240908-结合DBGPT与Ollama实现RAG本地知识检索增强

news2024/11/23 14:58:42

A. 最终效果

在这里插入图片描述

B. 背景说明

  • DBGPT在0.5.6版本中开始支持Ollama：v0.5.6 版本更新
    在这里插入图片描述

  • 网友对其Web端及界面端的设置进行了分享：

    • feat(model): support ollama as an optional llm & embedding proxy by GITHUBear · Pull Request #1475 · eosphoros-ai/DB-GPT
    • DB-GPT+Ollama构建本地智能数据平台_db-gpt ollama-CSDN博客

在这里插入图片描述

C. 环境配置

  • 参考官网教程完成环境配置
    在这里插入图片描述

D. 配置文件

  • ⚠️：注意下面带⭐️的操作
#*******************************************************************#
#**             DB-GPT  - GENERAL SETTINGS                        **#  
#*******************************************************************#

#*******************************************************************#
#**                        Webserver Port                         **#
#*******************************************************************#
# DBGPT_WEBSERVER_PORT=5670
## Whether to enable the new web UI, enabled by default,False use old ui
# USE_NEW_WEB_UI=True
#*******************************************************************#
#***                       LLM PROVIDER                          ***#
#*******************************************************************#

# TEMPERATURE=0

#*******************************************************************#
#**                         LLM MODELS                            **#
#*******************************************************************#
# ⭐️ 添加Ollama配置
LLM_MODEL=ollama_proxyllm
PROXY_SERVER_URL=http://127.0.0.1:11434
PROXYLLM_BACKEND="qwen2:1.5b"
PROXY_API_KEY=not_used
EMBEDDING_MODEL=proxy_ollama
proxy_ollama_proxy_server_url=http://127.0.0.1:11434
proxy_ollama_proxy_backend="nomic-embed-text:latest"

# LLM_MODEL=ollama_proxyllm
# MODEL_SERVER=http://127.0.0.1:11434
# PROXYLLM_BACKEND=llama3.1:8b
# EMBEDDING_MODEL=proxy_ollama
# proxy_ollama_proxy_server_url=http://127.0.0.1:11434
# proxy_ollama_proxy_backend=llama3.1:8b

# LLM_MODEL=ollama_proxyllm
# PROXY_SERVER_URL=http://127.0.0.1:11434
# PROXYLLM_BACKEND="qwen:0.5b" 
# PROXY_API_KEY=not_used 
# EMBEDDING_MODEL=proxy_ollama 
# proxy_ollama_proxy_server_url=http://127.0.0.1:11434 
# proxy_ollama_proxy_backend="nomic-embed-text:latest"   



# # LLM_MODEL, see dbgpt/configs/model_config.LLM_MODEL_CONFIG
# LLM_MODEL=glm-4-9b-chat
# ## LLM model path, by default, DB-GPT will read the model path from LLM_MODEL_CONFIG based on the LLM_MODEL.
# ## Of course you can specify your model path according to LLM_MODEL_PATH
# ## In DB-GPT, the priority from high to low to read model path:
# ##    1. environment variable with key: {LLM_MODEL}_MODEL_PATH (Avoid multi-model conflicts)
# ##    2. environment variable with key: MODEL_PATH
# ##    3. environment variable with key: LLM_MODEL_PATH
# ##    4. the config in dbgpt/configs/model_config.LLM_MODEL_CONFIG
# # LLM_MODEL_PATH=/app/models/glm-4-9b-chat
# # LLM_PROMPT_TEMPLATE=vicuna_v1.1
# MODEL_SERVER=http://127.0.0.1:8000
# LIMIT_MODEL_CONCURRENCY=5
# MAX_POSITION_EMBEDDINGS=4096
# QUANTIZE_QLORA=True
# QUANTIZE_8bit=True
# # QUANTIZE_4bit=False
# ## SMART_LLM_MODEL - Smart language model (Default: vicuna-13b)
# ## FAST_LLM_MODEL - Fast language model (Default: chatglm-6b)
# # SMART_LLM_MODEL=vicuna-13b
# # FAST_LLM_MODEL=chatglm-6b
# ## Proxy llm backend, this configuration is only valid when "LLM_MODEL=proxyllm", When we use the rest API provided by deployment frameworks like fastchat as a proxyllm, 
# ## "PROXYLLM_BACKEND" is the model they actually deploy. We can use "PROXYLLM_BACKEND" to load the prompt of the corresponding scene. 
# # PROXYLLM_BACKEND=

