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什么是阶乘？

阶乘(factorial)是基斯顿·卡曼(ChristianKramp,1760–1826)于1808年发明的运算符号。阶乘，也是数学里的一种术语。阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数。

周勇政·2025-07-05 11:52

R语言绘制上下双向分布柱状图

library(ggplot2)library(tidyr)set.seed(123)#设置随机种子保证可重现df<-data.frame(Type=rep(letters[1:5],each=5),Sample

·2025-07-05 09:11

深入解析 RAGFlow：文件上传到知识库的完整流程

在RAGFlow这样的检索增强生成（RAG）系统中，知识库是其核心。用户上传的文档如何高效、可靠地转化为可检索的知识，是系统稳定运行的关键。

ZHOU_CAMP·2025-07-05 09:09

Huawei 6730 Switch software upgrade example版本升级

Huawei6730Switchsoftwareupgradeexample版本V1.0密级•开放内部•机密类型讨论版•测试版•正式版修订记录修订日期修订人版本号审核人修订说明目录1背景32升级步骤

funnycoffee123·2025-07-05 09:37

JVM类加载过程

过程：通过类的全限定名（如com.example.MyClass）获取字节码。将字节

·2025-07-05 08:04

WPS JS宏示例——工作表排序

object|string}Workbook工作薄名称*@returns{array}obj.visible显示的工作表名称*@returns{array}obj.hidden隐藏的工作表名称*@example

学点笔记·2025-07-05 07:24

部署前端的脚本

Bashshell执行脚本#定义常量PROJECT_NAME="blackboard"#项目名称WORK_DIR="/workspace/nginx"#工作目录路径#获取当前日期和时间戳current_timestamp

·2025-07-05 05:17

Android 颜色百分比对照

本文就是简单写个demo,打印下颜色百分比的数值.方便以后使用.1:获取透明色具体的代码如下:/***获取透明色*@parampercent*@paramred*@paramgreen*@paramblue

夏沫琅琊·2025-07-05 00:16

Spring Boot 集成 HikariCP 完整示例教程

1.项目依赖配置1.1Maven依赖(pom.xml)4.0.0com.examplehikaricp-demo1.0

·2025-07-04 21:26

【MySQL】内置函数

目录1.时间函数2.字符串函数3.数学函数4.其他函数1.时间函数函数名称描述current_date()当前日期current_time()当前时间current_timestamp()当前时间戳date

·2025-07-04 20:48

Python, Go, C ++开发农业/工业/服务业利润率查询APP

##系统架构设计```前端(Flutter)GoAPI服务层C++数据处理引擎Python分析层││││├─行业查询──────────────>││││├─>数据检索请

Geeker-2025·2025-07-04 18:35

Soc 离屏渲染优化 - 序

背景大概在一年半年前由于工作上的原因接触到了OpenGL,为此我还写了一篇笔记OpenGL简介.在这个示例里,演示了如何使用OpenGL实现转场特效这一实现,比如百叶窗的frag.glsl就如下:varyingvec2oUV;uniformsampler2DTexA

皓瑞 =)·2025-07-04 18:03

探索Qt世界的宝藏：QtExamples开源项目推荐

探索Qt世界的宝藏：QtExamples开源项目推荐QtExamples分享各种Qt示例,，说不定用得上呢~项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qtex/QtExamples

·2025-07-04 17:59

c#VB.NET 中使用当前时间戳或随机数来生成一个动态参数

以下是几种常用的实现方法：1.使用当前时间戳（毫秒级）vbDimurlAsString="https://example.com/api/data"DimtimestampAsString=DateTimeOffset.UtcNow.ToUnixTimeMilliseconds

·2025-07-04 14:33

VUE——Ajax【请求方式】

XMLHttpRequest示例1.GET请求（获取数据）//创建对象constxhr=newXMLHttpRequest();//配置请求（异步GET）xhr.open('GET','https://api.example.com

时间sk·2025-07-04 14:03

访问网页的全过程(通俗讲解)

上菜）7.浏览器渲染（享用美食）8.交互和反馈（点餐、付款）9.关闭连接（用餐结束）10.缓存（下次光临）总结1.输入URL（想法产生）你在浏览器的地址栏中输入一个网址，比如https://www.example.com

sevevty-seven·2025-07-04 13:57

AD7606过采样模式

AD7606的过采样模式（OversamplingMode）是其重要特性之一，它可提升信噪比（SNR）、有效分辨率、降低系统噪声。

零度随想·2025-07-04 13:25

基于MATLAB的图片中文字的提取及识别

随着计算机科学的飞速发展，以图像为主的多媒体信息迅速成为重要的信息传递媒介，在图像中，文字信息(如新闻标题等字幕)包含了丰富的高层语义信息，提取出这些文字，对于图像高层语义的理解、索引和检索非常有帮助。

