《精通Django》 第三章 Django模板 本文介绍了Django模板系统的基础知识，主要包括模板标签、变量和过滤器的使用方法。模板系统通过{{}}和{%%}语法处理变量和逻辑，支持字典、对象属性、方法调用等复杂数据结构访问。文章详细说明了Context对象的创建和渲染过程，并举例演示了if/else条件判断和for循环迭代的实现方式。此外，还解释了模板系统处理无效变量和方法的机制，以及点号(.)在变量查找中的优先级规则。通过具体代码示例，展示了如何在Django项目中使用模板系统进行数据渲染和展示。

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【Python自然语言处理】词向量表示理论基础：从Word2Vec到BERT 从Word2Vec的简洁优雅到BERT的复杂功能，我们目睹了自然语言处理和深度学习中一段令人激动的进展历程。这个历程不仅仅是技术的进步，更是科学理解的加深。通过这个过程，我们学到了许多关于语言、学习和表示的深刻见解。语言不仅仅是一个符号系统，而是一个高度结构化、充满统计规律性的系统，可以通过大规模数据上的优化过程有效地学到。词汇的含义不是绝对的、固定的，而是由其在大量文本中与其他词汇的共现模式定义的。

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大模型应用：大模型权限管控设计：角色权限分配与违规 Prompt 拦截.49 本文介绍了基于FastAPI框架的大模型本地化部署权限管控系统设计方案。该系统针对企业场景中的权限混乱和敏感内容生成风险，通过角色权限分配和违规Prompt拦截两大核心功能实现安全管控。系统采用四阶段处理流程：APIKey鉴权、角色权限校验、Prompt违规检测和模型生成，并整合了角色-权限映射、敏感词检测等模块。测试验证表明，该系统能有效限制不同角色的访问权限（如管理员1000字、普通用户500字、访客200字），并拦截含敏感词的请求。

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The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques（文本部分 ） 生成式人工智能（GenAI）系统正日益广泛地应用于各类行业与研究领域。开发者与终端用户通过提示词（prompting）及提示词工程（prompt engineering）与这类系统进行交互。尽管提示词工程已成为被广泛采用且研究深入的领域，但由于其兴起时间较晚，该领域存在术语冲突问题，且对于 “有效提示词的构成” 缺乏统一的本体论认知。本文通过构建提示技术分类体系并分析其应用场景，建立了对提示词工程的结构化认知。

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【Prompt】Prompt 工程入门指南 摘要： 本文系统介绍了大型语言模型（LLM）的提示词工程（Prompt Engineering）技术。提示词是与AI沟通的指令，其质量直接影响输出效果。文章从基础概念入手，详细阐述了五大核心原则：清晰直接、提供充足上下文、赋予角色、使用分隔符和结构化格式。同时介绍了ICIO和CRISPE两大实用框架，以及Few-shot示例、思维链推理等优化技巧。最后总结了角色扮演等常见提示模式，帮助用户快速掌握与AI高效对话的方法。通过系统学习和实践这些技术，用户可显著提升与AI协作的效果。

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ElasticSearch+Logstash 对 数据库数据进行转换和检索 ElasticSearch是一个基于的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。

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批量文档处理自动化：DeepSeek + Python 实现多格式文件内容提取与汇总 本文介绍如何利用DeepSeek大语言模型和Python实现多格式文档自动化处理。系统通过Python库提取PDF、Word、Excel等文件的文本内容，结合OCR处理扫描件，再调用DeepSeek API进行智能分析，包括摘要生成、关键信息抽取和分类等。方案涵盖文件遍历、格式识别、内容提取、文本清理、API集成和信息汇总等完整流程，可显著提升合同管理、文献分析等场景的处理效率。文章详细说明了技术实现、应用价值及优化方向，为构建文档自动化处理系统提供了完整框架。

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Azure API Management 集成 OpenAI GPT 模型：企业级实践指南 本指南详细介绍如何使用 Azure API Management (APIM) 构建企业级的 OpenAI GPT 模型访问层，实现统一管理、高可用性、安全认证和智能负载均衡。技术栈API Gateway: Azure API Management (Standard Tier)AI Service: Azure OpenAI ServiceAuthentication: Azure Managed IdentityMonitoring: Azure Monitor + Application

