上下文常识第3页

Spring Boot启动过程?

目录1.启动入口2.SpringApplication初始化3.准备环境4.创建应用上下文（ApplicationContext）5.准备应用上下文6.刷新应用上下文7.启动Web服务器（若为Web应用

点滴~·2025-02-28 01:31

字节的豆包和Kimi 的优劣势对比

Moonshot自研长文本大模型，专注超长上下文理解。自研模型聚焦复杂逻辑推理与代码生成，垂直领域优化。长文本处理支持

eso1983·2025-02-27 23:14

LangChain入门：使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人

它提供了一个灵活的框架，使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序，这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。

闯江湖50年·2025-02-27 20:45

ollama api 中 api/generate 和 api/chat 的区别

生成过程不依赖于上下文的历史对话信息，每次请求都

喜-喜·2025-02-27 14:28

【RAG系列】知识加工的艺术 - 文档预处理实战手册

知识加工的艺术-文档预处理实战手册原始文档文档拆分结构化数据非结构化数据表格处理器文本分割器格式化CSV语义分块知识图谱一、文本拆分的积木法则1.1机械分割vs语义理解固定窗口上下文感知段落拆分...模型参数量达到

什么都想学的阿超·2025-02-27 10:35

策略模式结合springboot开发

策略模式中上下文对象，上下文对象封装了接口的具体实现，与一些逻辑，是提供服务与实际的服务底层逻辑相互分离。

别告诉我有BUG·2025-02-27 07:40

使用Google Cloud Vertex AI构建RAG匹配引擎

在GoogleCloudPlatform的VertexAI中，我们可以利用MatchingEngine来快速高效地从大规模的数据集中检索相关文档或上下文。

vaidfl·2025-02-27 06:29

RAG技术落地：核心痛点与应对策略全面解析

核心痛点与应对策略全面解析一、技术实现层的四大挑战二、数据质量管理的生死线三、产业落地的软性痛点四、未来技术演进方向RAG技术落地：核心痛点与应对策略全面解析检索增强生成（RAG）技术凭借其提升内容精准性与上下文关联的优势

山风wind·2025-02-27 05:58

设计模式-（状态模式，策略模式，代理模式，责任链模式）

状态模式的核心思想是将状态封装到独立的类中，每个状态类都定义了在该状态下对象的行为状态模式主要涉及以下角色：Context（上下文）：定义了客户端需要的接口，并维护一个对当前状态对象的引用。

*^O^*—*^O^*·2025-02-27 05:24

java基本常识

Java程序的结构由如下三个部分组成：类存在于源文件里面；方法存在于类中；语句存在于方法中。java程序编译过程JDKJREJVM三者关系JDK(JavaDevelopmentKit):Java开发工具包，提供给Java程序员使用，包含了JRE，同时还包含了编译器javac与自带的调试工具Jconsole、jstack等。JRE(JavaRuntimeEnvironment):Java运行时环境，

Forworder·2025-02-26 20:44

DeepSeek-V3：最强开源MoE模型的技术解析与使用指南

目录引言模型概览架构创新：负载均衡策略与训练目标预训练：追求极致的训练效率后训练：从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试（大于67B的模型

认识祂·2025-02-26 19:10

ChatGPT版本差异分析大全

GPT-3.5是早期版本，仅支持文本，且性能和上下文理解能力较弱。2.推理与准确性o1系列在复杂推理任务中表现卓越：通过CoT（链式推理）技术分解复杂问题，在医学临床案例测

爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 17:26

spring security面试题

1、springsecurity所谓的全局上下文是如何实现的？ThreadLocal2、了解springsecurity哪些核心组件，并介绍？

「已注销」·2025-02-26 17:56

React 进阶阶段学习计划

深入理解上下文（Context）和Redux的高级用法。学会服务端渲染（SSR）。深入探讨性能优化技巧。

夜游猿·2025-02-26 17:24

Kubernetes (K8S) 高效使用技巧与实践指南

一、kubectl高效操作技巧1.自动补全与上下文切换kubectl是操作K8S的核心命令行工具，通过以下配置可大幅提升操作效率：#Bash自动补全source快速切换目标集群。2.YAML模板生成与

挣扎与觉醒中的技术人·2025-02-26 17:23

RDMA原理

内核旁路（KernelBypass）：应用程序通过用户态驱动直接操作网卡，减少上下文切换开销。CPU卸载（CPUOffload）：数据传输由支持RDMA的智能网卡（RNIC）处理，释放

完颜振江·2025-02-26 14:01

RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

其核心流程是：用户提问后，系统从外部知识库（如文档、数据库）中检索相关文档片段；将检索结果作为上下文输入大语言模型（LLM）；LLM基于上下文生成最终答案。

大F的智能小课·2025-02-26 12:47

面试基础----ReentrantLock vs Synchronized

痛点直击：错误选锁可能引发性能瓶颈（如线程阻塞、上下文切

WeiLai1112·2025-02-26 09:51

Qwen2.5 技术报告

在预训练方面，将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token，为常识、专家知识和推理能力提供坚实的基础。在后训练方面，用超过100万个样本

