- 在Ubuntu24.04搭建VLLM, SGLang 和 LangChain环境
小熊冲!冲!冲!
AIubuntulangchainai毕业设计
在Ubuntu24.04搭建VLLM,SGLang和LangChain环境[!NOTE]概述整片文章是笔者的回忆(白天忙碌了一天,晚上进行的总结),所以有些地方的描述可能有误差,本文更多的是大体方向问题,细节步骤不是本文的重点,见谅!!!如何安装Ubuntu24.04制作启动U盘,作者使用的是rufus.exe工具下载Ubuntu24.04的ISO镜像使用rufus.exe工具刷入Ubuntu22
- 如何从模型返回结构化数据
努力学习agent
langchain人工智能
with_structured_output()方法支持此方法的模型ProviderToolcallingStructuredoutputJSONmodeLocalMultimodalPackageChatAnthropic✅✅❌❌✅langchain-anthropicChatMistralAI✅✅❌❌❌langchain-mistralaiChatFireworks✅✅✅❌❌langchain
- Langchain学习笔记(十):文档加载与处理详解
注:本文是Langchain框架的学习笔记;不是教程!不是教程!内容可能有所疏漏,欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记,分享我的学习心得和实践经验。前言在构建基于大语言模型的应用时,文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG(检索增强生成)系统,还是进行知识库问答,我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能,支持多种文件格式,并提
- Langchain学习笔记(十二):Memory机制与对话管理
zhangsan0933
LangChainlangchain学习笔记
注:本文是Langchain框架的学习笔记;不是教程!不是教程!内容可能有所疏漏,欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记,分享我的学习心得和实践经验。前言在构建智能对话系统时,记忆功能是至关重要的。想象一下,如果每次与AI对话都像第一次见面一样,无法记住之前的交流内容,这样的体验将是多么糟糕。LangChain的Memory机制正是为了解决这个问题而设计的,它让AI能够"记住"对话历史,从而提供更加
- LangChain specific default response
营赢盈英
AIlangchainpythonopenaiapi
题意:LangChain特定的默认响应问题背景:usingLangChainandOpenAI,howcanIhavethemodelreturnaspecificdefaultresponse?forinstance,let'ssayIhavethesestatement/responses使用LangChain和OpenAI时,如何让模型返回特定的默认响应?例如,假设我有如下的陈述/响应:St
- 赋能未来数学课堂——基于Qwen3、LangChain与Agent架构的个性化教辅系统研究
微学AI
langchain架构
文章目录摘要引言:技术融合催生的教育新范式第一章:Qwen3+LangChain+Agent架构的核心能力与优势1.1Qwen3模型:专为复杂推理打造的“智能大脑”1.2LangChain框架:构建智能体的“灵活骨架”1.3Agent智能体:自主解决问题的“执行中枢”1.4部署与成本优势第二章:在数学教育中解决的关键问题2.1从“答案”到“过程”:深度解析与分步式辅导2.2千人千面:实现高度个性化
- !LangChain代理决策架构与源码深度剖析(75)
LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心,主要由大语言模型(LLM)、工具集(Tools)、提示模板(PromptTemplate)、规划器(Planner)、执行器(Executor)和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作,实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
- !LangChain文档加载器的接口设计与多种格式解析源码深度解析(77)
LangChain文档加载器的接口设计与多种格式解析源码深度解析一、文档加载器概述1.1文档加载器的作用与定位LangChain文档加载器(DocumentLoaders)是整个框架中负责数据输入的核心组件,其主要作用是从不同来源(本地文件、网络资源、数据库等)读取原始文档,并将其转换为LangChain可处理的Document对象格式。在实际应用中,无论是构建问答系统、知识图谱,还是进行文本摘要
- Python面向对象编程入门:从类与对象到方法与属性
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- 【大模型LLM学习】function call/agent学习记录
威化饼的一隅
大模型LLM学习agentlangchain意图识别functioncall工具调用