# ### You can configure parameters for a specific model with {model name}_{config key}=xxx
# ### See dbgpt/model/parameter.py
# ## prompt template for current model
# # llama_cpp_prompt_template=vicuna_v1.1
# ## llama-2-70b must be 8
# # llama_cpp_n_gqa=8
# ## Model path
# # llama_cpp_model_path=/data/models/TheBloke/vicuna-13B-v1.5-GGUF/vicuna-13b-v1.5.Q4_K_M.gguf

# ### LLM cache
# ## Enable Model cache
# # MODEL_CACHE_ENABLE=True
# ## The storage type of model cache, now supports: memory, disk
# # MODEL_CACHE_STORAGE_TYPE=disk
# ## The max cache data in memory, we always store cache data in memory fist for high speed. 
# # MODEL_CACHE_MAX_MEMORY_MB=256
# ## The dir to save cache data, this configuration is only valid when MODEL_CACHE_STORAGE_TYPE=disk
# ## The default dir is pilot/data/model_cache
# # MODEL_CACHE_STORAGE_DISK_DIR=

#*******************************************************************#
#**                         EMBEDDING SETTINGS                    **#
#*******************************************************************#
# ⭐️ 取消非Ollama的Embedding设置
# EMBEDDING_MODEL=text2vec
# #EMBEDDING_MODEL=m3e-large
# #EMBEDDING_MODEL=bge-large-en
# #EMBEDDING_MODEL=bge-large-zh
# KNOWLEDGE_CHUNK_SIZE=500
# KNOWLEDGE_SEARCH_TOP_SIZE=5
# KNOWLEDGE_GRAPH_SEARCH_TOP_SIZE=200
# ## Maximum number of chunks to load at once, if your single document is too large,
# ## you can set this value to a higher value for better performance.
# ## if out of memory when load large document, you can set this value to a lower value.
# # KNOWLEDGE_MAX_CHUNKS_ONCE_LOAD=10
# #KNOWLEDGE_CHUNK_OVERLAP=50
# # Control whether to display the source document of knowledge on the front end.
# KNOWLEDGE_CHAT_SHOW_RELATIONS=False
# # Whether to enable Chat Knowledge Search Rewrite Mode
# KNOWLEDGE_SEARCH_REWRITE=False
# ## EMBEDDING_TOKENIZER   - Tokenizer to use for chunking large inputs
# ## EMBEDDING_TOKEN_LIMIT - Chunk size limit for large inputs
# # EMBEDDING_MODEL=all-MiniLM-L6-v2
# # EMBEDDING_TOKENIZER=all-MiniLM-L6-v2
# # EMBEDDING_TOKEN_LIMIT=8191

# ## Openai embedding model, See dbgpt/model/parameter.py
# # EMBEDDING_MODEL=proxy_openai
# # proxy_openai_proxy_server_url=https://api.openai.com/v1
# # proxy_openai_proxy_api_key={your-openai-sk}
# # proxy_openai_proxy_backend=text-embedding-ada-002


# ## qwen embedding model, See dbgpt/model/parameter.py
# # EMBEDDING_MODEL=proxy_tongyi
# # proxy_tongyi_proxy_backend=text-embedding-v1
# # proxy_tongyi_proxy_api_key={your-api-key}

# ## qianfan embedding model, See dbgpt/model/parameter.py
# #EMBEDDING_MODEL=proxy_qianfan
# #proxy_qianfan_proxy_backend=bge-large-zh
# #proxy_qianfan_proxy_api_key={your-api-key}
# #proxy_qianfan_proxy_api_secret={your-secret-key}


# ## Common HTTP embedding model
# # EMBEDDING_MODEL=proxy_http_openapi
# # proxy_http_openapi_proxy_server_url=http://localhost:8100/api/v1/embeddings
# # proxy_http_openapi_proxy_api_key=1dce29a6d66b4e2dbfec67044edbb924
# # proxy_http_openapi_proxy_backend=text2vec

#*******************************************************************#
#**                         RERANK SETTINGS                       **#
#*******************************************************************#
## Rerank model
# RERANK_MODEL=bge-reranker-base
## If you not set RERANK_MODEL_PATH, DB-GPT will read the model path from EMBEDDING_MODEL_CONFIG based on the RERANK_MODEL.
# RERANK_MODEL_PATH=
## The number of rerank results to return
# RERANK_TOP_K=3

