文章目录1摘要2核心Maven依赖3核心代码3.1application配置3.2openApi配置类3.3POJO类使用示例3.3.1实体类3.3.2请求参数3.3.3公共返回参数(包含泛型)3.4Controller控制层示例4升级注意事项(踩坑指南)4.1Swagger2注解替换4.2公共返回参数不能使用`@Schema`注解，否则就会只生成一个`SwaggerModel`4.3Get请求参数前需要添加`@ParamterObject`注解5使用效果5.1导出到Postman等测试工具的接口数据地址5.2Knife4j导出接口文档5.3Knife4jUI界面5.4SwaggerUI界面6
在人工智能的动态格局中，检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration-RAG）已经成为游戏规则的改变者，彻底改变了我们生成文本和与文本交互的方式。RAG使用大型语言模型(LLMs)等工具将信息检索的能力与自然语言生成无缝结合起来，为内容创建提供了一种变革性的方法。起源与演变在2020年的关键论文中，Facebook研究人员解决了大型预训练语言模型的局限性。他们引入了RAG，这是一种结合了两种类型记忆的方法：一种类似于模型的先验知识，另一种类似于搜索引擎，使其能够更智能地访问和使用信息。RAG令人印象深刻的是，它在需要大量知识的任务（例如回答问题）中表现优于其他模型，并
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。原标题：GraphAlign:EnhancingAccurateFeatureAlignmentbyGraphmatchingforMulti-Modal3DObjectDetection论文链接:https://arxiv.org/pdf/2310.08261.pdf作者单位：北京交通大学河北科技大学清华大学论文思路：LiDAR和camera是自动驾驶中3D目标检测的互补传感器。然而，探索点云和图像之间的非自然交互(unnaturalinteraction)具有挑战性，关键因素是如何进行异构模态的特征对齐。目前，许多方法仅通过投影校准来实现特
语音增强之谱减法语音增强之谱减法原理介绍缺点和改进代码实现仿真结果参考文献原理介绍谱减法(SpectralSubtraction)是最早出现的语音增强算法之一，由于实现简单且实时性较好，获得了广泛的应用。它假设语音和噪声是加性混合，且噪声是缓慢变化的，通过在静音段估计和更新噪声频谱，从带噪语音谱中减去噪声来增强语音。设y(n)y(n)y(n)为带噪语音信号，由纯净语音信号x(n)x(n)x(n)和噪声信号d(n)d(n)d(n)混合形成y(n)=x(n)+d(n)y(n)=x(n)+d(n)y(n)=x(n)+d(n)对等式两边做傅里叶变换转换到频域Y(ω)=X(ω)+D(ω)Y(\omega
10月24日消息，Mozilla近日面向Windows、macOS和Linux平台，发布了最新的火狐浏览器Firefox119稳定版。下载地址：https://ftp.mozilla.org/pub/firefox/releases/119.0/Firefox119稳定版在修复此前版本中存在的诸多BUG之外，主要添加了在PDF文档中插入图片、增强FirefoxView，以及通过引入EncryptedClientHello（ECH）增强隐私等。IT之家在此附上Firefox119稳定版主要改进如下：改进FirefoxView：用户可以在该页面，查看所有窗口打开的标签页，如果同步之后，还可以看到其
只有4k窗口长度的大模型，也能阅读大段文本了！普林斯顿的华人博士生的一项最新成果，成功“突破”了大模型窗口长度的限制。不仅能回答各种问题，而且整个实现的过程全靠prompt就能完成，不需要任何的额外训练。研究团队创建了一种名为MemWalker的树形记忆策略，可以突破模型本身的窗口长度限制。测试过程中，模型阅读的最长文本包含了1.2万+token，成绩相比LongChat大幅提高。相比于相似的TreeIndex，MemWalker可以进行推理并回答任何问题，而不是只做概括。MemWalker的研发利用到了“分而治之”的思想，就此有网友这样评论：每次我们让大模型的思考过程更像人类，它们的表现就会
OpenAI宣布在ChatGPT中引入一项新功能，可以根据用户对话创建独特的图像。该功能可供ChatGPT的Plus和Enterprise用户使用，便于基于用户描述进行视觉渲染，并支持直接在聊天中进行迭代细化。底层技术由OpenAI的高级图像模型DALL·E3驱动。DALL·E3是OpenAI内外多项研究进展的结晶。值得注意的是，它的视觉效果不仅更吸引人，而且更清晰，优于前代。它在渲染文本、手和面部特征等复杂组件方面表现出娴熟的技巧。增强了对详细提示做出反应和支持各种纵横比的能力，这源于先进的训练方案。通过使用尖端的图像字幕，可以为训练图像生成更好的文本描述。DALL·E3通过在这些增强型字幕
谷歌近日宣布了GooglePlayProtect新的实时扫描功能，使恶意应用程序更难利用多态性逃避检测。这为所有Android用户提高安全性走出了重要的一步，期待能借此有效减少平台上的恶意软件感染次数。实时代码扫描谷歌的PlayProtect平台是Android内置的保护系统，专门用于在设备上扫描无用的软件和恶意软件，其每日会进行1250亿次扫描并得出一定数据。关于PlayProtect的警告，图源：Google问题在于，在GooglePlay以外推广的恶意应用程序的作者采用了人工智能和多态恶意软件，它们经常改变恶意程序中的可识别信息，以绕过自动安全平台，使这些扫描失效。一旦这些应用程序被安装
不使用C++11随机寻找增强的随机专家...我需要在许多不同范围之间生成随机数。我写了以下功能：#include#include#includeboost::mt19937g_oRng;intgenerateIntVariate(intp_iMin,intp_iMax){boost::uniform_intmin_to_max(p_iMin,p_iMax);boost::variate_generator>oGen(g_oRng,min_to_max);returnoGen();}floatgenerateFloatVariate(intp_fMin,p_fMax){boost::unifor
10月14日消息，WineHQ当前正以2个星期为周期，推进Wine8.x版本更新，团队于今天正式推出了8.18更新。Wine8.18在8.17版本基础上，进一步为Wayland驱动程序增强窗口管理。Wine正在推进这个X11/XWayland替代方案，努力为Windows游戏/应用程序提供原生Wayland支持。Wine8.18还捆绑了用于DirectMusic处理的FluidSynth库，并在Wine的Direct3D(D3D10)代码路径中实现了更多效果支持。Wine8.18共计修复了44处BUG，包括修复《虚幻竞技场2004》的崩溃问题。Wine（“WineIsNotanEmulator