【大模型LLM学习】functioncall/agent学习记录0前言1langchain实现functioncall2调用本地模型3微调本地模型3.1few-shot调用Claude生成Q-A对3.2tools格式3.3agent微调格式3.4swift微调p.s.0前言 记录一下使用langchain做简单的functioncall/agent(或者说意图识别,如果函数有返回值再进行summ
- LangChain:大模型时代的开发利器
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文章目录什么是LangChain?深入解析其核心理念与组件1.模型(Models)2.提示(Prompts)3.链(Chains)4.索引(Indexes)5.记忆(Memory)6.工具(Tools)7.代理(Agents)LangChain在大模型应用中的核心地位与典型场景核心地位:连接、抽象、赋能典型应用场景:LangChain如何赋能实际业务结语:拥抱LangChain,构建大模型应用的未
- 【ChatOpenAI】常用方法详解
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ChatOpenAI常用方法详解ChatOpenAI是LangChain中用于与OpenAI聊天模型交互的核心类,提供了多种方法来调用和管理对话。以下是其主要方法的详细介绍:核心方法1.invoke()-同步调用模型最常用的方法,用于同步调用模型并获取完整响应。fromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain_core.messagesimport
- 【Python-Day 35】深入理解多态:代码更灵活的“鸭子类型”魔法
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- LangChain:大语言模型的“乐高工厂”
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
想象一下:你想让AI聊天机器人回答公司内部文件的问题,但它只会背诵过时的百科知识;你想让AI分析实时股票数据,它却连计算器都不会用——这正是大语言模型(LLM)的痛点。而今天介绍的**LangChain**,就是解决这些难题的“万能工具箱”。它诞生于2022年,短短一年成为GitHub增长最快的开源项目,如今已是开发AI应用的首选框架。---###**一、为什么需要LangChain?**####
- langchain四种内置链的使用
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#四种基础内置链的介绍与使用#LLMChain最常用的链式fromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchain.llmsimportOpenAIfromlangchain.promptsimportPromptTemplatellm=OpenAI(temperature=0)prompt_template="帮我给{product}想三个可以注册的域名"l
- 用LangChain重构客服系统:腾讯云向量数据库+GPT-4o实战
人们眼中的天才之所以卓越非凡,并非天资超人一等而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。————马尔科姆·格拉德威尔目录一、传统客服系统痛点与重构价值1.1传统方案瓶颈分析1.2新方案技术突破点二、系统架构设计:三层解耦与组件协同2.1整体架构图编辑2.2核心组件选型对比三、核心模块实现与代码解析3.1知识库实时同步模块3.2多轮对话Agent引擎四、性能优化与压测
- Python----大模型( langchain部署简单rag应用)
蹦蹦跳跳真可爱589
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一、RetrievalQA链实现加载本地文本文件并分割处理使用嵌入模型将文本转换为向量表示构建向量数据库(FAISS)实现高效相似性检索结合检索结果和大语言模型生成回答特点说明优势体现模块化封装LangChain提供标准化组件快速搭建原型系统自动化流程内置文档处理、检索、生成流水线减少开发工作量中文优化使用bge-zh嵌入模型中文语义理解更准确本地化部署模型和API均在本地运行数据隐私有保障导入依
- 【Go语言-Day 24】从混乱到有序:Go 语言包 (Package) 管理实战指南
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- 【JavaScript-Day 7】全面解析 Number 与 String:JS 数据核心操作指南
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- 【深度学习-Day 10】机器学习基石:从零入门线性回归与逻辑回归
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- 自定义你的 AI 项目文档系统——基于开源 LLM + LangChain + VSCode 插件构建
IT古董
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下面是一份关于如何自定义你的AI项目文档系统的完整实战指南,结合开源大语言模型、LangChain框架与VSCode插件技术,打造一个类DeepWiki的“智能项目文档专家”。项目目标构建一个本地化的AI文档助手,具备以下能力:自动解析项目代码结构使用开源大模型自动生成函数/类/模块级文档结合LangChain构建文档生成链集成VSCode插件,实现在编辑器中“选中代码➝自动生成注释或文档”支持私
