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环境：SearxNGWSL2docker v 25问题描述：如何本地部署SearxNG？解决方案：SearxNG 是一个自由、开源的元搜索引擎，它聚合了多个搜索服务提供商的结果，以提供更全面和私密的搜索体验。SearxNG 的主要特点包括：     隐私保护：SearxNG 不会追踪用户或收集个人数据。     无偏见结果：通过从多个来源获取结果，避免了单一引擎可能存在的偏向性。

一、什么是SearXNGSearXNG 是一个免费的互联网元搜索引擎，它来自各种搜索服务和数据库的结果。用户既不被跟踪，也不会被分析。其中NG意味next generation,表示下一代，听说是项目组内部对SearX未来发展意见不合而产生的分支简单来说，SearXNG是一个同时集成了Google、Yahoo、Bilibili甚至Pivix等各式各样的搜索引擎的搜索引擎（哈哈），并且不会被收集用户数据，以达到阻止个性化推荐这样的服务。如果你是一个注重隐私保护的用户，用用searxng也

https://docs.searxng.org/admin/installation-scripts.html Installation ScriptUpdate the OS first!To avoid unwanted side effects, update your OS before installing SearXNG.The following will install a setup as shown in the reference architecture. F

https://docs.searxng.org/admin/update-searxng.html How to updateHow to inspect & debugMigrate and stay tuned!remove obsolete servicesCheck after InstallationHow to updateHow to update depends on the Installation method. If you have used

openwebui 对接 searxng 时 无法查询到联网信息，使用bing搜索，每次返回json是正常的神秘代码：http://172.30.254.200:8080/search?q=北京市天气&format=json&language=zh&time_range=&safesearch=0&language=zh&locale=zh-Hans-CN&autocomplete=&favicon_resolv

1.拉取SearXNG镜像docker pull searxng/searxng2.在Docker Desktop的Images界面中启动searxng容器3.查看searxng是否部署成功在Docker Desktop的Containers界面中，查看searxgn暴露的端口。http://localhost:31292/4.修改settings.yml配置参数在Docker Desktop的Containers界面的Name列中，单击searxgn标题，进入searxgn容器界面。点击&nb

http://172.30.254.200:8080/search?q=<query> GitHub - searxng/searxng-docker: The docker-compose files for setting up a SearXNG instance with docker.

项目背景因为国内无法访问内置的一些免费搜索插件，安装完searXNG本地服务端后根据教程中连接始终无法连接，docker方案国内也无法使用的情况下，本地使用python写一个Flask服务程序使用爬虫技术提供联网搜索数据。下面是实现代码 V1#!/usr/bin/python3 # _*_ coding: utf-8 _*_ # # Copyright (C) 2025 - 2025 &nb

在腾讯云服务器上尝试部署DeepSeek蒸馏版，服务器配置8核32G内存，用Docker部署Ollama、Open-Webui、Searxng、AnythingLLM。这些都是什么东西呢？我一个个来解释下，首先在Ollama容器内部署蒸馏版deepseek-r1:1.5b，就是说deepseek是运行在ollama环境中，deepseek有两个版本r1和v3，分别代表深度思考模型和日常通用模型。而我们常用1.5b、7b分别代表15亿个参数和70亿个参数的模型，当然越大对服务器要求越高，能力越强。

联网搜索配置戳我访问OpenWebUI文档一、SearXng本地搜索引擎（推荐，Docker本地部署搜索引擎）1、创建配置文件创建目录searxng/searxngmkdir -p /searxng/searxng cd /searxng/searxng1）新建文件 settings.yml 文件。戳我访问默认的 settings.yml。根据你的需求主要改动如下：特别注意：必须修改 formats 字段，在 formats 字段下，一定要添加

https://docs.searxng.org/admin/settings/settings.html#settings-use-default-settings settings.yml locationThe initial settings.yml we be load from these locations:the full path specified in the SEARXNG_SETTINGS_PATH environment var

https://docs.openwebui.com/tutorials/web-search/searxng/SearXNGWARNINGThis tutorial is a community contribution and is not supported by the Open WebUI team. It serves only as a demonstration on how to customize Open WebUI for your specific use case.

