nlp一些个人理解与实现

向量数据库与常见的搜索算法

一、引入在深度学习领域，每个实体都是高维向量，每个维度都是某种属性的刻画。比如一行N个字的文本，可以转成N*256维张量，一个图片可以转成3*100*100张量。将这些向量投射到空间中，可以发现越“相似”的实体，他们的向量也在空间中更“接近”。这样，就可以在其附近搜索相邻的向量，从而获得相似的实体——最近邻问题。但是传统的数据库的查询方式，并不能很好的适用于向量数据。向量数据库配备了专门的搜索算法
杰瑞哥哥·2025-03-26 20:38

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索背景简介当我们谈论创建人工智能（AI）时，机器学习（ML）和深度学习是重要的起点。面对众多的选择和术语，新手很容易感到不知所措。
韩锋裂变营销·2025-03-26 20:38

SpringBoot - 后端数据校验的实现

SpringBoot-后端数据校验的实现通常来说，为了提高系统运行效率，都会在前端进行数据校验，但后端的数据校验仍然必不可少，因为用户还是可能在获取数据接口后手动传入非法数据，所以后端还是需要做数据校验
weixin_35688430·2025-03-26 20:08

Flink+Paimon/Hudi+Doris湖仓架构在各大公司落地的一些总结

记录一下各大公司落地湖仓项目的主要解决的问题和收益，从这些已经有的实践中吸收一些经验。参考的分享文档在文章末尾。
王知无(import_bigdata)·2025-03-26 20:07

【ffuf 详细使用教程】

ffuf详细使用教程一、ffuf核心功能与安装验证1.功能概述2.安装验证二、目录/文件爆破（基础与进阶）1.基础命令2.过滤与优化3.递归扫描三、子域名枚举（高效实战）1.基础命令2.多级子域名爆破3
D-river·2025-03-26 20:07

怎么保证测试用例能百分之百覆盖所有测试点？

冒烟测试，正常的流程是否走的通2、页面元素的检验，即检查页面字段内容、格式、边界值、数据类型、特殊字符、样式、布局等等跟业务没关系的检查，适用所有系统3、接口测试，通过工具传参看接口能否正常响应，包括输入一些异常的数据
画江湖Test·2025-03-26 19:37

SpringBoot使用Websocket技术实现聊天功能--后端部分（三）

所需依赖：javax.websocketjavax.websocket-api1.1providedorg.springframework.bootspring-boot-starter-freemarkerorg.springframework.bootspring-boot-starter-websocket-->org.apache.tomcat.embed-->tomcat-embed-w
oct1025·2025-03-26 19:37

初识TensorFlow Lite

由此出现了机器学习与移动设备的碰撞，在移动设备上使用、应用机器学习的成果是很有必要的。
这次选左边·2025-03-26 19:06

AnalyticDB: 强大的云端向量数据库解决方案

本文将深入探讨AnalyticDB的特性、使用方法，以及如何将其与LangChain框架结合使用，为AI应用提供强大的后端支持。AnalyticDB简介Ana
qq_37836323·2025-03-26 19:36

【Python第三方包】串口通信(pySerial包)

Python提供了许多第三方库来简化串口通信的实现，其中pySerial包是一个备受欢迎的选择。本文将介绍pySerial包，讨论如何使用它在Python中进行串口通信。无论是与
人才程序员·2025-03-26 19:36

Photoshop（PS ）CS6 - 2025 软件安装包+安装教程

使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑和创造工作。PS有很多功能，在图像、图形、
初心领域·2025-03-26 19:05

竞品已占据市场先机，如何找到差异化突破口

当竞品已占据市场先机时，找到差异化突破口的关键包括精准分析市场需求、深入研究竞品特点、突出自身核心优势、创新产品或服务体验、以及强化品牌定位与传播策略。
JD技术委员会·2025-03-26 19:35

