Trie

Mysql配置文件my.ini详解

[client]#password=your_passwordport=3306socket=/tmp/mysql.sock#Herefollowsentriesforsomespecificprograms
zhu1289303556·2025-04-03 14:34

Scheduling while atomic

"Schedulingwhileatomic"indicatesthatyou'vetriedtosleepsomewherethatyoushouldn't-likewithinaspinlock-protectedcriticalsectionoraninterrupthandler
arick2013·2025-04-03 13:00

MySQL增删改查（CRUD）操作详解与实战指南

目录一、引言二、CRUD基础操作1.数据插入（Create）全列插入与指定列插入冲突处理：插入否则更新替换操作2.数据查询（Retrieve）基础查询条件筛选（WHERE）排序与分页3.数据更新（Update
爱吃喵的鲤鱼·2025-04-03 12:19

RAG 和 RAGFlow 学习笔记

一、RAG（检索增强生成）1.RAG的定义与核心思想RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation
Flower#·2025-04-03 06:40

聊聊Spring AI的RetrievalAugmentationAdvisor

序本文主要研究一下SpringAI的RetrievalAugmentationAdvisorBaseAdvisorspring-ai-core/src/main/java/org/springframework
hello_ejb3·2025-04-03 03:52

高级检索增强生成（RAG）技术

简介检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，简称RAG）是为大型语言模型（LLM）
呱牛 do IT·2025-04-03 02:11

LLM - 构建大语言模型的 RAG 的基础流程 教程

RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是结合信息检索与生成模型的技术，通过引入外部知
ManonLegrand·2025-04-02 05:54

【大模型基础_毛玉仁】6.1 检索增强生成（RAG）简介

为解决这些问题，提出了检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）系统
XiaoJ1234567·2025-04-01 22:59

深入理解Trie树：高效处理字符串的利器

1.什么是Trie树？Trie树（字典树、前缀树）是一种树形数据结构，专门用于高效存储和检索字符串集合。它的核心特点是：每个节点代表一个字符。从根节点到某一节点的路径构成一个字符串。
不语n·2025-04-01 21:18

TF-IDF算法及sklearn实现

一、TF-IDF算法介绍TF-IDF(termfrequency-inversedoumentfrequency,词频-逆向文档频率)是一种用于信息检索（informationretrieval）与文本挖掘
雪顶猫的鳄·2025-04-01 20:12

聊聊Spring AI的RetrievalAugmentationAdvisor

序本文主要研究一下SpringAI的RetrievalAugmentationAdvisorBaseAdvisorspring-ai-core/src/main/java/org/springframework
·2025-04-01 12:30

MyBatis第二天笔记

3.1什么是CRUDCRUD是数据库基本操作的缩写：C：Create（创建）-对应SQL的INSERT操作R：Retrieve（查询）-对应SQL的SELECT操作U：Update（更新）-对应SQL的
要天天开心啊·2025-04-01 11:03

RAG架构进化论：从个人用到企业级应用的架构设计指南

规模化应用的必经之路个性化定制：从小规模RAG应用开始小企业：RAG应用的快速部署与协作高校科研：RAG的学术探索与扩展大型企业：RAG的企业级深度应用总结：选择最适合你的RAG架构在人工智能的浪潮中，检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration
海棠AI实验室·2025-04-01 02:58

对 RAG和prompt 进行评测

对RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）进行评测，并结合PromptEngineering（提示工程）进行测试，需要从多个维度评估其性能，包括检索质量、生成质量、Prompt
小赖同学啊·2025-03-31 10:37

介绍FRAMES：一个统一的检索增强生成评估框架

为了解决这一问题，谷歌DeepMind和哈佛大学的研究团队提出了FRAMES（Factuality,Retrieval,AndreasoningMEasurementSet），这是一个高
ZHOU_CAMP·2025-03-31 08:22

【解决方案】RAG实践：ES混合搜索BM25+kNN(cosine)

1缘起最近在研究与应用混合搜索，存储介质为ES，ES作为大佬牌数据库，非常友好地支持关键词检索和向量检索，当然，支持混合检索（关键词检索+向量检索），是提升LLM响应质量RAG(Retrieval-augmentedGeneration
天然玩家·2025-03-31 03:21

macOS (M1 Pro) 上 Docker Desktop 安装失败问题及其解决方案

M1Pro)上DockerDesktop安装失败问题及其解决方案在尝试于搭载M1Pro芯片的macOS系统上安装DockerDesktop时，您可能会遇到如下错误：installingvmnetd:retrievingvmnetdversionfrom
coding随想·2025-03-30 23:55