·2025-07-04 12:22

ELK日志分析系统搭建

ElasticsearchLogstashKibana二、搭建ELK1.安装Elasticsearch2.安装Logstash3.安装Kibana三、配置实例1.将某个服务器某个目录下的日志收集到系统分析展示（1）修改logstash-sample.conf

奔跑吧邓邓子·2025-07-04 10:06

如何选择SSL证书更具性价比？

以下是详细的选择策略，帮助你在保障安全的同时优化成本：一、明确自身需求：按网站类型匹配证书类型根据域名数量选择证书类型证书类型适用场景价格区间性价比优势单域名证书单个网站（如http://www.example.com

·2025-07-04 10:52

RAG实战指南 Day 4：LlamaIndex框架实战指南

【RAG实战指南Day4】LlamaIndex框架实战指南文章标签RAG,LlamaIndex,检索增强生成,大语言模型,AI开发文章简述本文是"RAG实战指南"系列的第4天，聚焦LlamaIndex框架的核心功能与实战应用

在未来等你·2025-07-04 09:00

元素-标签-文本换行与背景颜色

标签|G6图可视化引擎复制https://g6.antv.antgroup.com/examples/element/label#word-wrap标签|G6图可视化引擎复制https://g6.antv.antgroup.com

四喜花露水·2025-07-04 09:59

RAG实战指南 Day 3：LangChain框架深度解析

LangChain已成为开发基于大语言模型(LLM)应用的事实标准，特别在检索增强生成(RAG)系统中扮演着关键角色。

在未来等你·2025-07-04 09:57

python-文件操作

1文件操作1.1文件打开与关闭1.1.1打开文件-open#打开文件（默认为只读模式）file_path='example.txt'withopen(file_path,'r')asfile:#执行文件操作

qq_512720272·2025-07-04 08:51

LangChain检索器的核心功能与查询逻辑源码级分析(81)

LangChain检索器的核心功能与查询逻辑源码级分析I.检索器在LangChain中的定位与作用1.1检索器的核心价值在LangChain框架中，检索器（Retriever）承担着从海量数据中快速定位相关信息的关键角色

Android 小码蜂·2025-07-04 07:11

C primer plus Chapter2

ASimpleExampleofC#includeintmain(void)/*asimpleprogram*/{intnum;/*defineavariablecallednum*/num=1;/*assignavaluetonum

shaun2001·2025-07-04 06:36

BAAI/BGE-VL多模态模型部署、原理、代码详解（实现图像文本混合检索），包含BEG-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析

本文包含BGE-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析文章目录前言一、模型下载二、计算流程解析1.BGE-VL-base/Large2.BGE-VL-MLLM-s1/s2三、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：包含四个模型及数据集，数据集未开源，四个模型可以分别下载：其中，BGE-VL-base/Large是基于CLIP训练的模型，BGE-VL-MLLM-S1/S2是基于LLM

令令小宁·2025-07-04 01:09

了解YashanDB的索引机制，提升查询效率

索引机制作为关系型数据库查询优化的基石，显著提升了数据检索速度、减少了I/O开销。本文将深入探讨YashanDB的索引机制，帮助用户更好地理解和利用这一关键技术以提升数据查询效率。

·2025-07-03 23:10

理想运算放大器的神话与现实：若完美存在，电子世界将如何颠覆？

理想运算放大器（IdealOperationalAmplifier）是电子工程教材中的“完美模型”，它定义了模拟电路设计的理论基石。

·2025-07-03 22:19

Python爬虫实战：研究httplib2库相关技术

网络爬虫作为一种自动获取互联网信息的程序，能够按照一定的规则，自动地抓取网页内容并提取和整理信息，为信息检索、数据分析、机器学习等领域提供了丰富的数据来源。

ylfhpy·2025-07-03 21:11

Python爬虫实战：研究stdlib库相关技术

网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具，在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域发挥着重要作用。Python由于其简洁的语法和丰富的库支持，成为开发网络爬虫的首选语言。

ylfhpy·2025-07-03 21:11

AWS WebRTC：根据viewer端拉流日志推算视频帧率和音频帧率

viewer端拉流日志是这样的：07:19:26.263VERBOSEsampleAudioFrameHandler():AudioFramereceived.TrackId:140092278368896