什么是人力资本管理（HCM）和HCM软件

尽管有时可以互换使用,但与HR,HRM
JD技术委员会·2025-03-26 19:05

IDEA/DataGrip 开发者的必备插件 - PawSQL for Jetbrains, 开发人员的SQL优化工具

通过与PawSQLCloud或企业私域部署的PawSQL优化平台配合使用，让开发者在在自己的IDE中完成SQL性能优化。在IDEA/DataGrip
PawSQL，在线SQL优化工具·2025-03-26 19:05

ClickHouse与TiDB实操对比：从入门到实战的深度剖析

ClickHouse与TiDB实操对比：从入门到实战的深度剖析宝子们，在当今数据驱动的时代，选择合适的数据库对于处理海量数据和支撑业务发展至关重要。
大数据方向陪跑私教·2025-03-26 19:34

登录页面测试用例设计

本文作者总结了一些关于登录用例的经验。一、功能测试用例设计：1、正常登录场景测试用例1：输入正确的用户名和密码，验证用户能否成功登录并跳转到主页面。
软件测试雪儿·2025-03-26 19:03

Python在图像处理领域的第三方库支持（三）

以下是一些常用且功能强大的库，覆盖从基础操作到高级AI视觉任务的各类需求，结合最新技术动态为你深度解析：一、基础图像处理库Pillow(PIL)功能：图像读写、格式转换、尺寸调整、滤镜应用特点：简单易用
赛博AI Lewis·2025-03-26 19:03

关于ES6/7的前端面试题及其解析

4.解构赋值的作用以及如何实现数组解构和对象解构？数组解构对象解构5.Promise的基本概念及状态变化流程？6.Generator函数的工作原理？7.Rest参数与Spread运算符的区别？
HappyAcmen·2025-03-26 19:03

【随笔】一些随笔

提示：仅供参考文章目录业务方向一.作为测试工程师，如何快速理解业务？1.理指标体系2.看需求文档3.看测试用例4.看别人的问题单二、你们公司的测试流程是什么？三、问题单（bug）包含哪些内容？四、bug生命周期五、在测试过程中遇到的难题？六、印象深刻的bug？技术方向一.get和post？二、HTTP和HTTPs区别？三、WEB和移动端APP测试的区别？四、如何进行接口测试？五、接口自动化脚本中，
zyz_Kilig·2025-03-26 19:33

Redis 事务详解：迈向未来的分布式数据一致性方案

在大数据和分布式系统不断演进的今天，数据一致性与高性能存取成为了系统设计中的核心问题。Redis作为内存数据存储的佼佼者，其事务机制为开发者提供了一种既高效又可靠的方式来实现数据的原子性操作。
金枝玉叶9·2025-03-26 19:01

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

图结构校验器实现环检测算法，管理关系验证防止交叉引用循环。性能优化采用延迟加载与分块校验策略，分别处理大型数据解析与内存占用问题。分布式管道验证确
qcidyu·2025-03-26 19:31

Docker 镜像与容器的备份迁移

参：https://cloud.tencent.com/developer/article/2027894Docker镜像与容器的备份迁移容器迁移直接看最后的案例的方式。
CodeStarNote·2025-03-26 19:31

docker镜像迁移

以下是几种堂见的镜像汗移方式本地保存与加载可以使用以下命令将镜像保存到本地:dockersave-omyimage.tarmyimage其中，myimage是要保存的镜像的名称，myimage.tar是保存的文件名
qq_37148449·2025-03-26 19:01

MySql 索引下推知识分享

它可以在对联合索引遍历过程中，对索引中包含的所有字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录之后再回表，能有效的减少回表次数（目前我们使用的mysql版本较高，一般大家可能感觉这是正常的，但是mysql5.6之前都不是这样实现的
程序猿java易·2025-03-26 18:00

【nvidia-B200 生产环境】NVIDIA 570.124.06+Cuda12.8 Ubuntu22.04 nccl-test 一键部署脚本（免修改复制即用）

目录1.初始化与日志记录2.安装基础工具与配置更新3.NVIDIA驱动安装570.124.064.安装MellanoxOFED24.10-2.1.8.05.安装CUDA12.86.安装NCCL和测试7.
清风 001·2025-03-26 18:00

