- 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
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【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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- LLM微调训练指南
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模型选择策略开源LLM的选择需综合评估任务需求与资源限制:LLaMA-2(7B/13B/70B):商用友好,推荐使用HuggingFace格式的社区变体(如NousResearch版本)Mistral(7B):Apache2.0许可,在推理和数学任务表现突出Falcon(7B/40B):商业授权宽松,特别适合多轮对话场景硬件匹配参考:NVIDIA3090可微调7B模型(QLoRA),A100建议尝
- 【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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- 【深度学习-Day 39】玩转迁移学习与模型微调:站在巨人的肩膀上
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- 红帽AI推理服务器三大特点
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生成式人工智能(GenAI)的迅猛发展,对大型语言模型(LLM)的部署提出了更高的性能、灵活性和效率要求。无论部署在何种环境中,红帽AI推理服务器都为用户提供经过强化并获得官方支持的vLLM发行版,配套智能LLM压缩工具,以及在HuggingFace平台上优化的模型仓库。结合红帽的企业级技术支持与灵活的第三方支持政策,为企业部署生成式AI应用提供强有力的支撑。借助vLLM内核与先进并行技术,加速A
- 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
努力学习agent
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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
- 使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model:从入门到实践
茫茫人海一粒沙
Lorallama
本文将介绍如何基于Meta的LLaMA38B模型构建并微调一个RewardModel,它是构建RLHF(基于人类反馈的强化学习)系统中的关键一环。我们将使用HuggingFace的transformers、trl和peft等库,通过参数高效微调(LoRA)实现高质量RewardModel的训练。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是RLHF流程中的评分器,它学习人类偏好:在
- Python----大模型( langchain部署简单rag应用)
蹦蹦跳跳真可爱589
大模型Pythonlangchain人工智能python
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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Go语言从入门到精通golang开发语言后端go语言人工智能python大模型
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- 【JavaScript-Day 7】全面解析 Number 与 String:JS 数据核心操作指南
吴师兄大模型
javascript开发语言java前端后端人工智能LLM
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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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- 【大模型】Hugging Face常见模型格式详解
EulerBlind
大模型LLM人工智能语言模型
HuggingFace作为全球最大的机器学习模型社区,支持多种不同的模型格式。这些格式各有特点,适用于不同的使用场景。本文将详细介绍HuggingFace上常见的模型格式,帮助开发者选择合适的模型格式。模型格式分类概览HuggingFace上的模型格式主要可以分为以下几类:1.原始框架格式PyTorch格式(.bin,.pt,.pth)TensorFlow格式(.h5,.pb,SavedModel
- Hugging Face 模型的缓存和直接下载有什么区别?
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HuggingFace模型的缓存和直接下载(下载到本地文件夹)是两种不同的模型管理方式,它们在使用场景、存储结构和效率上各有优劣。以下是它们之间的主要区别:HuggingFace缓存(Cache)当您通过transformers库中的from_pretrained()方法或huggingface-clidownload命令(不带--local-dir参数)下载模型时,文件会被存储在一个全局的、按版
- 论文笔记:EMR-MERGING: Tuning-Free High-Performance Model Merging
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2024neurips1intro随着HuggingFace、timm和torchvision等开源仓库的发展,预训练与微调模型的数量激增,这导致模型部署的存储和成本负担加重。多任务学习(MTL)通过联合训练多数据集来部分缓解上述问题,但它存在以下缺陷:(i)计算成本高;(ii)隐私数据限制导致数据不可获取因此,近年来出现了**模型融合(modelmerging)**方法,试图通过权重合并的方式绕
- 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
技术杂谈人工智能langchainvscode
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
在未来等你
智能Agent场景实战指南智能AgentAgent框架LangChainAutoGenCrewAILLM应用AI开发
【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
alex100
AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
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
- js动画html标签(持续更新中)
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htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开