在线设计数据库模型

使用ArcGIS和ArcGISLoader进行地理信息处理

ArcGIS是由Esri开发和维护的地理信息系统（GIS）软件家族，包括客户端、服务器和在线解决方案。
scaFHIO·2025-02-28 04:01

利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南

利用DSPy优化LangChainRAG系统的实战指南技术背景介绍DSPy是一个用于大语言模型（LLMs）的出色框架，它引入了一个自动编译器，能够教会模型如何执行你程序中的声明性步骤。
scaFHIO·2025-02-28 04:01

Hive基本操作

Hive基本操作1.Hive常用命令1.1Hive启动1.2Hive退出1.3Hive查看历史命令1.4Hive常用交互命令2.数据库基本操作2.1创建数据库2.2创建数据库并指定hdfs存储位置2.3
小肥柴呀·2025-02-28 04:01

深入浅出 Pinia：下一代 Vue 状态管理库的核心实践与设计哲学

引言：为什么需要状态管理？在现代前端开发中，随着应用复杂度提升，组件间的数据共享和状态管理成为关键挑战。传统的组件间通信（如props/emit）在跨层级组件或大型应用中显得力不从心，而Vue生态早期的Vuex虽然解决了这一问题，但随着TypeScript的普及和CompositionAPI的推出，开发者对状态管理工具提出了更高要求——这便是Pinia诞生的背景。第一部分：Pinia基础概念1.1
斯~内克·2025-02-28 04:31

硅基流动api

s_content,u_content):token="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"deepseek_mode="deepseek-ai/DeepSeek-V2.5"#硅基流动内的模型
Zswdhy·2025-02-28 04:30

向量数据库milvus部署

官方文档MilvusvectordatabasedocumentationRunMilvusinDocker(Linux)|MilvusDocumentationMilvusvectordatabasedocumentation按部署比较简单，这里说一下遇到的问题一：DockerCompose方式部署1、镜像无法拉取,(docker.io被禁)只能获取以下镜像，image:quay.io/core
一方有点方·2025-02-28 04:00

大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案

在现代应用中，向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同，向量数据库的“热更”（即在不中断服务的情况下更新索引）是一个具有挑战性的问题。
kakaZhui·2025-02-28 04:59

GPT-4提示词冠军如何写 prompt：CO-STAR 框架、文本分段、系统提示

©上下文：为任务提供背景信息通过为大语言模型（LLM）提供详细的背景信息，可以帮助它精确理解讨论的具体场景，确保提供的反馈具有相关性。
天涯倦客的美丽人生·2025-02-28 04:58

使用LangChain与GPT4All模型进行交互

技术背景介绍近年来，开源模型和框架在AI技术领域迅猛发展。GPT4All是一个开源的对话机器人生态系统，旨在为用户提供干净的助手数据，包括代码、故事和对话。
bavDHAUO·2025-02-28 04:28

使用 Weaviate 执行 RAG (Retriever-Augmented Generation)

RAG（Retriever-AugmentedGeneration）是当前AI领域中频繁使用的技术，结合了信息检索与生成模型，可以大幅提升信息获取与生成内容的准确性和丰富度。
bavDHAUO·2025-02-28 04:28

前言：什么是大模型微调

一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调？大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。
伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

【深入探索 Caffeine：Java 缓存利器】

用好了缓存，能大大减少对数据库、远程服务这些后端数据源的访问，系统响应更快，吞吐量也能提高。Java里有不少不错的缓存框架，不过Caffeine性能好、功能多，越来越受开发者欢迎了。
提前退休了-程序员阿飞·2025-02-28 03:54

redis中的bigkey及读取优化

通常，Redis是一个高性能的内存数据库，但是当某些键变得非常大时，会带来性能上的影响。例如，大量的内存消耗、长时间的操作延迟，甚至可能导致Redis停止响应或崩溃。
w_t_y_y·2025-02-28 03:54

利用 Azure Cosmos DB 和 MongoDB vCore 进行向量搜索示例

技术背景介绍AzureCosmosDB是一个全球分布式的多模型数据库服务，以其高性能和自动缩放能力而闻名。
vaidfl·2025-02-28 03:24

大模型专栏博文汇总和索引

大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记，主要包括以下几个子专栏：DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文
Donvink·2025-02-28 03:53

Spring：核心IOC容器、DI依赖注入案例以及注入方式-List-Map注入详解（2）

是一种设计思想将原本在程序中手动创建对象的流程，交由Spring框架来管理核心：以前创建对象主动权是自己把控，现在创建对象的控制权反转给Spring框架，DI依赖注入和控制反转是同一概念不同角度的描述。
九八年的尾巴·2025-02-28 03:52