蜜雪冰城配方揭秘~

今天给大家带来一个超级劲爆的分享——蜜雪冰城的秘密配方，我们都知道蜜雪冰城以其超高性价比和美味饮品俘获了无数粉丝的心，肯定也会有一些伙伴好奇其配方,所以今天把藏在网盘中的内容进行分享出来~如浓缩咖啡项目内容原料咖啡粉
探索软件库-崛起之星·2025-03-26 18:30

今天面了一个Java后端男生，真得让我猛抬头

拿offer不是没有道理的，也建议金三银四跑Java后端的都可以去看看场景题，现在都在问，多准备一些，有需要可以嗱去看看，都是常问的面试题!
2501_91147366·2025-03-26 18:28

深度解析购买陪伴就诊 APP 系统时需紧盯软件公司的关键技术环节

当下，大多数顾客在软件知识方面较为欠缺，甄别能力有限，这使得他们很容易被一些软件公司的花言巧语迷惑，最终以高价购买到劣质产品。而顾客案例对于普通顾客而言，是了解系统实际情况最为直观的途径。通过顾
龙兵兵科技·2025-03-26 18:28

微信如何自动转发好友朋友圈？跟圈设置一定要会！

今天就来给大家分享一下，如何通过微信管理系统轻松实现自动跟圈，只需简单三步就能搞定！第一步：登录微信号在微信管理系统上登录需要进行跟圈设置的微信号。
运营秋秋·2025-03-26 18:28

2.Linux命令行界面（CLI）深度指南

目录引言文件权限与用户管理语言环境设置路径与文件系统导航系统命令与文件操作文件与目录管理文本编辑与查看文件操作进阶特殊情况下的复制与移动文件压缩与解压bzip2压缩gzip压
道荣·2025-03-26 18:57

Spring的Aware接口

通过实现这些接口，Bean可以与Spring容器进行交互，从而获得一些额外的功能或信息。
suren5111·2025-03-26 18:57

鸿蒙OS 5 架构设计探秘：从分层设计到多端部署

文章目录鸿蒙OS架构设计探秘：从分层设计到多端部署一、鸿蒙的分层架构设计二、模块化设计的精髓三、智慧分发设计：资源的动态调度四、一次开发，多端部署的实践总结与思考鸿蒙OS架构设计探秘：从分层设计到多端部署最近两年来
熊文豪·2025-03-26 18:57

如何成为一名成功的AI产品经理：从传统产品到AI产品的转型之路

作为产品经理，如何将传统产品转变为AI产品，并在这个过程中实现个人的职业转型，成为了许多人的关注焦点。本文将结合实际经验，为您详细解析AI产品经理的工作流程、学习路径以及成功的关键要素。
python_知世·2025-03-26 18:26

RGB888颜色码与十六位（RGB565）颜色码的转换

最近弄了个ARDUINO开发板玩，发现RGB565的颜色代码转换很不习惯，查了不少资料，发现在我们的计算机中图像是以RGB888格式显示图像的，24位图每个像素保存了32bit的数据，即RGB888+Alpha，Alpha就是半透明填充字节。但是在很多单板机里面是使用RGB565显示图像的，网上很多调色板工具和程序都是用RGB888格式，很少有RGB565的。因此，自己弄了个简单的RGB565和R
wild_lee·2025-03-26 18:56

测试：认识Bug

需求分析：⽤⼾⻆度：软件需求是否合理技术⻆度：技术上是否可⾏，是否还有优化空间测试⻆度：是否存在业务逻辑错误、冗余、冲突等问题测试计划：制定测试计划：什么时候开发测试，什么时候结束测试，耗时多久测试设计与开发
丁世光·2025-03-26 18:55

PHP恶意代码注入xss模拟实现

写在前面模拟简单的注入JS恶意代码实现xss在网站留言或者能够提交数据到数据库中的地方，可以尝试输入代码来测试，是否能写入进去如果提交的数据没有经过校验或处理直接写入数据库并从数据库中读出显示的页面上，
道法自然|~·2025-03-26 18:55