【四.RAG技术与应用】【1.RAG技术揭秘：大模型与检索增强生成】

在众多令人瞩目的技术中，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）技术脱颖而出，成为了大家热议的焦点。那么，RAG技术到底是什么？
再见孙悟空_·2025-03-30 22:51

《科研领域借助 RAG 技术：文献检索与研究新飞跃》

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）技术应运而生，它通过巧妙地结合语言模型的生成能力与强大的检索技术，为人们开启了一扇高效获取知识的大门。
hy098543·2025-03-30 22:19

《RAG 技术生态构建：从基础到未来的全景展望》

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）技术应运而生，它通过巧妙地结合语言模型的生成能力与强大的检索技术，为人们开启了一扇高效获取知识的大门。
hy098543·2025-03-30 22:49

OpenBMC：BmcWeb 生效路由5 优化trie

OpenBMC：BmcWeb生效路由4将路由添加到Trie中-CSDN博客在url被添加到trie中后，validate的最后一步是优化trievoidvalidate(){for(std::unique_ptr
风静如云·2025-03-30 19:59

OpenBMC：BmcWeb 生效路由4 将路由添加到Trie中

BmcWeb生效路由1基于method分类路由_openbmcweb-CSDN博客介绍了internalAdd会把路由对象加入到PerMethod::rules中OpenBMC：BmcWeb生效路由3Trie
风静如云·2025-03-30 19:25

python: 函数定义的参数

调用函数时，可以使用比定义时更少的参数，例如：defask_ok(prompt,retries=4,reminder='Pleasetryagain!')
Change is good·2025-03-30 02:03

RAG架构中的“智慧引擎”：Retrieval模块的深度解析与实战代码

在当今人工智能技术飞速发展的浪潮中，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）架构正以其独特的魅力，成为连接语言模型与知识世界的桥梁。
记得晚安静静·2025-03-29 12:30

【Leetcode 30天Pandas挑战】学习记录 上

题目列表：条件筛选：595.BigCountries1757.RecyclableandLowFatProducts183.CustomersWhoNeverOrder1148.ArticleViewsI
cwtnice·2025-03-29 08:59

检索增强生成RAG与MxRAG

一、引言在自然语言处理领域，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术正逐渐引起广泛关注。它结合了信息检索和语言生成的优势，为解决各种自然语言处理任务提供了新A。
·2025-03-29 07:25

浅谈大模型RAG架构落地的十大挑战

0、RAG简介RAG（RetrievalAugmentedGeneration）结合知识库检索与大模型回答，确保信息可靠且精准，同时节省了微调成本。
冻感糕人~·2025-03-29 00:26

科普：到底啥是RAG

一、RAG是什么1.1RAG的定义RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种创新的自然语言处理技术，它巧妙地融合了检索和生成两种方法，旨在为各种语言相关任务提供更为精准且富有逻辑性的解决方案
二流的吃货·2025-03-28 16:07

php查询大量sql语句时内存溢出的解决方法

问题:使用php查询mysql大数据量的时候，程序尚未执行完毕，跳出警告：Fatalerror:Allowedmemorysizeof100663296bytesexhausted(triedtoallocate103bytes
春哥一号·2025-03-28 09:14

OpenBMC：BmcWeb 生效路由2 Trie字典树添加节点

OpenBMC：BmcWeb生效路由2Trie字典树-CSDN博客介绍了字典树，及其呈现的方式那么是如何向字典树添加节点的呢？
风静如云·2025-03-28 00:08

基于Python的自然语言处理系列（60）：使用 LangChain 构建 Multi-Vector Retriever 进行文档检索

本文介绍如何使用LangChain构建Multi-VectorRetriever，实现对长文档的分块索引和高效检索。1.环境准备首先，我们需要安装相关依赖库。
会飞的Anthony·2025-03-27 22:27

【前端】封装带重试机制的request，传入一个promise，成功直接返回，失败进行重试

，接受一个promise，成功直接返回，失败可以重试，支持传入重试次数和重试的间隔时间/***支持错误重试的请求函数*@paramrequestFactory生成请求的工厂函数*@parammaxRetries
Zacks_xdc·2025-03-27 17:48