DeepSeek 持续火爆；微信蓝包首秀；世界级人工智能科学家许主洪加盟阿里巴巴...|网易数智日报

DeepSeek持续火爆，多个云平台上线相关模型「抢食」算力需求AI公司DeepSeek旗下大模型DeepSeek-R1「爆火」后，多个云平台宣布上线DeepSeek旗下模型。
网易数智·2025-02-28 03:22

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

语音交互的新架构出现2024年标志着对话语音AI取得了突破，出现了结合STT→LLM→TTS模型来聆听、推理和回应对话的协同语音系统。
网易数智·2025-02-28 03:22

五、数据治理平台架构

平台架构采用模块化设计，包括数据资产使用、数据资产分析、数据资产模型设计、数据资产管理/编目和数据资产采集等核心功能模块。
moton2017·2025-02-28 03:51

在线正则网站

地址：https://jex.im/regulex/#!flags=&re=Github地址：https://github.com/CJex/regulex[1]https://jex.im/regulex/#!flags=&re=:https://jex.im/regulex/#!flags=&re=[2]https://github.com/CJex/regulex:https://githu
harmful_sheep·2025-02-28 03:49

大模型替代程序猿？不可能，绝对不可能！进化路线来了来！！！

大模型后端开发面试指南：技术体系构建与实践路线一、背景说明随着大模型（LLM）技术进入工业化落地阶段，行业对大模型后端开发工程师的需求呈现爆发式增长。
XiaoDuofCSDN·2025-02-28 03:48

STM32F4xx传感器分类及专业应用指南

一、电平信号类传感器（GPIO中断驱动）1.红外避障传感器技术细节：阈值调节：传感器自带电位器可调节检测距离（典型范围2cm-30cm）抗干扰设计：需添加38kHz载波调制，防止自然光干扰STM32接口电路
平凡灵感码头·2025-02-28 03:18

如何使用Python爬虫实时获取股票行情数据并进行分析：完整教程

借助Python的强大生态系统，结合爬虫技术和数据分析库，投资者可以实时获取股票行情数据，并通过各种算法和模型进行深入分析。
Python爬虫项目·2025-02-28 03:47

阿里重磅模型深夜开源；DeepSeek宣布开源DeepGEMM；微软开源多模态AI Agent基础模型Magma...|网易数智日报

阿里重磅模型深夜开源：表现超越Sora、Pika，消费级显卡就能跑2月26日，25日深夜阿里云视频生成大模型万相2.1（Wan）正式宣布开源，此次开源采用Apache2.0协议，14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源
网易数智·2025-02-28 03:16

仿12306购票系统（3）

前面完成了乘车人登录功能的实现，本篇主要是控制台方面的管理对于整体的控制台的设计，为了能够快速的检验，不进行登录拦截，在控制台的这个模块的controller层增加admin，以及在登录界面的拦截器排除掉
容器( ु⁎ᴗ_ᴗ⁎)ु.｡oO·2025-02-28 03:46

计算机网络压缩版

整体结构目前主流的分类模型是五层体系结构，分别为1，应用层，负责主机内报文对应应用的分发，如邮件SMTP，文件共享服务FTP和浏览器的超文本传输协议H
编码的凯文·2025-02-28 02:45

H100生成式AI效能跃升指南

内容概要作为NVIDIAHopper架构的旗舰产品，H100GPU通过革命性的硬件设计与计算范式重构，为生成式AI工作负载提供了前所未有的加速能力。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

A100高效架构深度解析

本文通过系统性拆解A100的核心技术模块，重点探讨其在计算密度、互联效率与资源利用率三个维度的突破性设计。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

DeepSeek智能引擎：高效重塑创作与开发

该架构通过动态路由机制，使模型在处理复杂任务时能够自动调用最适配的专家模块，相较于传统单体模型，其推理效率提升约40%，同时保持90%以上的参数利用率。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

跨框架模型演进与行业应用路径

内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下，模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

人工智能算法安全优化实践路径

本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径，聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景，揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

金融风控与医疗影像算法创新前沿

联邦学习算法通过分布式数据协作机制，在保证隐私安全的前提下，显著提升金融风险预测模型的泛化能力。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

Vue.js 深入解析：从基础到进阶

它的设计理念强调“渐进式框架”，即你可以从最基本的功能开始，逐步引入更多的功能以应对复杂的应用需求。
sleepwalking450·2025-02-28 02:13

