eval（）第3页

tmc2209 调试工具_Trinamic TMC2209-EVAL-KIT评估套件特性_引脚功能设置图及应用

TrinamicTMC2209-EVAL-KIT评估套件可结合TRINAMIC评估板系统或作为独立评估板对TMC2209电动机驱动器进行评估。

达意Talk·2025-06-19 19:47

多模态大语言模型arxiv论文略读（127）

WhenSAM2MeetsVideoCamouflagedObjectSegmentation:AComprehensiveEvaluationandAdaptation➡️论文标题：WhenSAM2MeetsVideoCamouflagedObjectSegmentation

胖头鱼爱算法·2025-06-19 17:03

Hexo-theme-NexT主题语法高亮

vhgcc·2025-06-19 08:03

在ubuntu22.04上部署RagFlow一个深度文档理解的开源 RAG

RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）引擎。

BBM的开源HUB·2025-06-19 08:31

大模型RAG高阶面试指南：第一章：RAG绪论

第一章：RAG绪论1.1RAG的定义、背景与核心思想检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，简称RAG）是一种结合了信息检索和文本生成的人工智能技术。

强化学习曾小健3·2025-06-18 15:38

【AI论文精读3】RAG论文综述1-P3-检索器

3.1.检索源RAG依赖外部知识来增强LLM，而检索源（RetrievalSource）的类型（数据结构）和检索单元的粒度都会影响最终的生成结果。3.1.1.数据结构1.非结构化数

AI完全体·2025-06-18 15:07

Follow My Instruction and Spill the Beans: Scalable Data Extraction from Retrieval-Augmented Generat

iclr20255688检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）通过在测试阶段引入外部知识，提升了预训练模型的能力，实现了定制化适应。

UQI-LIUWJ·2025-06-18 11:10

实现RAG融合以提升信息检索精准度

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）融合就是一种创新的解决方案。本文将介绍RAG融合的技术背景、核心原理，并提供多个代码片段，展示如何使用这一技术进行信息检索。

zbb258·2025-06-18 10:02

从ConversationalRetrievalChain迁移到LCEL：代码实现与优势解析

技术背景介绍ConversationalRetrievalChain是一种结合检索增强生成和聊天历史的解决方案，允许用户与文档进行“对话”。

·2025-06-18 10:27

Grounding Language Model with Chunking‑Free In‑Context Retrieval (CFIC)

一读即懂这篇ACL2024文章介绍了CFIC，一种新的无块文档上下文检索方法，用于提升Retrieval‑Augmented Generation（RAG）任务的“证据定位”能力。问题是什么？

steven~~~·2025-06-17 22:43

Day14shap图绘制

#作业1importshapimportxgboostimportpandasaspdX,y=shap.datasets.adult()model=xgboost.XGBClassifier(eval_metric

m0_62568655·2025-06-17 08:03

Matlab yalmip 符号变量syms和sdpvar的替换

尝试用eval或double做类型转换均失败。最终在以下的网址找到了原作者johan的回答，并附下自己的尝试：1.如何将syms替换成sdpvar：思路是

AAA专业火龙果嵌籽·2025-06-17 07:59

ARM base instruction -- clz

CountLeadingZeroscountsthenumberofbinaryzerobitsbeforethefirstbinaryonebitinthevalueofthesourceregister

xiaozhiwise·2025-06-17 03:58

论文精读：Hypercube-RAG: Hypercube-Based Retrieval-Augmented Generation for In-domain Scientific Question

研究背景研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在领域特定的科学问答任务中，利用外部知识提高大型语言模型（LLMs）的准确性和效率。具体来说，传统的基于语义相似性的检索增强生成（RAG）方法在处理领域知识密集型任务时，难以返回简洁且高度相关的信息。研究难点：该问题的研究难点包括：如何在领域特定的任务中实现高效且准确的检索；如何在检索过程中提供可解释性；如何在保持高效的同时提高模型的准确性。相关工作：该

大数据AI-ZRL·2025-06-16 20:18

python打卡day40

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout导入包#先继续之前的代码

ZHPEN1·2025-06-16 17:27

Unity基础--ShaderLab:Stencil

语法RefRefreferenceValue：要比较的值和/或者要写入缓冲区的值。ReadMaskRe

717王·2025-06-16 16:50

研读论文《Attention Is All You Need》（15）

原文406.2ModelVariationsToevaluatetheimportanceofdifferentcomponentsoftheTransformer,wevariedourbasemodelindifferentways

CS创新实验室·2025-06-16 15:39

GitHub 趋势日报 (2025年06月15日)

457awesome340ai-agents-for-beginners281all-rag-techniques215chili3d200self-llm157ai-hedge-fund151deepeval124youtube-transc

qianmoQ·2025-06-16 12:52

GitHub 趋势日报 (2025年06月14日)

