高性能向量检索

咆哮的BitMaps

RoaringBitmaps（RoaringBitmaps）是一种高效的数据结构，用于压缩表示大规模数据集合的位图，它主要用于存储和检索键值对，并提供对键的导航和范围查询的功能。。
@lihewei·2024-02-06 07:31

锁优化的方法

ConcurrentHashMap允许多个线程同时进入锁分离根据功能进行锁分离ReadWriteLock在读多写少时，可以提高性能。锁消除锁消除是发生在编译器级别的一种锁优化方式。
_蓝天IT_·2024-02-06 07:42

ES核心干货学习（原理及数据结构）

1.2什么场景需要用ES1.业务需要进行大量数据实时检索时，传统关系型数据库无法支撑。2.需要进行分词检索，语义检索3.需要大数据分析符合上面特征都可以考虑，如日志收集、订单数据链查询，文章检索等。
li644872790·2024-02-06 07:23

ElasticSearch学习总结（二）：ES介绍与架构说明

1.1定义Lucene是一个成熟的、高性能的、可扩
额 无语·2024-02-06 07:23

SpringBoot学习（七）—— springboot快速整合Redis

Redis缓存@[toc]简介redis是一个高性能的key-value数据库优势性能强，适合高度的读写操作（读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s）。
lgx211·2024-02-06 07:38

使用Dubbo实现微服务之间的高效通信

其中Dubbo是一款JavaRPC框架，致力于提供高性能的RPC远程服务调用方案。以帮助开发人员快速构建高效的分布式系统
程序吟游·2024-02-06 07:10

大模型｜基础_word2vec

文章目录Word2Vec词袋模型CBOWContinuousBag-of-WordsContinuousSkip-Gram存在的问题解决方案其他技巧Word2Vec将词转化为向量后，会发现king和queen
晓源Galois·2024-02-06 07:36

【2024最全最细Lanchain教程-9】Langchain互联网查询

Jupyter有同步问题，无法进行演示因为我们调用互联网查询和检索工具，要用到Chromium
AI小万老师·2024-02-06 07:34

【2024最全最细Langchain教程-10】Langchain记忆模块

【2024最全最细Lanchain教程-9】Langchain互联网查询-CSDN博客上节课我们介绍了如何利用langchain去加载互联网页面内容（中文信息）、向量化和利用大语言模型进行查询，这节课我们讲一下
AI小万老师·2024-02-06 07:34

【2024最全最细Lanchain教程-7】Langchain数据增强之词嵌入、存储和检索

【2024最全最细Langchain教程-6】Langchain数据增强之加载、转换-CSDN博客词嵌入和存储上一节课我们已经完成了数据的加载和转换，下面我们来看数据的词嵌入和存储是如何做的，我们来看代码：importosfromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain_openaiimportOpenAIEmbeddingsapi_key=o
AI小万老师·2024-02-06 07:03

【2024最全最细Lanchain教程-8】Langchain数据库查询链

【2024最全最细Lanchain教程-7】Langchain数据增强之词嵌入、存储和检索-CSDN博客上几节课，我们介绍了什么是数据增强，数据增强的基本业务流程是什么样的，以及如何通过代码来实现数据增强
AI小万老师·2024-02-06 07:03

（一）AI本地知识库问答（可运行）：LangChain+Chroma向量数据库+OpenAi大模型

一、项目结构总览（AiDemo，先上代码，后续再解释）只需要看config目录下的config.py，data目录下的txt知识库文件，db向量数据库文件在持久化部署后会自动生成，route下的app.py
张家兴ss·2024-02-06 06:33

【专业技术】高效并行分布式深度学习策略，助力模型训练与量化

我们是一家专注于提供高效深度学习解决方案的专业团队，为您提供并行分布式策略、高效精调策略、大模型无损量化和高性能推理服务。
路人与大师·2024-02-06 06:26

「竞赛调研」GeoLifeCLEF 2022 x FGVC9 - 任务及解决方案

团队使用Nir+G+B，在预训练的resnet34上，将其最后一层堆叠到一个3层FCN（包含环境向量+纬度+经度+国家+海拔平均值+最大-最
Sternstunden·2024-02-06 06:19

「深度学习」门控循环单元GRU

解决方法：GRU或LSTM梯度爆炸：反向传播时，随着层数增多，梯度不仅可能指数型下降，还有可能指数型上升——会导致参数过大，网络崩溃解决方法：梯度修剪——观察梯度向量，若大于某个阈值，则放缩梯度向量，保证其不会过大二
Sternstunden·2024-02-06 06:41