- 智能Agent场景实战指南 Day 6:Agent框架对比与选型指南
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【智能Agent场景实战指南Day6】Agent框架对比与选型指南文章标签智能Agent,Agent框架,LangChain,AutoGen,CrewAI,LLM应用,AI开发文章简述在智能Agent开发中,框架选择直接影响系统能力和开发效率。本文深度对比三大主流Agent框架:1)LangChain的灵活流程编排能力;2)AutoGen的多Agent协作设计;3)CrewAI的团队协同机制。通过
- AI Agent开发学习系列 - langchain之示例选择器2:相关性与多样性兼得-MaxMarginalRelevanceExampleSelector在LangChain中的用法
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MaxMarginalRelevanceExampleSelectorMaxMarginalRelevanceExampleSelector是LangChain中用于Few-ShotPrompt的一种智能示例选择器。它的作用是:在众多示例中,自动选择与当前输入最相关、同时彼此多样性最大的示例,插入到prompt里。主要特点相关性优先:优先选择与用户输入最相似的示例。多样性保证:避免选到内容高度重复
- AI Agent开发学习系列 - langchain之memory(1):内存中的短时记忆
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内存中的短时记忆,在LangChain中通常指ConversationBufferMemory这类“对话缓冲记忆”工具。它的作用是:在内存中保存最近的对话历史,让大模型能理解上下文,实现连续对话。对话缓冲记忆”工具主要特点只保留最近的对话内容(如最近N轮),不会无限增长,节省内存和token。适合短对话、上下文关联不深的场景。支持多种变体,如窗口记忆(ConversationBufferWindo
- 家庭服务具身智能机器人体系架构
硬件方面:差速移动机器人+六轴协作机械臂,软件方面选择ROS系统:底盘控制move_group,机械臂操纵MoveIt,大模型方面采用VLM+LLM:(1)视觉语言模型(VLM),用来实现环境理解与指令解析,候选模型为LLaVA和Qwen-VL。微调VLM需要2~4周,工作量主要是准备环境数据和标注期望输出。(2)大语言模型(LLM),用来实现任务分解与技能调用,候选工具有LangChain(任务
- 从API到Agent:万字洞悉LangChain工程化设计
bpluo42657
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——构建下一代AI应用的核心范式迁移一、传统API范式的局限性:为什么需要Agent?接口式AI的痛点python#传统NLPAPI调用示例response=openai.Completion.create(model="text-davinci-003",prompt="请翻译:Helloworld",max_tokens=50)单次请求/响应模式缺乏状态管理与上下文延续硬编码逻辑难以应对复杂场
- LangChain4j入门:Java开发者的AI应用开发指南
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在AI浪潮席卷全球的今天,Java开发者如何快速上手大语言模型应用开发?LangChain4j为我们提供了完美的解决方案!前言:为什么Java开发者需要LangChain4j?想象一下,你正在开发一个企业级应用,需要集成ChatGPT来提供智能客服功能。传统方式需要直接调用OpenAIAPI,处理复杂的HTTP请求、错误重试、上下文管理等问题。而使用LangChain4j,几行代码就能搞定:Cha
- LangChain 源码剖析(二):LangChain 流程编排的核心骨架——Chain 基类源码剖析
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每一篇文章都短小精悍,不啰嗦。在LangChain框架中,Chain是连接各种组件(模型、工具、数据库等)的核心骨架,负责将多个步骤按逻辑串联成可执行的工作流。无论是简单的「提问-回答」流程,还是复杂的「检索-思考-工具调用」pipeline,都依赖Chain基类提供的基础能力。本文将从架构设计、核心功能到实现细节,全面解析这一基类的设计智慧。一、架构定位:为什么需要Chain基类?Chain基类
- 用 Trae AI Vibe Coding 写一个 AI 智能体
太@阳#鸟
LangChain人工智能状态模式
这里写自定义目录标题前言代码识别成果展示开发反思与洞见未来演进方向结语:新范式革命前言在初步学习了Langchain的基础知识后,我产生了一个大胆的想法:能否完全不写代码,仅靠AI直接生成一个完整的智能体系统?这个想法最终催生了Agent-Zero-一个完全由AI生成的智能体框架。万万没想到真的给我实现了,弄了一个Agent-Zero的简易版本,全程一个代码都没有写,准确的来说我可能还有很多代码不
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>