【AI辅助设计】免费的Perplexity！Open-WebUI+SearXNG+Ollama前言没错，这期我们再来看看Perplexity的平替方案！这次可以完全不用借助任何收费的搜索API，实现完全免费的基于大模型的互联网搜索。之所以设计小站那么关注这个模块，是因为我始终认为，大语言模型结合搜索，将会重构整个人类的知识整理和检索能力，意义非凡！还记得上几期我们探讨过使用AI工具进行CMF的前期探索了吗？感兴趣的朋友可以回顾一下：# 【AI辅助设计】使用AI进行CMF探索-part2 

魔搭社区（https://modelscope.cn/models）抱脸国内镜像站（https://hf-mirror.com/）魔搭社区有哪些宝藏模型？自2022年发布以来，魔搭社区汇聚了超过10000款优质模型，为超过690万用户提供了模型及免费算力服务。找模型，上魔搭！你在魔搭社区发现过哪些宝藏的模型？抱脸社区由于一些原因不可访问，国内阿里的魔塔社区就是抱脸社区最好的平替产品。魔搭（ModelScope）社区是一个中文AI模型开源社区，由阿里巴巴通义实验室联合CCF开源发展委员会发起。在这

searxngSearXNG 是一个免费的互联网元搜索引擎，它聚合了来自不同搜索服务和数据库的结果。用户不会被追踪或建立档案。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/searxng1. 项目基础介绍和主要编程语言SearXNG 是一个免费的开源互联网元搜索引擎，它从各种搜索服务和数据库中聚合结果。用户在使用过程中不会被跟踪或分析。SearXNG 的主要目标是提供一个隐私保护的搜索体验。该项目主要使用 Python 编程语言开发，同时也涉及到 H

在 Ubuntu 中设置北京时间，步骤如下：1. 设置时区为北京时间（Asia/Shanghai）使用以下命令更改时区为北京时间（Asia/Shanghai）：sudo timedatectl set-timezone Asia/Shanghai2. 确认时区和时间同步设置执行以下命令查看当前时间、时区和网络时间同步状态：timedatectl status确认输出中的 Time zone 已显示为 Asia/Shanghai，时间也应自动调整为北京时间。3. 启用时间同步（可选）如果希望系统时

Magic-PDF Setup with GPU SupportCreate and Activate a Conda Environmentconda create -n py3.10_mineru python=3.10 conda activate py3.10_mineru pip install -U magic-pdf[full] --extra-index-url&nb

引言随着数据科学和机器学习的迅速发展，如何将复杂的数据处理逻辑转化为易于使用的可视化界面，已成为许多开发者面临的挑战。本文将深入探讨如何使用Python创建可视化界面，并以一个实际项目为例，展示该界面的功能和实现过程。1. Python可视化界面基础在Python中，有多种库可用于创建图形用户界面（GUI），如Tkinter、PyQt和Kivy。其中，Tkinter是Python内置的库，适合于快速开发简单的桌面应用程序。它具有轻量级和易于上手的特点，非常适合初学者。2. 项目概述我们将以一个数

1. Encoder 整体架构图Encoder 架构图2. 什么是Encoder编码器是负责通过自注意力和前馈神经网络(FNN)处理输入标记以生成上下文感知表示的部分。它是理解 NLP 模型中序列的强大动力。Encoder2.1 输入Embedding编码器的第一步是将每个输入单词嵌入到大小为 512维度的向量中。 此嵌入过程仅发生在最底部的编码器中。 将其视为将单词翻译成模型可以理解的语言.输入词进行Embedding1. 分词与输入准备在进行嵌入之前，输入文本需要首先被分割成离散的token

1. transformer 架构图1. transformer 架构图2. 分模块介绍2.1 什么是transformer什么是transformerTransformer 是一种神经网络，擅长理解顺序数据的上下文并从中生成新数据。 他们是第一个完全依赖自注意力，不使用 RNN 或卷积的算法。2.2 transfomer 比喻一个黑盒。将用于语言翻译的 Transformer 想象为一个黑匣子。• 输入：一种语言的句子。 • 输出：翻译。但这个黑匣子里面会发生什么呢？让我们