LLM之RAG实战（二十二）| LlamaIndex高级检索（一）构建完整基本RAG框架（包括RAG评估）

在RAG（retrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）系统中，检索到文本的质量对大型语言模型生成响应的质量是非常重要的。
wshzd·2024-02-06 06:40

MongoDB的操作和理解

旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库(nosql)之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
猿究院陈安·2024-02-06 06:14

华为云GaussDB云原生数据库

华为云数据库副部长庄乾锋表示，当前数据库行业迎来云原生2.0时代，企业对云数据库提出了更高性能、安全可靠、极致扩展等诸多诉求。华为云GaussDB通过整合
科技云未来·2024-02-06 05:58

C#用Array类的FindAll方法和List＜T＞类的Add方法按关键词在数组中检索元素并输出

目录一、使用的方法1.Array.FindAll(T[],Predicate)方法（1）定义（2）示例2.List类的常用方法（1）List.Add(T)方法（2）List.RemoveAt(Int32)方法（3）List.Insert(Int32,T)方法（4）List.RemoveAll(Predicate)方法（5）List.RemoveRange(Int32,Int32)方法（6）示例二、
wenchm·2024-02-06 05:57

开始使用 Cortex-M 微控制器：ARM Cortex-M 架构介绍

ARMCortex-M架构是一种专为微控制器设计的处理器架构，致力于提供低功耗、高性能和成本效益的解决方案。
嵌入式杂谈·2024-02-06 05:08

VPP学习-VPP初始化流程

概念VPP作为一个开源的、高性能的用户态网络协议栈，以进程的形式运行于Linux或（类unix）系统下，即VPP实际是一个用户进程，VPP启动后可通过"ps-ef|grepvpp"命令查看。
进化中的码农·2024-02-06 04:16

VPP学习-startup.conf配置文件

背景VPP（VectorPacketProcessing，矢量报文处理），作为一个开源的高性能数据包处理框架，旨在提供可扩展、灵活且高效的网络数据包处理能力；由于传统Linux内核协议栈整体网络吞吐性能的局限性
进化中的码农·2024-02-06 04:46

RocketMQ和Kafka的区别，以及如何保证消息不丢失和重复消费

支持的语言少Kafka百万级服务端scala，客户端java主流语言均支持天生分布式、性能最好，常用于大数据领域运维难度大，对zookeeper强依赖，多副本机制下对带宽有一定要求RocketQA适用于高性能
Marciaguoguo·2024-02-06 04:38

Mysql架构系列——生产常用的高可用部署模式介绍

GaleraCluster是由Codership开发的MySQL多主集群，包含在MariaDB中，同时支持Perconaxtradb、MySQL，是一个易于使用的高可用解决方案，在数据完整性、可扩展性及高性能方面都有可接受的表现
吴代庄·2024-02-06 04:34

MongoDB系列之WiredTiger引擎

从MongoDB3.2开始，WT作为默认的引擎，在索引和集合的检索上借鉴B+树。WT是一个优秀的单机数据库存储引
johnny233·2024-02-06 03:24

设计模式（结构型模式）享元模式

目录一、简介二、享元模式2.1、棋子类2.2、棋子工厂类2.3、棋子类三、优点与缺点一、简介  享元模式是一种结构型设计模式，旨在通过共享对象来最大程度地减少内存使用和提高性能。
嘉禾嘉宁papa·2024-02-06 03:11

NoSQL简介

最初指非SQL或非关系型的NoSQL是一种数据库，它提供了一种用于存储和检索数据的机制。该数据是用关系数据库中使用的表格关系以外的方法建模的。
ebook_sea·2024-02-06 03:04

布隆过滤器有什么用？什么原理？如何使用？

我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映
吴名氏.·2024-02-06 03:06

Nginx如何对运行老业务的服务器平滑升级版本

Nginx如何对运行老业务的服务器平滑升级版本Nginx是一个开源的、高性能的HTTP和反向代理服务器，也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。
M乔木·2024-02-06 03:34

算法---二分算法

二分查找要求：线性表是有序表，即表中结点按关键字有序，并且要用向量作为表的
噜啦啦412·2024-02-06 01:56

自然语言处理中的深度学习

把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。
qiufeng1ye·2024-02-06 01:37