·2025-07-03 17:48

AWS WebRTC: 判断viewer端拉流是否稳定的算法

音频帧、视频帧的日志打印如下：07:19:26.263VERBOSEsampleAudioFrameHandler():AudioFramereceived.TrackId

Jasper张·2025-07-03 17:47

结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践

一、引言：混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。

大模型之路·2025-07-03 17:45

如何用WHIP协议WebRTC推流到NodeMediaServer

二、功能特性客户端开放：支持自定义实现流采集能力：摄像头/麦克风捕获桌面/应用窗口采集Canvas/Video元素捕获支持视频滤镜、AI特效等完整WebRTC功能支持（参考WebRTCSamples）三

illuspas·2025-07-03 17:44

·2025-07-03 16:08

2025年智能计算与人机交互国际会议（ICHCI 2025）

2025InternationalConferenceonIntelligentComputingandHumanComputerInteraction【一】、大会信息会议简称：ICHCI2025大会地点：中国·温州收录检索

·2025-07-03 16:38

C++ 完美转发(泛型模板函数)

include#include//必须包含此头文件以使用std::forwardusingnamespacestd;//处理左值引用voidprocess(int&x){coutvoidforwardExample

默执_·2025-07-03 16:37

RestClient 功能介绍、完整使用示例演示，和RestTemplate、WebClient 对比

RestClient.builder().baseUrl("https://example

·2025-07-03 15:56

全流程文献计量学可视化分析技术及SCI论文高效写作方法

一：文献计量学方法与应用1.文献计量学方法基本2.与其他综述方法区别联系3.各学科领域应用趋势近况4.主流分析软件优缺点对比二：主题确定、检索与数据采集1.热点主题高效

青春不败 177-3266-0520·2025-07-03 13:18

通配符SSL证书详解

例如，证书颁发给*.example.com，就能自动保护www.example.com、ma

·2025-07-03 13:01

RAG技术全面对比研究：探索最优检索增强生成策略

检索增强生成（RAG）技术全景解析：从基础到前沿在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速准确地获取所需信息，是人工智能领域的一大挑战。

·2025-07-03 13:10

使用Ajax需要安装什么,AJAX安装

ajaxcontroltoolkit.codeplex.com/releases/view/338041>安装AjaxASPAJAXExtSetup.msi(在http://ajax.asp.net下载)2>安装Ajax模板ASPAJAXSamples.msi3

杀心成焚·2025-07-03 12:40

Advanced RAG：下一代检索增强生成技术详解

文章目录一、核心演进维度二、关键技术组件1.智能检索子系统2.动态知识管理3.生成控制器三、核心增强技术1.递归检索(RecursiveRetrieval)2.假设性检索(HypotheticalDocumentEmbedding

北辰alk·2025-07-03 12:02

深入探索 Vanna：让数据库交互更智能

Vanna，一个基于Python的开源工具，通过结合检索增强（RetrievalAugmentation）和大型语言模型（LLM），为这一问题提供了一个创新的解决方案。本文将深入探讨Vanna

从零开始学习人工智能·2025-07-03 11:56

【软件系统架构】系列四：多核处理器架构与调度（Deep Dive）

Hyper-Threading）3.多核架构的优势二、多核架构类型详解（1）对称多核结构（SymmetricMulti-Processing,SMP）（2）非对称多核结构（AsymmetricMulti-Processing,AMP

34号树洞·2025-07-03 10:52

RAG技术栈详解：构建智能问答系统的核心组件

本文深度剖析RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术栈的核心构成，助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块（Retriever

认知超载·2025-07-03 08:06

微调 || RAG，项目落地怎么选？LLM应用选型指南，适用场景全解析

RAG：即检索增强生成，是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息，将这些信息作为上下文提供给大语言模型，辅助其生成回答。

认知超载·2025-07-03 08:36

FAISS 简介及其与 GPT 的对接（RAG）

它主要用于：大规模向量相似性搜索高维向量最近邻检索向量聚类https://github.com/facebookresearch/faissFAISS特别适合处理高维向量数据，能够快速找到与查询向量最相似的向量

言之。·2025-07-03 05:17

LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-2

LangChain4j在Java企业应用中的实战指南文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型

在未来等你·2025-07-03 04:43

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