三谷秋水·2025-02-26 07:11

Golang架构直通车——理解协程和Go调度器

协程和Channel的使用建议进程、线程与协程线程或者进程切换会带来大量的系统开销和上下文切换成本，导致严重的系统开销。

No_Game_No_Life_·2025-02-26 06:35

【RAG系列】AI的“三步记忆法“ - RAG工作流程全景解析

：从人类记忆到机器记忆1.1考试复习的三步法则建立知识框架提取核心信息综合运用考前预习划重点考场作答最终答案这个经典的学习过程与RAG的工作流程惊人相似：预习阶段→文档预处理与向量化划重点→语义检索与上下文压缩作答

什么都想学的阿超·2025-02-26 04:51

MoBA：LLM长文本救星！月之暗面开源新一代注意力机制：处理1000万token能快16倍，已在Kimi上进行验证

当同行还在为以下问题头疼时——32k上下文跑批处

蚝油菜花·2025-02-25 15:53

协程的基本实现原理详解以及在java中的使用

详细讲解了NtyCo库的实现，包括上下文切换和调度器。需要注意，

一个儒雅随和的男子·2025-02-25 12:59

2022年上半年软件设计师下午题题目详解与知识点解析（附真题及答案）

上下文图作用：展示系统范围及与外部实体的数据交互。问题2：数据存储D1-D4解题思路：功能模块对应存储数据：D1（用户/商户信息表）→入驻管理存储的数据。D2（订单表）→订餐生

xiaohiiii·2025-02-25 10:12

C++-static关键字

文章目录前言一、全局变量或函数：限制作用域（内部链接）二、局部变量：延长生命周期三、类的静态成员变量四、类的静态成员函数五、函数内的静态对象注意事项总结前言C++中的static关键字用途广泛，具体用法因上下文而异

努力的小钟·2025-02-25 06:14

【Flask学习笔记：八】Flask 中的 cookie、session

学习笔记：一】开发环境部署【Flask学习笔记：二】Flask入门基础知识【Flask学习笔记：三】Flask中的request、response 【Flask学习笔记：四】Flask应用和请求上下文

Mr_Zhang2·2025-02-25 04:30

计算机网络笔记再战——理解几个经典的协议7——HTTP1

所以，啥是HTTP显然，一个具备一定计算机常识的人，都知道我们在浏览器输入URL（统一资源定位器

charlie114514191·2025-02-24 17:15

浅谈大模型RAG架构落地的十大挑战

1、增强：结合检索出的上下文和问题，构造Prompt。2、生成：将Prompt输入大模型，产出答案。3、从工程视角划分，RAG实施

Python程序员罗宾·2025-02-24 15:31

第2章:如何基于LangChain4j实现聊天记忆

本章主要介绍基于LangChain4J如何实现聊天记忆的功能，解决大模型无状态下有上下文的聊天1.聊天记忆（ChatMemory）的介绍手动管理和维护ChatMessage（聊天消息）是繁琐的。

一起学开源·2025-02-24 01:18

MySql数据库运维学习笔记

数据库运维常识DQL、DML、DCL和DDL是SQL（结构化查询语言）中的四个重要类别，它们分别用于不同类型的数据库操作，下面为你简单明了地解释这四类语句：1.DQL（数据查询语言，DataQueryLanguage

像linux的企鹅·2025-02-23 21:54

当你给大模型一段输入之后，它是怎么得到答案的

2.动用毕生所学（模型“回想”知识）大模型并不是真有一个“数据库”，而是依靠训练时海量的知识联结：（类似人类的经验积累）内在规律：从上学过的教材、论文、百科中记住过“地球自转导致太阳视运动”这个常识。

牛不才·2025-02-23 19:37

国内怎样使用claude？亲测有效的使用方法来了！新手必备

它不仅拥有令人惊叹的自然语言处理能力，更兼具卓越的上下文理解和无与伦比的安全性，正以迅雷不及掩耳之势席卷全球AI领域！克劳德的目标很简单：成为更安全、更友好、更可靠的AI系统。

·2025-02-23 12:59

ragflow-RAPTOR到底是什么？请通俗的解释！

RAPTOR有两种不同的含义，具体取决于上下文：RAPTOR作为一种信息检索技术RAPTOR是一种基于树状结构的信息检索系统，全称为“RecursiveAbstractiveProcessingforTree-OrganizedRetrieval

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2025-02-23 11:13

微服务框架需要处理哪些问题？

文章目录简述架构选择统一版本管理基础框架包管理业务框架包管理模型分层全局上下文管理数据结构定义上下文的传播前后端数据格式协定统一数据格式字段规范协定异常处理orm配置公共字段处理分页处理字段加解密缓存key