读书评《复制成功的密码》一三萧—1总论—指导人生的综合书籍

作者王萧，因检索到与自己同名的人有300多万个，并对老子的“道生一，一生二，二生三，三生万物”颇有感触，于是将王字拆开，署名一三萧。《复制成功的密码》是作者王萧的称得上“著”的书中的处女作。
女神读书评人生·2024-02-06 01:23

《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据

第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d
Lornatang·2024-02-06 01:21

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第六讲——状态估计问题

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角
趴抖·2024-02-06 01:12

游戏云服务器应该怎么选

但并不是说游戏行业就要选择高性能服务器，那么对于游戏创业公司前期资金是不够的，所以应该按照游戏类型和用户群体特性来选择配置和带宽。下面给大家介绍游戏行业服务器应具有的特点。
风趣的华为云·2024-02-06 01:12

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第六讲——非线性最小二乘

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角
趴抖·2024-02-06 01:41

游戏如何选择服务器

而像开新服、合服的现象也很很常见，因此就需要高性能的服务器来抗住峰值，扩展资源，可以参考德迅云安全的i9-14900
athena1999270·2024-02-06 01:10

LangChain pdf的读取以及向量数据库的使用

以下使用了3399.pdf，RockchipRK3399TRMPart1importChatGLMfromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain
hehui0921·2024-02-06 00:29

模块化的RAG和RAG流程：第一部分

简介在过去的一年里，检索增强生成（RAG）作为实现LLM应用的方法的概念引起了相当大的关注。我们撰写了一份关于RAG的综合调查报告，深入探讨了从天真的RAG到先进的RAG和模块化RAG的转变。
ericliu2017·2024-02-06 00:56

12个RAG痛点和建议解决方案

解决检索增强生成的核心挑战ImageadaptedfromSevenFailurePointsWhenEngineeringaRetrievalAugmentedGenerationSystem·痛点1
ericliu2017·2024-02-06 00:56

忘记 RAG：拥抱Agent设计，让 ChatGPT 更智能更贴近实际

RAG（检索增强生成）设计模式通常用于开发特定数据领域的基于实际情况的ChatGPT。然而，重点主要是改进检索工具的效率，如嵌入式搜索、混合搜索和微调嵌入，而不是智能搜索。
ericliu2017·2024-02-06 00:56

服务器与电脑的区别

比如说对服务器/工作站主板而言，最重要的是高可靠性和稳定性，其次才是高性能。因为大多数的服务器都要满足每天24小时、每周7天的满负荷工作要求。
2301_78491269·2024-02-06 00:25

深度学习之循环神经网络进阶

我们在处理自然语言的时候我们通常是以上这种方式，我们在处理单词的时候，通常都要先将其转化为one-hot独热向量。
丘小羽·2024-02-06 00:47

为ASP.NET应用缓存Oracle数据[转]

了创建可扩展、高性能的基于WEB的应用，ASP.NET提供一个称为数据缓存（DataCaching）的特性。数据缓存支持将频繁访问的数据对象可编程地存放在内存中。
hzleihuan·2024-02-05 23:40

MyBatis框架入门知识点-走入mybatis的世界

MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及对结果集的检索封装。
柚子味*·2024-02-05 23:37

通俗易懂深入剖析 WhatsApp技术架构

Open-IM包括IM服务端和客户端SDK，实现了高性能、轻量级、易扩展等重要特性。
OpenIMup·2024-02-05 23:24

正确甄别API & REST API & RESTful API & Web Service之间的差异与联系

如何你通过搜索引擎检索API，你会看到类似这样的信息：API——ApplicationProgrammingInterface(应用程序编程接口)，这太抽象了。
Coder-LiyG·2024-02-05 23:29

python redis模块详解-晒酷学院

简单介绍下redis，一个高性能key-value的存储系统，支持存储的类型有string、list、set、zset和has
晒酷学院·2024-02-05 22:02

Elasticsearch的使用场景深入详解

由于其高性能、可扩展性、以及灵活的查询语言等特点，它被广泛应用于各种场景中。以下是Elasticsearch的一些主要使用场景的深入详解：1.全文搜索最直接且常见的使用场景是全文搜索。
诗雅颂·2024-02-05 22:55

十、JVM常用启动参数

但是在生产环境中,并不保证所有JVM实现都满足,所以为了提高性能,往往需要调整这些参数,以求系统达到最佳性能。另外这些参数不保证向后兼容,也即是说"如有变更,恕不在后续版本的JDK
m0_66557301·2024-02-05 22:50
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