## Common HTTP rerank model
# RERANK_MODEL=rerank_proxy_http_openapi
# rerank_proxy_http_openapi_proxy_server_url=http://127.0.0.1:8100/api/v1/beta/relevance
# rerank_proxy_http_openapi_proxy_api_key={your-api-key}
# rerank_proxy_http_openapi_proxy_backend=bge-reranker-base




#*******************************************************************#
#**                  DB-GPT METADATA DATABASE SETTINGS            **#
#*******************************************************************#
### SQLite database (Current default database)
LOCAL_DB_TYPE=sqlite

### MYSQL database
# LOCAL_DB_TYPE=mysql
# LOCAL_DB_USER=root
# LOCAL_DB_PASSWORD={your_password}
# LOCAL_DB_HOST=127.0.0.1
# LOCAL_DB_PORT=3306
# LOCAL_DB_NAME=dbgpt
### This option determines the storage location of conversation records. The default is not configured to the old version of duckdb. It can be optionally db or file (if the value is db, the database configured by LOCAL_DB will be used)
#CHAT_HISTORY_STORE_TYPE=db

#*******************************************************************#
#**                         COMMANDS                              **#
#*******************************************************************#
EXECUTE_LOCAL_COMMANDS=False

#*******************************************************************#
#**            VECTOR STORE / KNOWLEDGE GRAPH SETTINGS            **#
#*******************************************************************#
VECTOR_STORE_TYPE=Chroma
GRAPH_STORE_TYPE=TuGraph
GRAPH_COMMUNITY_SUMMARY_ENABLED=True
KNOWLEDGE_GRAPH_EXTRACT_SEARCH_TOP_SIZE=5
KNOWLEDGE_GRAPH_EXTRACT_SEARCH_RECALL_SCORE=0.3
KNOWLEDGE_GRAPH_COMMUNITY_SEARCH_TOP_SIZE=20
KNOWLEDGE_GRAPH_COMMUNITY_SEARCH_RECALL_SCORE=0.0

### Chroma vector db config
#CHROMA_PERSIST_PATH=/root/DB-GPT/pilot/data

### Milvus vector db config
#VECTOR_STORE_TYPE=Milvus
#MILVUS_URL=127.0.0.1
#MILVUS_PORT=19530
#MILVUS_USERNAME
#MILVUS_PASSWORD
#MILVUS_SECURE=

### Weaviate vector db config
#VECTOR_STORE_TYPE=Weaviate
#WEAVIATE_URL=https://kt-region-m8hcy0wc.weaviate.network

## ElasticSearch vector db config
#VECTOR_STORE_TYPE=ElasticSearch
ElasticSearch_URL=127.0.0.1
ElasticSearch_PORT=9200
ElasticSearch_USERNAME=elastic
ElasticSearch_PASSWORD={your_password}

### TuGraph config
#TUGRAPH_HOST=127.0.0.1
#TUGRAPH_PORT=7687
#TUGRAPH_USERNAME=admin
#TUGRAPH_PASSWORD=73@TuGraph
#TUGRAPH_VERTEX_TYPE=entity
#TUGRAPH_EDGE_TYPE=relation
#TUGRAPH_PLUGIN_NAMES=leiden

#*******************************************************************#
#**                  WebServer Language Support                   **#
#*******************************************************************#
# en, zh, fr, ja, ko, ru
LANGUAGE=en
#LANGUAGE=zh


#*******************************************************************#
# **    PROXY_SERVER (openai interface | chatGPT proxy service), use chatGPT as your LLM.
# ⭐️ 注释掉Ollama之外的PROXY_SERVER_URL
# ** if your server can visit openai, please set PROXY_SERVER_URL=https://api.openai.com/v1/chat/completions
# ** else if you have a chatgpt proxy server, you can set PROXY_SERVER_URL={your-proxy-serverip:port/xxx}
#*******************************************************************#
# PROXY_API_KEY={your-openai-sk}
# PROXY_SERVER_URL=https://api.openai.com/v1/chat/completions

# # from https://bard.google.com/     f12-> application-> __Secure-1PSID
# BARD_PROXY_API_KEY={your-bard-token}

#*******************************************************************#
# **  PROXY_SERVER +                                              **#
#*******************************************************************#

