最近，在忙着做一个任务，很奇怪发现后台的业务，付款和销账并不是在一个同一个事务里。按照我的理论，付款和销账这些属于数据库的业务，显然应该是在一个事务里，才能保证数据的一致性。与后台的负责人交流以后，告诉我付款和销账确实是两个过程。作为软件厂商，自己只能负责自己的事务一致性，但不能保证别的厂商提供的软件服务的一致性。这番陈述，似乎说服了我，但貌似并不是最好的解决方案。理论上，以上事务属于分布式事务。
目录1. 背景简介2. 前提假设3. 多期 DID 估计量4. Stata 实操4.1 csdid 命令介绍4.2 csdid 命令实操5. R 语言实操5.1 R 包的安装和导入5.2 R 语言的实操展示6. 参考资料7. 相关推文 1. 背景简介双重倍差法 (Difference-in-Differences，DID)，是目前实证分析中用于识别因果关系的流行方法之一。标准的 DID 模型将样
Dify与之前的MaxKB不同，MaxKB可以实现基础的问答以及知识库功能，但是如果要开发一个Agent，或者工作流就还是需要额外开发，而Dify 是一个开源 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等，让您可以快速从原型开发到生产。以下是核心功能的列表：工作流程，全面的模型支
# 深入了解dify框架代码解读
## 一、整体流程
为了更好地了解dify框架的源码，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载dify框架源码 |
| 2 | 在IDE中打开源码项目 |
| 3 | 阅读源码并进行调试 |
| 4 | 编译和运行代码 |
| 5 | 探索框架的核心功能 |
## 二、具体操作
接下来让我们逐步
Jina AI - Your Search Foundation, Supercharged.About You | Coheremudler/LocalAI: :robot(github.com)Mudler blog — Place where I write about stuff在应用内集成知识库 | 中文 (dify.ai)luolin-ai/Dify-Enterprise-WeChat
之前已经尝试过AI Agent功能开发，这节演示下工作流的使用，工作流顾名思义就是工作流程，类似表单的审批流程，是一步步执行下去的，Dify是把任务拆分成多个任务，分步骤执行，最终形成一个工作流的模式去执行。首先打开Dify主页面，点击创建空白应用，在弹窗中上面选择工作流，下面输入名称和描述后点击创建，创建后就会有一个可拖拽的工作流页面，因为还没设置，默认只有一个开始，我们创建一个条件语句，就是根
阿里Spohix简介阿里巴巴对Android热修复技术已经进行了长达多年的探索。最开始，是手淘基于Xposed进行了改进，产生了针对Android Dalvik虚拟机运行时的Java Method Hook技术，Dexposed。但这个方案由于对底层Dalvik结构过于依赖，最终无法继续兼容Android5.0以后ART虚拟机，因此作罢。后来支付宝提出了新的热修复方案Andfix。Andfix同样
引言随着微软的VDI架构在企业中的实施原来越多，企业相关的需求也在随着市场的需要而在变化，声音、图像等多媒体元素在VDI中的展现，也称为了当今虚拟化所关注的主题之一。 VDI-RemoteFX 概览随着Windows 2008 R2以及Windows 7的SP1 Beta包的发布，我得以在虚拟化的VDI部署上使用新的功能来进行测试，其中尤为关注的就是最新的Remote FX的特性。Win
system V体系发展到今天，大多数基于Linux的操作系统，使用的是System-V风格的init守护进程，换句话说，它们的启动处理由init进程管理，其管理功能在一定程度上继承了基于System V 的Unix操作系统。该守护进程根据运行级别(run level)的原则，系统的运行级别表示当前计算机的状态。system V 7个运行级别含义runlevel0: 系统停机状态，系统默认运行级别
最近一个月，Dify 已全面接入了全球顶尖开源模型 & 国内闭源商用模型，让用户能够在一个平台根据不同需求场景调用&评估不同模型能力。同时，我们也一直在与国内优秀的大模型厂商保持深度的沟通与交流，同步分享当前技术趋势。本次线上直面会我们邀请了百川智能的 Alex 老师和 Dify 创始人张路宇和大家一起探讨关于开源 LLMOps 和 Baichuan 开源模型结合的最佳实践、当前模
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2023-08-31 14:30:04
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如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。1. **分布式并行加速：**并行训练主要分为
本文介绍了如何使用 Docker 部署 Xinference 推理框架，并演示了如何启动和运行多种大模型，包括大语言模型、图像生成模型和多模态模型。还讲解了嵌入和重排模型的启动方法，为后续 Dify 调用嵌入和重排模型做为铺垫。
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7 月 22 日晚，Dify 主创团队和用户们临时性地组织了一场高质量的线上交流活动。交流会主要围绕 Dify 的产品规划、用户对于 LLM 的探索和理解、用户使用 Dify 过程中遇到的问题和困惑等方面展开讨论。相信对所有基于 LLM 或 Dify 创造应用的小伙伴们都能提供很好的思路和借鉴。错过的小伙伴看这里，我们整理总结了相关的问题和讨论要点，供大家阅读参考（Question 部分为不同用户
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2023-07-30 05:26:45
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thon ，并在两个AI Agent 引擎中支持了它，具体可以看 LangChain ...
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参考官方文档来操作，基本没太大的问题。一些细节，我在本篇文章中补充了出来。这篇文章主要讲以源码的方式启动后端
一、简介公开用于通过目录和子目录进行创建、移动和枚举的静态方法。 此类不能被继承。二、方法介绍CreateDirectory(String)在指定路径中创建所有目录和子目录，除非它们已经存在。CreateSymbolicLink(String, String)创建指向pathpathToTarget的目录符号链接。Delete(String)从指定路径删除空目录。Delete(String, Bo
