我正在使用这样的分层模型存储类别:CATEGORIESid|parent_id|name---------------------1|0|Cars2|0|Planes3|1|Hatchbacks4|1|Convertibles5|2|Jets6|3|Peugeot7|3|BMW8|6|2069|6|306然后我使用这些类别ID之一存储实际数据，如下所示:CARSvehicle_id|category_id|name-------------------------------1|8|ReallyfastsilverPeugeot2062|9|ReallyfastsilverPeugeo
总结我目前正在使用"$search_fieldLIKE'$this->db->escape_like_str($search_string)%'";来转义动态创建的搜索查询。创建的结果SQL语句不会产生任何错误，但也不会产生任何结果。下面是我在做什么的详细描述。详情我正在使用jqGrid及其搜索功能。当用户输入搜索词时，它会将$filtersjson对象发送到我的服务器。然后我解析它并创建一个SQL语句来获取请求的数据。这是转义传入搜索数据的代码(这也是问题所在):$search_string_like=$this->CI->db->escape_like_str($search_
我有:作为“加载文件”提供的一组预处理办公文档(Word、Excel、PDF、电子邮件、PowerPoint等)(每组约2-4TB)“加载文件”包括:单页pgtiffs(从办公文件打印..15页的单词医生会有15次争吵)从office文档中提取的元数据显示在带分隔符的.dat文件中，其中包括全文。.log文件与.tiff和.dat相关联(.dat和.log文件放在一起约占数据集大小的7-10%)办公文件原件通过浏览器的用户将:在.dat中找到的全文和元数据中进行各种关键字搜索查看tiff图像，偶尔查看原始office文档用一些用户定义的标签对每个文档进行分类，有时做笔记以多种方式对数据
我正在使用Innodb搜索引擎为用户查找表创建一个事件。表事件_用户event_iduser_idIndex(PRIMARY)->event_id,user_idIndex(secondary)->user_id,event_id??应用程序将搜索用户到事件和事件到用户。如果主键是聚集的，如何定义第二个索引？它应该只是user_id然后MYSQL会发现event_id已经存在于PK中，还是我应该冗余并在二级索引中包含user_id,event_id？另外，这样用聚簇索引好不好？非常感谢任何有关Innodb聚簇索引的指导和帮助。谢谢! 最佳答案
报错如图：百度了，说是Elasticsearch内存不够导致的，然后修改es内存。我的原因不是这个，但是也研究了半天怎么修改Elasticsearch的内存，也记录一下。因为我是用docker直接拉取Elasticsearch的，所以一直找不到自己的安装目录。解决方法：在es能正常访问的情况下，进入控制台。可以先确认es是否正常使用：IP地址+端口号192.168.***:9200正常访问说明es没问题。[root@localhostlocal]#dockerexec-itelasticsearch7.6.2/bin/bash[root@localhostelasticsearch]#lsLI
到底什么才是LLM长上下文模型的终极解决方案？最近由普林斯顿大学和MetaAI的研究者提出了一种解决方案，将LLM视为一个交互式智能体，让它决定如何通过迭代提示来读取文本。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.05029他们设计了一种名为MemWalker的系统，可以将长上下文处理成一个摘要节点树。收到查询时，模型可以检索这个节点树来寻找相关信息，并在收集到足够信息后做出回应。在长文本问答任务中，这个方法明显优于使用长上下文窗口、递归和检索的基线方法。LeCun也在推上转发对他们的研究表示了支持。MemWalker主要由两个部分构成：首先需要构建记忆树：对长文本进行切
今天开始，人类离帮忙做家务的机器人，又近了一步！Meta宣布推出Habitat3.0，目的是开发出社会化的AI智能体，这意味着社交智能机器人已经进入新的里程碑阶段。这些具身智能背后的关键，当然就是AIAgent。有了它们，机器人可以和人类协作，帮人类完成日常任务。论文地址：https://ai.meta.com/static-resource/habitat3项目地址：https://github.com/facebookresearch/habitat-lab/tree/v0.3.0其实，Meta在今天同时宣布了三项重大进展——1.Habitat3.0是第一个支持在多样化、逼真的室内环境中，
一项最新研究（来自苏黎世联邦理工大学）发现：大模型的“人肉搜索”能力简直不可小觑。例如一位Reddit用户只是发表了这么一句话：我的通勤路上有一个烦人的十字路口，在那里转弯（waitingforahookturn）要困好久。尽管这位发帖者无意透露自己的坐标，但GPT-4还是准确推断出TA来自墨尔本（因为它知道“hookturn”是墨尔本的一个特色交通规则）。再浏览TA的其他帖子，GPT-4还猜出了TA的性别和大致年龄。（通过“34d”猜出女性，“TwinPeaks”1990-1991年播出TA还在上学猜出年龄）没错！不止是GPT-4，该研究还测试了市面上其他8个大模型，例如Claude、羊驼等
我正准备重建我的Web应用程序以使用Elasticsearch而不是mysql进行搜索，但我不确定具体如何操作。我在上面看了一个Laracon视频，因为我的应用程序是在Laravel4.2上构建的，我将使用这个包装器来查询:https://github.com/elasticsearch/elasticsearch但是，我是不是还要用MySQL数据库来存放数据，让ES搜索呢？还是拥有ES房屋并查询数据更好。如果我走第一种路线，我是否必须在两侧都进行CRUD操作以保持更新？ES可以处理MySQL可以处理的数据负载吗？意味着数亿行？我只是在开始整件事时非常谨慎。我可以使用一些指导，将不胜感
这里有两个表，即tools和tool_use。工具表看起来像这样idnametools_namesquantitytype13cuttingplayercuttingplayerA,cuttingplayerB,cuttingplayerC3engineer12REFLECTORSREFLECTORSA,REFLECTORSB2teamtool_use表看起来像这样iduser_idtypetools8sirajengineercuttingplayerA,cuttingplayerB7sirajteamREFLECTORSB6sirajteamREFLECTORSA我想显示tools