本日报中的项目描述已自动翻译为中文今日获星趋势图今日获星趋势图1595awesome-llm-apps518awesome399all-rag-techniques346chili3d324ai-agents-for-beginners186deepeval182self-llm170youtube-tr

qianmoQ·2025-06-16 12:21

通过 BEV 世界模型进行在线轨迹评估的端到端驾驶

End-to-EndDrivingwithOnlineTrajectoryEvaluationviaBEVWorldModel25年4月来自中科院自动化所和中科院大学端到端自动驾驶通过将感知、预测和规划整合到一个完全可微分的框架中取得了显著进展

一点.点·2025-06-16 10:40

使用Elasticsearch实现高效的RAG系统:原理、实现与最佳实践

标题:使用Elasticsearch实现高效的RAG系统:原理、实现与最佳实践内容:使用Elasticsearch实现高效的RAG系统:原理、实现与最佳实践1.引言检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration

llzwxh888·2025-06-16 02:50

Langchain学习笔记(五)：检索增强生成(RAG)基础原理

一.RAG系统的基本原理与架构检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合了检索系统和生成式AI的混合架构，旨在解决大语言模型(LLM)的知识时效性和幻觉问题

zhangsan0933·2025-06-16 01:09

奇安信常见安全漏洞及修复

XSS注意:过滤器对奇安信XSS扫描无效解决方式:1,设置HttpOnly属性.在接口中添加下面的代码.response.setHeader("Set-Cookie","cookiename=cookievalue

qiaosaifei·2025-06-15 14:29

论文略读：The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems

省流：在RAG中，噪声文档不仅没有对系统性能造成负面影响，反而能够显著提高系统的准确性1检索文档类型分类相关文档包含直接与查询相关的信息，提供直接回答或解释查询的标准数据。相关但不包含答案文档虽然没有直接回答查询，但在语义上或背景上与主题相关联。例如，如果有人问拿破仑的马的颜色，一份表述拿破仑妻子马的颜色的文档，虽然不包含正确信息，但与之高度相关。不相关文档与查询无关，代表了检索过程中的一种信息噪

UQI-LIUWJ·2025-06-15 10:01

c#和c++区别

voidChangeValue(intnum){num=100;//修改副本，不影响原始值}intoriginal=50;

湖北二师的咸鱼·2025-06-14 22:08

【Python】实现isPrime()函数判断质数+异常处理

如果整数是质数，返回True，否则返回Falsen=input()defisPrime(n):l=[]try:n=eval(n)foriinrange(1,n+1):ifn%i==0:l.append(

百万年薪天才少女·2025-06-14 04:39

基于深度学习的文本检索

基于深度学习的文本检索文本检索（TextRetrieval）是指在大量文本数据中，根据用户的查询文本找到相关文档。基于深度学习的方法通过提取文本的高层次语义特征，实现了高效和准确的文本检索。

SEU-WYL·2025-06-13 22:29

大模型现在用的最多其次是预训练模型,大模型用于rag agent 预训练模型用于微调任务

RAG（Retrieval-Augmented

MYH516·2025-06-13 21:52

多模态大语言模型arxiv论文略读（117）

Training-freeZero-shotComposedImageRetrievalviaWeightedModalityFusionandSimilarity➡️论文标题：Training-freeZero-shotComposedImageRetrievalviaWeightedModalityFusionandSimilarity

胖头鱼爱算法·2025-06-13 15:42

多模态大语言模型arxiv论文略读（119）

ODE:Open-SetEvaluationofHallucinationsinMultimodalLargeLanguageModels➡️论文标题：ODE:Open-SetEvaluationofHallucinationsinMultimodalLargeLanguageModels

胖头鱼爱算法·2025-06-13 15:10

RAG：2025年检索增强生成前沿技术完全指南

一、RAG技术的核心突破与行业影响在生成式人工智能爆发的今天，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）正以其独特的技术架构，成为连接静态知识库与动态生成能力的桥梁

大模型之路·2025-06-13 11:18

Kotlin基础语法五

继承与重载的open关键字KT所有的类，默认是final修饰的，不能被继承，和Java相反open：移除final修饰类型转换openclassPerson2(privatevalname:String

纳于大麓·2025-06-13 09:02

《Linux C编程实战》笔记：多路复用

select方式#includeintselect(intnfds,fd_set*readfds,fd_set*writefds,fd_set*exceptfds,structtimeval*timeout

ouliten·2025-06-13 09:27

用于树组织检索的递归抽象处理代码详解

用于树组织检索的递归抽象处理RAPTOR:RECURSIVEABSTRACTIVEPROCESSINGFORTREE-ORGANIZEDRETRIEVALRaptorgitee地址：lengyanju8

堂堂客·2025-06-13 05:31

【大模型应用笔记】检索增强生成（RAG）是什么？

基础介绍RAG(RetrievalAugmentedGeneration)（检索增强生成）：给模型配备一个"外部记忆库"，类比于像给秘书配备了一个随时可查的资料库。