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精通django 第二章 视图和URL 本文介绍了使用Django框架创建Web页面的基本流程。首先展示了创建静态"Hello World"页面的步骤，包括定义视图函数和配置URL路由。然后演示了如何创建动态内容页面，显示当前时间。最后实现了带参数的动态URL功能，计算指定小时后的时间。文章还解释了Django处理请求的流程：从URL配置到视图函数调用，最终返回响应。这些示例展示了Django的松耦合特性，即URL与视图函数分离的设计理念。通过逐步构建三个不同功能的页面，呈现了Django开发Web应用的基本模式和方法。

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基于C++的《Head First设计模式》笔记——工厂模式 本文基于《Head First设计模式》内容，使用C++重写了工厂模式示例。文章首先指出直接使用new创建对象违反"针对接口编程"原则，导致代码脆弱。通过披萨店案例展示了简单工厂模式，将对象创建封装到工厂类中。接着引入工厂方法模式，将createPizza()作为抽象方法，由子类决定具体实现，实现对象创建的延迟。文章详细对比了两种模式：简单工厂封装创建逻辑但仍是静态的，工厂方法通过子类化实现动态创建。最后给出工厂方法模式的正规定义：定义创建对象接口，由子类决定实例化哪个类。

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提示链（Prompt Chaining）、路由、并行化和反思 本文总结了智能体设计模式的四大核心方法，帮助AI系统高效处理复杂任务： 提示链（Prompt Chaining） 将复杂任务拆解为多个步骤依次处理，类似前端组件化开发。核心是分步执行+结构化输出，适用于代码编写、报告生成等任务。 路由（Routing） 根据输入动态选择处理路径，类似前端路由系统。通过条件判断将不同类型请求（如查询、技术支持）导向对应流程，提升系统灵活性。 并行化（Parallelization） 同时处理独立子任务，类似Promise.all并发请求。可显著降低整体延迟，适用于多摘要生成等

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Flask图片服务在不同网络接口下的路径解析问题及解决方案 使用相对路径时，在不同网络接口下的路径解析不一致，导致文件读取失败或阻塞。使用绝对路径 + 直接文件读取，完全绕过Werkzeug的路径解析机制，确保在所有网络环境下都能正常工作。在Windows环境下，尽量使用绝对路径处理文件对于静态文件服务，考虑直接读取文件而不是依赖框架的辅助函数添加路径安全检查，防止路径遍历攻击显式设置响应头，确保浏览器正确识别文件类型。

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【Python自然语言处理】NLTK库在中国的使用安装方法保姆级教程，因为NLTK库官方下载代码在国内无法使用，部分数据包无法下载 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中最重要的研究方向之一，它旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。NLTK（Natural Language Toolkit）是一个用Python编写的开源自然语言处理库，由宾夕法尼亚大学的Steven Bird和Edward Loper开发，已经成为全球NLP研究者和开发者的标准工具。

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初探 Python + Django Django 是基於 Python 的 Web 框架，內建完整功能，如使用者驗證、ORM、後台管理與安全機制。本篇文章中將快速介紹如何建立一個Django專案，註: 啟動虛擬環境 Windows 系統 .jwtvenv\Scripts\activate Unix/Linux/MacOS 系統 source .jwtvenv/bin/activatedjango: Django 使用 Python 語言編寫，的服務器端網站框架django rest fr

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Django使用介绍 Django是基于Python的高级开源Web框架，采用MTV（模型-模板-视图）架构模式，强调快速开发、安全性和简洁性。核心特点包括：MTV架构（模型处理数据逻辑，模板负责表现层，视图处理请求）、全功能框架（内置管理后台、表单处理等）、高开发效率（遵循DRY原则）。提供ORM简化数据库操作，支持主流数据库，内置安全防护机制。典型应用包括内容管理、电商平台等。优势在于开发效率高、安全性强，但存在系统紧耦合、学习曲线陡峭等缺点。知名案例有Instagram、Mozilla等。丰富的第三方库（如Django R

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Hadoop HDFS 核心机制与设计理念浅析文档 这个数值并非由服务器的 CPU 或内存大小决定，而是基于磁盘 I/O 特性和系统架构瓶颈的权衡结果。

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