# Aliyun tongyi
TONGYI_PROXY_API_KEY={your-tongyi-sk}

## Baidu wenxin
#WEN_XIN_MODEL_VERSION={version}
#WEN_XIN_API_KEY={your-wenxin-sk}
#WEN_XIN_API_SECRET={your-wenxin-sct}

## Zhipu
#ZHIPU_MODEL_VERSION={version}
#ZHIPU_PROXY_API_KEY={your-zhipu-sk}

## Baichuan
#BAICHUN_MODEL_NAME={version}
#BAICHUAN_PROXY_API_KEY={your-baichuan-sk}
#BAICHUAN_PROXY_API_SECRET={your-baichuan-sct}

# Xunfei Spark
#XUNFEI_SPARK_API_VERSION={version}
#XUNFEI_SPARK_APPID={your_app_id}
#XUNFEI_SPARK_API_KEY={your_api_key}
#XUNFEI_SPARK_API_SECRET={your_api_secret}

## Yi Proxyllm, https://platform.lingyiwanwu.com/docs
#YI_MODEL_VERSION=yi-34b-chat-0205
#YI_API_BASE=https://api.lingyiwanwu.com/v1
#YI_API_KEY={your-yi-api-key}

## Moonshot Proxyllm, https://platform.moonshot.cn/docs/
# MOONSHOT_MODEL_VERSION=moonshot-v1-8k
# MOONSHOT_API_BASE=https://api.moonshot.cn/v1
# MOONSHOT_API_KEY={your-moonshot-api-key}

## Deepseek Proxyllm, https://platform.deepseek.com/api-docs/
# DEEPSEEK_MODEL_VERSION=deepseek-chat
# DEEPSEEK_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1
# DEEPSEEK_API_KEY={your-deepseek-api-key}


#*******************************************************************#
#**    SUMMARY_CONFIG                                             **#
#*******************************************************************#
SUMMARY_CONFIG=FAST

#*******************************************************************#
#**    MUlti-GPU                                                  **#
#*******************************************************************#
## See https://developer.nvidia.com/blog/cuda-pro-tip-control-gpu-visibility-cuda_visible_devices/
## If CUDA_VISIBLE_DEVICES is not configured, all available gpus will be used
# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
## You can configure the maximum memory used by each GPU.
# MAX_GPU_MEMORY=16Gib

#*******************************************************************#
#**                         LOG                                   **#
#*******************************************************************#
# FATAL, ERROR, WARNING, WARNING, INFO, DEBUG, NOTSET
DBGPT_LOG_LEVEL=INFO
# LOG dir, default: ./logs
#DBGPT_LOG_DIR=


#*******************************************************************#
#**                         API_KEYS                              **#
#*******************************************************************#
# API_KEYS - The list of API keys that are allowed to access the API. Each of the below are an option, separated by commas.
# API_KEYS=dbgpt

#*******************************************************************#
#**                         ENCRYPT                               **#
#*******************************************************************#
# ENCRYPT KEY - The key used to encrypt and decrypt the data
# ENCRYPT_KEY=your_secret_key

#*******************************************************************#
#**                         File Server                           **#
#*******************************************************************#
## The local storage path of the file server, the default is pilot/data/file_server
# FILE_SERVER_LOCAL_STORAGE_PATH =

#*******************************************************************#
#**                     Application Config                        **#
#*******************************************************************#
## Non-streaming scene retries
# DBGPT_APP_SCENE_NON_STREAMING_RETRIES_BASE=1
## Non-streaming scene parallelism
# DBGPT_APP_SCENE_NON_STREAMING_PARALLELISM_BASE=1

#*******************************************************************#
#**                   Observability Config                        **#
#*******************************************************************#
## Whether to enable DB-GPT send trace to OpenTelemetry
# TRACER_TO_OPEN_TELEMETRY=False
## Following configurations are only valid when TRACER_TO_OPEN_TELEMETRY=True
## More details see https://opentelemetry-python.readthedocs.io/en/latest/exporter/otlp/otlp.html
# OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT=http://localhost:4317
# OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_INSECURE=False
# OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_CERTIFICATE=
# OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_HEADERS=
# OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_TIMEOUT=
# OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_COMPRESSION=

#*******************************************************************#
#**                     FINANCIAL CHAT Config                     **#
#*******************************************************************#
# FIN_REPORT_MODEL=/app/models/bge-large-zh
  • 错误排查