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

以下是RAG系统的难题及其解决方案之一：一、数据质量与覆盖率不足问题：检索模块依赖于外部知识库或文档集合，如果知识
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）

以下是针对这一问题的详细分析和解决方案：1.问题原因分析a.召回质量不足检索模块可能未能有效捕捉用户问题与知识库文档之间的语义匹配关系。使用的检索方法（如基于关键词匹配或简单的向
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

用docker搭建php环境,使用Docker快速搭建PHP开发环境

最近有个同事找过来，希望我对在很早之前写的一个PHP网站上增加一些功能，当时开发使用xampp构建的本地开发环境，但是现在我的笔记本电脑已经更新，没有当时的开发环境。
weixin_39646412·2025-03-26 18:54

嵌入式就业方向

安卓、iOS设备）、汽车（无人驾驶、车载系统）、工业（工业控制、智能设备）、医疗（CT、心率检测设备）等对于专业：电子信息类、自动化类、通信类、电气类、计算机类1、纯硬件偏向底层硬件设计，工作成果直接与硬件挂钩
Volatile_·2025-03-26 18:53

ia-32汇编笔记

的用法为举例方便说一下jnz和jz测试条件JZZF=1JNZZF=0即Jz＝jumpifzero(结果为0则设置ZF零标志为1,跳转)Jnz＝jumpifnotzerotest属于逻辑运算指令功能:执行BIT与BIT
simanstar·2025-03-26 18:23

汇编与反汇编：DEBUG 命令使用指南

前言汇编语言是计算机底层编程语言，直接与CPU指令集对应。掌握汇编语言和调试工具（如DEBUG）是深入理解计算机工作原理的关键。
re1ife·2025-03-26 18:53

树莓派-7-GPIO的应用之LED灯实验

异常及解决4.2参考资料1GPIO编码方式wiringPi和BCM和BOARD编码树莓派上提供了一组GPIO(GeneralPurposeInputOutput，即通用输入/输出)接口，这些接口可以用于做一些电子相关的
皮皮冰燃·2025-03-26 18:53

WebSocket 的错误处理与断线重连

websocket断线重连心跳就是客户端定时的给服务端发送消息，证明客户端是在线的如果超过一定的时间没有发送则就是离线了。如何判断在线离线？当客户端第一次发送请求至服务端时会携带唯一标识、以及时间戳，服务端到db或者缓存去查询改请求的唯一标识，如果不存在就存入db或者缓存中，第二次客户端定时再次发送请求依旧携带唯一标识、以及时间戳，服务端到db或者缓存去查询改请求的唯一标识，如果存在就把上次的时间
前端梦工厂+·2025-03-26 18:22

Linux安装AnythingLLM

1.AnythingLLM简介AnythingLLM是MintplexLabs开发的一款可以与任何内容聊天的私人ChatGPT，是高效、可定制、开源的企业级文档聊天机器人解决方案。
neter.asia·2025-03-26 18:52

k8s学习--Secret详细解释与应用

类似与Confi
爱吃龙利鱼·2025-03-26 18:22

如何用visual studio2015搭建汇编环境编写汇编

在VisualStudio2015中搭建汇编环境可以通过安装VisualC++(VC++)和MicrosoftMacroAssembler(MASM)来实现。
ToF君·2025-03-26 18:51

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

简介简介：针对传统的超分辨率重建技术所重建的图像过于光滑且缺乏细节的问题，作者提出了一种改进的生成对抗图像超分辨率网络。该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。论文题目：ImageSuper-resolutionReconstruction
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。作者在生成器中采用了三种常见的损失计算，在鉴别器中结合了最小二乘和相对论损失来改善模型训练。论文题目：ImageDeblurringBasedonGenerativeAdversarialNetworks（基于生成对抗网络的图像去模糊
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

号码黑名单过滤：净化通信环境的有力武器

企业营销的痛点与号码黑名单过滤的重要性对于企业而言，精准营销是提高营销效果和降低成本的关键。在
HjMUhK901995·2025-03-26 17:21
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