTorch中可以使用`transformers`库，而在TensorFlow中则可以使用`tf.keras`或`tensorflow_hub`。 6. **模型应用**：BERT模型在NLP任务中展现出强大的性能，例如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译、文本生成等。 7. **模型部署**：预训练的BERT模型可以被优化并部署到生产环境中，例如通过TensorFlow Serving或PyTorch TorchScript进行模型推理。 8. **资源需求**：由于BERT模型的复杂性，其计算和内存需求相对较高，因此在实际应用时需要考虑硬件资源的限制。 9. **模型版本**："base"和"large"是BERT的两个常见版本，base版有12个编码器层，768个隐藏状态维度，12个注意力头，大约110M参数；large版则有24个编码器层，1024个隐藏状态维度，16个注意力头，约340M参数。 通过以上知识点，我们可以了解到BERT模型的基本原理、Hugging Face Model Hub的作用，以及如何在不同的深度学习框架中使用和微调这个模型。

该音视频会议系统是一个综合性的项目，它集成了前端开发框架Vue3、后端服务框架Spring Boot以及深度学习库TensorFlow。这样的组合为构建高效、安全且智能的在线会议平台提供了坚实的基础。 Vue3作为前端框架，是当前非常流行的一种JavaScript库，用于构建用户界面。Vue3在Vue2的基础上进行了大量优化，提供了更好的性能和更简洁的API。其特性包括Composition API，使得代码组织更加模块化，响应式系统也更加高效。此外，Vue3还引入了Teleport，可以将组件渲染到DOM树的任意位置，增强了灵活性。 Spring Boot作为后端框架，是Java领域广泛使用的微服务开发框架。它简化了Spring应用程序的创建和运行，提供了自动配置和内嵌Web服务器的功能，使得开发者可以快速构建可部署的服务。在音视频会议系统中，Spring Boot可能被用来处理用户注册、登录、创建和管理会议等业务逻辑，同时提供RESTful API供前端调用。 TensorFlow是Google开源的深度学习框架，主要用于机器学习和人工智能应用。在这个项目中，TensorFlow的角色尤为重要，它被用来实现人脸识别功能。人脸识别技术可以用于拍照登录，通过对用户上传的照片进行比对，确认用户的身份。此外，入会时的身份验证也是通过人脸识别完成，确保会议的安全性。TensorFlow提供了高效的模型训练和推理能力，可以处理大量的图像数据，并实现精确的人脸检测和识别。 WebRTC是一种实时通信技术，用于在浏览器之间实现音视频通信，无需插件或第三方软件。在这个系统中，WebRTC框架负责处理音视频的采集、编码、传输和解码，使得参会者可以在浏览器上直接进行音视频通话。WebRTC的P2P（点对点）机制能够减少服务器的负载，提高通信效率，而ICE、STUN和TURN服务器则帮助穿越NAT，确保在全球范围内的连接可靠性。 在实际的开发过程中，开发者可能需要集成第三方服务，如STUN/TURN服务器提供商，用于解决网络环境中的NAT穿透问题。同时，为了保证音视频质量，可能需要考虑带宽检测、丢包恢复和回声消除等技术。此外，安全性也是重点，比如数据加密传输、防止DDoS攻击等。 总体而言，这个音视频会议系统结合了前端、后端和AI技术，提供了一种高效、安全且智能化的在线交流解决方案，是学习和实践现代Web开发与人工智能应用的优秀案例。