在这里插入图片描述

E. 运行使用

E.1 启动
python dbgpt/app/dbgpt_server.py
E.2 使用

在这里插入图片描述

F. 引文出处的设置

在新版本中，引文出处转移到了应用，通过创建应用绑定知识库，然后在应用里面对话后就会显示出处。

F.1 点击创建应用

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

F.2 绑定知识库

在这里插入图片描述

F.3 选择应用

在这里插入图片描述

F.4对话引文查看

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2127991.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

【新手必看】Windows 上安装 Minio及简单使用

【新手必看】Windows 上安装 Minio及简单使用

一，minio是什么？ MinIO 是一个高性能、分布式的对象存储系统，专门用于存储大量非结构化数据，例如图片、视频、日志文件、备份等，且一个对象文件可以是任意大小，从几kb到最大5T不等。Minio是一个非常轻量的服…
阅读更多...
【数学建模】2024年国赛成绩公布时间预测

【数学建模】2024年国赛成绩公布时间预测

经过三天三夜的奋战，2024年数学建模国赛也宣告结束，相信这几天超高强度的比赛也让大家精疲力竭了，所以经过几天的调整，大家都恢复过来了吧。能够在高强度的压力下坚持这么久，大家都超级厉害的！ 当然完整提交…
阅读更多...
如何更好地解释你的想法并说服他人

如何更好地解释你的想法并说服他人

这篇内容讨论了如何更有效地解释你的思想和想法，并说服他人。提出了几个原则和策略，如意想不到、简单性、具体化、故事性和情感。 中文 1 我最近读了一本关于有效沟通的书，名为《让你的想法更具说服力》（《创意黏力学》&#x…
阅读更多...
僵尸网络开发了新的攻击技术和基础设施

僵尸网络开发了新的攻击技术和基础设施

臭名昭著的 Quad7 僵尸网络（也称为 7777 僵尸网络）不断发展其运营，最近的发现表明其目标和攻击方法都发生了重大变化。 根据 Sekoia.io 的最新报告，Quad7 的运营商正在开发新的后门和基础设施，以增强僵尸网络的弹性&a…
阅读更多...
ISAC: Toward Dual-Functional Wireless Networks for 6G and Beyond【论文阅读笔记】

ISAC: Toward Dual-Functional Wireless Networks for 6G and Beyond【论文阅读笔记】

此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~ Integrated Sensing and Communications: Toward Dual-Functional Wireless Networks for 6G and…
阅读更多...
让人物照片跳舞vigen追影

让人物照片跳舞vigen追影

本质上是一种视频换脸技术的升级版，视频换身。 项目体验地址：》》》魔搭社区《《《 选择“创作视频” 1.上传一张全身照片 2.选择一个包含动作的视频 3.点击“开始生成” 看效果 dreamoving-v1-2024-09-08-1000017-888139-result 动作的表现力还是很惊…
阅读更多...
通过Docker实现openGauss的快速容器化安装

通过Docker实现openGauss的快速容器化安装

容器安装 本章节主要介绍通过 Docker 安装 openGauss，方便 DevOps 用户的安装、配置和环境设置。 支持的架构和操作系统版本 x86-64 CentOS 7.6 ARM64 openEuler 20.03 LTS 配置准备 使用 buildDockerImage.sh 脚本构建 docker 镜像，buildDockerIm…
阅读更多...
【EI稳定，马来亚大学主办】2024年计算机与信息安全国际会议（WCCIS 2024，9月27-29）

【EI稳定，马来亚大学主办】2024年计算机与信息安全国际会议（WCCIS 2024，9月27-29）

2024年计算机与信息安全国际会议 (WCCIS 2024) 将于2024年9月27-29日召开。 会议旨在为从事计算机与信息安全的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨&…
阅读更多...
动态规划(算法)---02.斐波那契数列模型_三步问题

动态规划(算法)---02.斐波那契数列模型_三步问题

题目链接： 面试题 08.01. 三步问题 - 力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/three-steps-problem-lcci/description/ 一、题目解析 题目： 题目讲解： 我们先举例查看规律： 第一台阶：我…
阅读更多...
鸿蒙OS 概述

鸿蒙OS 概述

鸿蒙OS 系统定义 HarmonyOS 是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS 提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念&#xff0c…
阅读更多...
《食品界》是什么级别的期刊？是正规期刊吗？能评职称吗？