·2025-06-13 02:12

大模型笔记_模型微调 vs RAG

1.模型微调与RAG介绍模型微调（Fine-tuning）：大模型笔记_模型微调-CSDN博客检索增强生成RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）：大模型笔记_检索增强生成(

饕餮争锋·2025-06-13 02:12

大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）

1大模型知识更新的困境大模型的知识更新是很困难的，主要原因在于：训练数据集固定,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源，并且需要相当长的时间LLM的知识是编码在数百亿个参数中的,无法直接查询或编辑其中的知识图谱——>LLM的知识具有静态、封闭和有限的特点。——>为了赋予LLM持续学习和获取新知识的能力,RAG应运而生2RAG介绍这是

·2025-06-13 02:11

论文阅读：Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Ef

检索增强生成（RAG）技术利用大型语言模型（LLM）的上下文学习能力，生成更准确、更相关的响应。RAG框架起源于简单的“检索-阅读”方法，现已发展成为高度灵活的模块化范式。其中一个关键组件——查询重写模块，通过生成搜索友好的查询来增强知识检索。这种方法能使输入问题与知识库更紧密地结合起来。作者的研究发现了将QueryRewriter模块增强为QueryRewriter+的机会，即通过生成多个查询来

clvsit·2025-06-12 17:04

CON:Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models 论文解读

目前RALM主要存在两个问题：搜索结果误导性：搜索结果依赖其召回和排序，所以不一定和问题相关，不相关的结果融合到大模型中会给大模型带来误导导致错误的答案（甚至有的时候大模型依靠内部记忆能够正确回答）；回复幻觉问题：针对无法回答的问题（不管是搜索结果还是内部记忆），大模型有时也会一本正经的胡说八道。本篇paperCON（Chain-of-Note）主要就是解决上面两个问题：如下图所示，有三种情况搜索

亦万·2025-06-12 17:29

企业级RAG系统架构设计与实现指南（基于Java技术栈）

为了解决这一问题，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGenera

在未来等你·2025-06-12 04:54

RAG 文档解析难点1：多栏布局的 PDF 如何解析

写在前面在构建检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)应用时，高质量的数据源是成功的基石。PDF作为一种广泛使用的文档格式，承载着海量的知识。

kakaZhui·2025-06-12 02:23

C++ constexpr 和 if constexpr

-constexpr(introducedinC++11)marksfunctionsorvariableswhosevaluescanbeevaluateda

Arthur...J·2025-06-12 02:20

检索增强生成（RAG）技术深度解析：从原理到实践

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）技术应运而生，旨在通过无缝集成外部数据源，提升生成模型的准确性和可靠性。1.2核心定义RAG是一种将信息检

编程巫师·2025-06-11 17:43

RAG是什么？手把手教你从零构建RAG系统全面指南（含代码）

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）应运而生，这一创新性方法通过将大语言模型与外部知识源相结合，有效提升了其性能。

大模型研究院·2025-06-11 10:23

LangChain 概述 (模块索引)

三、langchain能帮助我们干什么1、LLMs和Prompts(提示)2、Chain(链)3、DataArguementedGeneration4、Agents(代理)5、memory(记忆)6、Evaluation

Miyazaki_Hayao·2025-06-10 23:37

NLP-数据集

目录第一章STS（语义文本相似度）（重点）一、SemEvalSTS年度任务（2012-2017）1.SemEval-2012STS2.SemEval-2013STS3.SemEval-2014STS4.

hello，你好呀·2025-06-10 22:28

VTK如何让部分单位不可见

vtkDataSet中的部分单元不可见，查阅了一些资料大概有以下几种方式1.通过颜色映射表来进行，是最正规的做法vtkNewlut;//值为0不显示，主要是最后一个参数，透明度调为0lut->SetTableValue

·2025-06-10 21:52

11、Hive数据仓库——UDF、UDTF

文章目录Hive数据仓库——UDF、UDTFUDF:一进一出案例一创建Maven项目，并加入依赖编写代码，继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，实现evaluate方法

liangzai2048·2025-06-10 13:52

[论文阅读] 人工智能+软件工程 | 理解GitGoodBench：评估AI代理在Git中表现的新基准

理解GitGoodBench：评估AI代理在Git中表现的新基准论文信息GitGoodBench:ANovelBenchmarkForEvaluatingAgenticPerformanceOnGitTobiasLindenbauer

张较瘦_·2025-06-10 04:21

RCE绕过：无字母数字webshell之命令执行

.");}eval($code);}else{highlight_file(__FILE__);}这道题分析：1.webshell长度不超过352.正则过滤掉了数字字母还有$和_因为禁止了$符号，所以我们无法构造

小骆不吃辣（嘎嘎努力版）·2025-06-10 01:27

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