我正在使用QuickBlox库进行视频聊天。我如何管理它的session？因为当我从实时聊天Activity转到下一个Activity时，我刚刚丢失了session，因为它显示“聊天无法初始化”，然后我必须再次创建session才能进行调用。那么quickbloxsession的生命周期是多长，我该如何管理它。当停止通话或转移到下一个Activity并尝试记忆我无法做到这一点时，我也面临着召回的问题，实际上我尝试了不同的事情，所以每次我都会遇到不同的错误。因此，如果有人有使用QuickBlox库的经验，请在此处寻求帮助。当我停止通话时，我会调用此函数。privatevoidstopCa
当我点击我的rate_btn启动此交易功能时。它工作正常，但在此过程中它再次重新运行我的类Activity(每次使用事务时我的类Activity都会重新运行)因此重置所有内容，如我的msg_ID。例如，每次调用此类Activity时，我的msg_ID都会更改(由于使用随机)，因此当我运行事务时它有效但作为返回，它也运行了类Activity，因此改变了我的msg_ID也是。这是一个场景:sowhenclickthis"rate"buttonitdoestheratingonthecurrentmsg_IDbutwhenIclickonitagain,itratesadifferentms
改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果原创 ully AI工程化 2023-08-2421:08收录于合集#LLM应用架构3个#领域技术13个动手点关注干货不迷路如前文LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍，RAG架构很好的解决了当前大模型Promptlearning过程中contextwindow限制等问题，整体架构简明清晰，易于实现，得到了广泛的应用，但实际落地过程中有大量的实际问题需要改进优化。llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交
0x00MUX多路复用器（Multiplexer）多路复用器(Multiplexer，简称MUX)是一种电路，用于从多个输入中选择一个特定输入。它为 个输入提供一个输出，并有 个selectsingle，作用是从多个输入中选择一个。多路复用器有两个主要部分：选择器和数据线。选择器用于选择输入信号中的一个或多个，并将其传输到输出线路上。数据线则负责传输被选择的输入信号。多路复用器的输入数量和输出数量可以根据需要而变化，常见的有 , , 等比例的多路复用器。多路复用器的工作原理很简单。例如，
近期有项目需求前端播放rtsp视频流，项目是由electron+vue3搭建，没有后端，因此需要在前端实现解析rtsp流及播放，经过多方考察最后选用了ffmpeg+jsmpeg方案实现，具体实现是参考了@牧也の旅行大佬的这篇文章原文地址实现的，感谢@牧也の旅行一直在回复我的各种小白问题，这里记录一下做这个功能时遇到的问题和解决方法：主进程中的程序及其他配置参见原文，这里就不赘述了。1，原文是单路播放，我的需求需要多路播放：本来预想是展示16路，查资料也是说可以显示16路，但实际发现浏览器中只能稳定显示8路，超过后浏览器经常会报WARNING:ToomanyactiveWebGLcontexts
I/O多路转接技术一、I/O多路转接之select1、select函数2、fd_set的相关内容3、如何在代码中高效的使用select函数4、select服务器5、select的优缺点6、select的适用场景二、I/O多路转接之poll1、poll函数2、structpollfd结构2、poll服务器3、poll的优缺点三、I/O多路转接之epoll1、epoll的相关系统调用2、structepoll_event结构3、epoll的工作原理1、三大机制2、一些细节补充4、epoll服务器5、epoll的优点6、epoll工作方式LT和ET工作模式的对比前面我们学习的非阻塞IO，虽然能够在数
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
🔭嗨，您好👋我是vnjohn，在互联网企业担任Java开发，CSDN优质创作者📖推荐专栏：Spring、MySQL、Nacos、Java，后续其他专栏会持续优化更新迭代🌲文章所在专栏：网络I/O🤔我当前正在学习微服务领域、云原生领域、消息中间件等架构、原理知识💬向我询问任何您想要的东西，ID：vnjohn🔥觉得博主文章写的还OK，能够帮助到您的，感谢三连支持博客🙏😄代词:vnjohn⚡有趣的事实：音乐、跑步、电影、游戏目录前言Epoll函数EPOLL_CREATEEPOLL_CTLEPOLL_WAITepoll_event数据结构边沿触发、水平触发小结Epoll内核源码图解分析epollVSs
高级IO（AdvancedIO）是一种在Linux系统中进行非阻塞和多路复用IO操作的技术。这种技术可以提高系统的并发处理能力，提升IO性能，并减少资源的消耗。下面将介绍如何利用Linux的高级IO实现非阻塞和多路复用IO。在传统的阻塞IO模型中，当进行IO操作时，程序会一直等待直到IO操作完成。这种方式会导致程序在等待IO的过程中无法进行其他任务，造成资源的浪费。而非阻塞IO允许程序进行其他任务而不需等待IO操作的完成，从而提高了系统的并发性能。而多路复用IO允许程序同时监视多个IO事件，并一次性等待多个IO事件中的任意一个就绪。这样，程序可以通过一次系统调用来同时等待多个IO操作的完成，而
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈（封面图由文心一格生成）混淆矩阵、精确率、召回率和F1值：如何评估分类器的性能？在机器学习中，分类是一项非常重要的任务。在分类任务中，我们需要根据输入的数据将其分为不同的类别。为了评估分类器的性能，我们需要使用一些指标。其中最常用的指标就是混淆矩阵、精确率、召回率和F1值。本文将详细介绍这些指标的原理，并结合代码进行讲解。1.混淆矩阵混淆矩阵是一种可视化分类器性能的工具，它通常用于评估二元分类器。混淆矩阵以