《食品界》是什么级别的期刊？是正规期刊吗？能评职称吗？

​问题解答 问：《食品界》是不是核心期刊？ 答：不是，是知网收录的正规学术期刊。 问：《食品界》级别？ 答：国家级。主管单位： 中国商业联合会 主办单位&#x…
阅读更多...
【Hot100】LeetCode—62. 不同路径

【Hot100】LeetCode—62. 不同路径

目录 1- 思路题目识别动规五部曲 2- 实现⭐62. 不同路径——题解思路 3- ACM 实现 原题链接：62. 不同路径 1- 思路 题目识别 识别1 ：给一个二维矩阵，每次只能向下或者向右移动一步识别2：求解到达最右下角的路径数。 动规五部曲…
阅读更多...
Ubuntu WSL使用技巧

Ubuntu WSL使用技巧

0 Preface/Foreword 1 默认为root用户 当下载完成Ubuntu之后，首次登录，当完成初始化后，提示输入新的用户名时候，直接点击右上角的X按钮，再重新登陆，系统会默认使用root权限登录。 2 root用户和普通用户切换…
阅读更多...
力科示波器桌面分析远程控制软件

力科示波器桌面分析远程控制软件

软件在这里下载：Teledyne LeCroy - MAUI Studio - Remote and Offline PC Analysis Software for an Oscilloscope 我去年因为要分析示波器波形，下载过它的MAUI Studio。它的免费版需要逐年注册。注册是免费的。示波器从业人员和工程技术人员可以看看示…
阅读更多...
基于微信小程序的鲜花销售系统设计与实现毕业设计-附源码

基于微信小程序的鲜花销售系统设计与实现毕业设计-附源码

鲜花销售系统|鲜花销售系统源码|鲜花销售小程序|基于微信小程序的鲜花销售系统设计与实现 鲜花销售系统源码：鲜花销售微信小程序具有鲜花销售信息管理功能的选择，鲜花销售微信小程序采用java技术，基于mysql开发，实现了首页、个人…
阅读更多...
企业常用的源代码加密软件有哪些？10款源代码加密软件推荐

企业常用的源代码加密软件有哪些？10款源代码加密软件推荐

在现代企业中，源代码保护变得尤为重要，因为源代码不仅是软件的核心资产，还可能包含商业秘密和知识产权。因此，许多企业都在寻找合适的源代码加密软件来保护其代码的安全性。本文将为您介绍10款常用的源代码加密软件，帮…
阅读更多...
4款工具搞定固态硬盘数据恢复！一起来看看！

4款工具搞定固态硬盘数据恢复！一起来看看！

数据丢失，这可能是每个电脑用户都曾遇到过的噩梦。今天，我就来聊聊我亲身体验过的四款数据恢复软件，看看它们在帮我从硬盘的“深渊”中捞回宝贵数据时的表现如何呢？一起来看看吧！ 一、福昕数据恢复 网址：h…
阅读更多...
油电叉车倒车防撞报警系统精准探测

油电叉车倒车防撞报警系统精准探测

油电叉车倒车防撞报警系统通过集成最新的传感器技术、图像识别算法以及智能控制技术‌，通过实时监测叉车周围环境中的障碍物、行人和其他叉车，及时发出警报，避免可能的碰撞事故。 油电叉车倒车防撞报警系统功能详解 精准探测 叉车倒车时&a…
阅读更多...
怎么仿同款小程序的开发制作方法介绍

怎么仿同款小程序的开发制作方法介绍

很多老板想要仿小程序系统，就是想要做个和别人界面功能类似的同款小程序系统，咨询瀚林问该怎么开发制作？本次瀚林就为大家介绍一下仿制同款小程序系统的方法。 1、确认功能需求 想要模仿同款小程序系统，那么首先需要找到自己想要…
阅读更多...
C#使用handle实现获取占用指定文件或文件夹的进程（Locksmith功能）

C#使用handle实现获取占用指定文件或文件夹的进程（Locksmith功能）

前言：很多时候，一些不知道啥进程，把你的文件给占用了，然后就没办法删掉或者做其他操作。如果使用Locksmith功能，就可以实现快速锁定是哪个进程在搞事情，把对应进程干掉就可以了。下面内容演示C#使用几行代码…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023