起风哥·2025-02-23 08:49

DeepSeek提示词结构：新手指南与技巧2

背景先行❌缺乏上下文：“分析这份数据”✅补充信息：“分析近3个月电商用户购买数据，聚焦‘复购率低于10%’的品类，

调皮的芋头·2025-02-23 06:32

《DAMA数据管理知识体系指南》备考笔记-第一章数据管理 (4 分)_dama8大模块

信息：数据在特定上下文中的应用。P2数据驱动的定义：依赖事件触发和分析应用以获得有价值的见解。这要求业务领导与技术专家合作，并依据专业规则对数据进行有效管理。

2401_84411072·2025-02-23 06:30

单目标追踪——【Transformer】Transformer Tracking

目录文章侧重点网络结构上下文增强模块交叉特征增强TransT网络结构可视化结果分析n=1n=2n=3n=4Transformer这个香饽饽怎么能不用来迁移到目标追踪里呢。本篇文章分析TransT。

zz的大穗禾·2025-02-23 04:21

linux在工作中常用命令

2.查找上下文内容1.查找包含关键字的行及其上

bs_101·2025-02-23 04:18

GLFW（Graphics Library Framework）

GLFW基本用法GLFW是一个轻量级的库，专注于窗口管理、OpenGL上下文创建和输入处理。以下是其基本用法：1.初始化GLFW在使用GLFW之前，必须先初始化库：if(!

CoderIsArt·2025-02-23 04:47

四种常见图形库GLUT，SDL，SFML和GLFW简介

GLUT、SDL、SFML和GLFW是四种常用的库，用于管理窗口、输入和上下文创建，通常与OpenGL结合使用以实现图形渲染。以下是它们的详细介绍、常用应用场合和具体案例。

CoderIsArt·2025-02-23 04:17

VGG 改进：加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力

它通过引入全局上下文信息，帮助模型更好地理解输入数据

听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

Svelte 最新中文文档教程（16）—— Context（上下文）

前言Svelte，一个语法简洁、入门容易，面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初，就备受开发者的喜爱，根据统计，从2019年到2024年，连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1：Svelte以其独特的编译时优化机制著称，具有轻量级、高性能、易上手等特性，非常适合构建轻量级Web项目，也是我做个人项目的首选技术栈。目前Svelte基于Svelte5发布了最新的官方文档，但却缺少对应的中文

·2025-02-22 23:49

使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南

环境设置首先，我们需要设置回调和服务上下文。通过全局设置，我们可以在不需要每次查询时都传递这些设置的情况下使用它们。importosos.environ["OPENAI_API

llzwxh888·2025-02-22 18:55

python自然语言处理—Word2vec模型之Skip-gram

2、假设我们的窗口大小为skip-window=2，中心词为"loves"，那么上下文的词即为："the"、"man"、"his"、"son"。这里的上下文

诗雨时·2025-02-22 18:53

浅谈XDR---扩展检测与响应(Extended Detection and Response)

跨端点事件关联将EDR的粒度和丰富的安全上下文与XDR的基础设施分析结合在一起通过对端点和用户产生的风险进行风险分析并在本地强化创新，Bitdefender最大限度地减少了端点攻击

金州饿霸·2025-02-22 18:52

人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？

例如，GitHubCopilot可以根据上下文自动生成代码片段，而Tabnine则能提供智能代码补全建议。这些工具不仅加快了编码速度，还能帮助程序员减少常见错误，提高代码质量。

大道归简·2025-02-22 16:09

Neo4j父子节点向量检索：平衡精确嵌入和上下文保留的高效方案

Neo4j父子节点向量检索：平衡精确嵌入和上下文保留的高效方案引言在自然语言处理和信息检索领域，如何在保持上下文的同时实现精确的文本嵌入一直是一个挑战。

jaioyfpo·2025-02-22 11:27

大模型可以多大程度上代替人类做软件需求分析

IBM2024案例库数据）实现基础的非功能性需求(NFR)分类（如响应时间要求识别准确率达91%，但强度量化仍需人工）深层语境建模领域特定语言(DSL)生成能力达L3级（可自主生成80%银行业务规则DSL）上下文依赖需

workflower·2025-02-22 01:56

DeepSeek 新注意力架构NSA

DeepSeek新注意力架构NSA概要研究背景：实现高效长上下文建模的自然方法是利用softmax注意力的固有稀疏性，通过选择性计算关键query-key对，可以显著减少计算开销，同时保持性能。

Twilight-pending·2025-02-22 00:47

上下文感知 AI Agent 将赋予我们的“超能力”

2025年，我们将从“向人们出售更强大的工具”转向“向人们出售更强大的能力”，这场变革将由上下文感知的AIAgent（人工智能代理）推动。

塞大花·2025-02-21 23:14

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