设计模式-结构性01-适配器模式（Adapter Pattern）

适配器模式：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口，使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类能一起工作（目的是消除由于接口不匹配所造成的类的兼容性问题）。适配器模式分为类结构型模式和对象结构型模式两种，前者类之间的耦合度比后者高，且要求程序员了解现有组件库中的相关组件的内部结构，所以应用相对较少些。该模式的主要优点如下。客户端通过适配器可以透明地调用目标接口。复用了现存的类，程序员不需要修
薇薇·2025-02-28 02:13

ZeRO分布式训练策略

ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO（ZeroRedundancyOptimizer）是微软提出的分布式训练优化框架，与传统数据并行方法不同，ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上
AIGC_ZY·2025-02-28 02:13

通过docker和gitlab实现项目自动打包部署

预备知识：开发模式转变：瀑布模型——》敏捷开发——》DevOpsDevOps：DevelopmentOperations的组合词CICD：持续集成（ContinuousIntegration），持续交付
hxj..·2025-02-28 02:13

Linux 的 C 语言环境中实现与 C++ 中 `release` 和 `acquire` 等效的内存顺序控制

首先，C11标准引入了原子操作和内存模型，一、用户空间C程序（C11标准）如果使用支持C11标准的编译器（如GCC或Clang），可以通过头文件直接使用类似C++的原子操作和内存顺序参数。
最后一个bug·2025-02-28 02:12

BagelDB：AI的开源向量数据库

BagelDB：AI的开源向量数据库BagelDB(OpenVectorDatabaseforAI)是一个类似于GitHub的AI数据协作平台。用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。
qahaj·2025-02-28 02:12

【数据仓库】数仓分层设计

随着信息技术的快速发展，传统数据库已经无法存储和处理海量的数据，数据仓库应运而生。
·2025-02-28 02:35

设计模式-行为型模式

行为型设计模式主要关注对象之间的职责分配，即它们如何交互以及如何分配职责。这类模式不仅描述了如何在对象之间划分责任，还涉及算法的封装和实现。
Normal Developer·2025-02-28 02:40

Redis分布式存储案例面试题

问：1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例？答：单机单台肯定是不可能的，肯定是分布式存储。问：用redis如何落地？
哎呀哎呀诶·2025-02-28 02:10

使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件

背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务，支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。
dgay_hua·2025-02-28 01:40

使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理

在这篇文章中，我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference（TEI）工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。
dgay_hua·2025-02-28 01:40

5.Java设计模式-创建型模式-单例模式-懒汉式-“双重检查锁+volatile“实现

文章目录1.懒汉式2.懒汉式-"双重检查锁+volatile"实现3.代码测试4.总结5.饿汉式和懒汉式总结1.懒汉式懒汉式：跟饿汉式在类加载时创建不一样，懒汉式是在我们第一次使用时才创建懒汉式，顾名思义，比较懒，没事儿就不会创建2.懒汉式-"双重检查锁+volatile"实现懒汉式用"双重检查锁+volatile"的实现方式如上图，重点代码我框了起来，并进行了编号下面的步骤有点多，没办法，双重检
Bigger K·2025-02-28 01:40

Deepseek Api 对话补全（Chat Completion）、补全（Completion）、FIM补全（Fill-in-Middle，Beta）区别

文章目录1.对话补全（ChatCompletion）2.补全（Completion）3.FIM补全（Fill-in-Middle，Beta）主要对比使用建议DeepSeekAPI中的不同接口针对不同场景设计
Dontla·2025-02-28 01:09

DeepSeek本地部署必要性分析及云端替代方案推荐

一、本地部署适用场景分析硬件要求完整版模型需≥32GB显存（推荐NVIDIAA100/A800）基础版也需RTX3090级别显卡（约150W功耗）适用人群建议✔️企业用户：需私有化部署处理敏感数据✔️研究人员
Asher_Yao·2025-02-28 01:08

《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

在机器学习的复杂领域中，构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。
·2025-02-28 01:03

记录海尔7G笔记本电脑 实现无桌面纯命令行安装debian12 系统并息屏

通过网上查询各种文章大模型等等方式，最终找到了解决方案。
·2025-02-28 01:02

Redis分布式缓存面试题

减轻数据库压力：缓存频繁访问的数据，减少对后端数据库的请求，提升系统响应速度。2.扩展性水平扩展：通过增加节点，分布式缓存可以轻松扩展，处理更大规模的数据和请求。
hxj..·2025-02-28 01:38
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