P1481 魔族密码

题目来自洛谷网站：字典树trie思路：题目要求我们找到最长的词链，题目告诉我们：如果在一个由一个词或多个词组成的表中，除了最后一个以外，每个单词都被其后的一个单词所包含，即前一个单词是后一个单词的前缀，
好好学习^按时吃饭·2025-03-27 17:17

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED

3.6Solvingenvironment:failedCondaHTTPError:HTTP000CONNECTIONFAILEDforurlElapsed:-AnHTTPerroroccurredwhentryingtoretrievethisURL.HTTPer
ChapterQ·2025-03-27 16:14

LangChain开发（九）基于Rag实现文档问答

Rag工作流索引（Indexing）检索和生成（Retrievalandgeneration）文档问答实现流程代码实现源码地址参考资料关联阅读LangChain开发（一）LangChain介绍和对话demoLangChain
丶只有影子·2025-03-27 02:54

打开项目报错：If the artifact you are trying to retrieve can be found in the repository but without metadat

Iftheartifactyouaretryingtoretrievecanbefoundintherepositorybutwithoutmetadatain'M更换gradle和gradle插件后，
木子庆五·2025-03-26 21:51

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的混合模型架构，广泛应用于问答系统、对话系统、知识密集型任务等领域
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统中，召回排序环节的关键文档被遗漏是一个常见问题。
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型知识点】检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）简要介绍

Retrieval-Augmented-Generation：检索-增强-生成一句话总结：通过引入外部数据库或知识库中的信息来增强LLM生成内容2.RAG的应用问答系统：RAG从外部知识库中检索相关信息
自信的小螺丝钉·2025-03-26 10:24

python嗅探dhcp服务,使用python scapy发送DHCP Discover

Iamnewtopythonandlearningsomenetworkprogramming,IwishtosendanDHCPPacketthroughmytapinterfacetomyDHCPserverandexpectingsomeresponsefromit.Itriedwithseveralpacketbuildingtechniquessuchastructsandctypesa
weixin_39987985·2025-03-25 21:50

centos yum报错:Could not resolve host: mirrorlist.centos.org； 未知的错误

1报错信息Couldnotretrievemirrorlisthttp://mirrorlist.centos.org/?
flying_fish79·2025-03-25 20:08

kibana第一次连接elasticsearch出现问题1：Unable to retrieve version information from Elasticsearch nodes.

kibanaserverisnotreadyyet.通过docker命令查看kibana日志：dockerlogskibana显示错误为：[ERROR][elasticsearch-service]UnabletoretrieveversioninformationfromElasticsearchno
皮卡兔子屋·2025-03-24 13:14

ZTE MU5001 5G Mobile WiFi Router Review

ZTEMU5001isanew5GmobileWiFiHotspotwithWiFi6whichiswidelyavailableformanynetworkprovidersinmanycountries.IfyouhadusedtheZTE4GMobileWiFiRoutersuchasZTEMF970orZTEMF980
小2不语·2025-03-24 03:47

聊聊langchain4j的Naive RAG

langchain4j的NaiveRAG示例publicclassNaive_RAG_Example{/***ThisexampledemonstrateshowtoimplementanaiveRetrieval-AugmentedGeneration
hello_ejb3·2025-03-23 22:55

因为mysql 8新的认证插件导致主从复制的IO线程失败

1、错误信息Last_IO_Error:errorconnectingtomaster'repuser@192.168.5.130:3306'-retry-time:60retries:1message
库海无涯·2025-03-23 16:09

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。
大数据追光猿·2025-03-23 16:38

解决Centos使用yum命令报错“Cannot find a valid baseurl for repo: base/7/x86_64”问题

Centos7.9使用【sudoyuminstallinfluxdb2】命令安装influxDB数据库的时候提示“LoadingmirrorspeedsfromcachedhostfileCouldnotretrievemirrorlisthttp
牛奶咖啡13·2025-03-23 15:30

如何使用多向量检索文档

LangChain提供了一个baseMultiVectorRetriever类，为我们简化了这一过程。本文将详细讲解如何生成这些向量，并使用MultiVectorRetriever进行检索。
scaFHIO·2025-03-23 05:08

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）是一种技术，通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力，使其能够回答关于特定源信息的问题。
m0_57781768·2025-03-22 21:33

centos环境安装swoole后,php7无法加载swoole.so时出现nable to load dynamic library 'swoole.so'

先贴上错误提示[root@bogonphp.d]#php-vPHPWarning:PHPStartup:Unabletoloaddynamiclibrary'swoole.so'(tried:/usr/
yyfx2010·2025-03-22 14:42
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