一、java基础:(约5分)1、Java程序的结构publicclassHelloWorld{/*第一个Java程序*它将输出字符串HelloWorld*/publicstaticvoidmain(String[]args){System.out.println("HelloWorld");//输出HelloWorld}}2、编译结果HelloWorld3、编译命令javacHelloWorld.java4、执行命令javaHello5、Java语言特点简单、面向对象、平台无关、多线程、动态二、java语言基础上(语法基础，50%题都会涉及):(>15分)1、标识符定义规则Java所有的组成部
使用golang基于OpenAIEmbedding+qdrant实现k8s本地知识库文章博客地址:套路猿-使用golang基于OpenAIEmbedding+qdrant实现k8s本地知识库流程将数据集通过openaiembedding得到向量+组装payload,存入qdrant用户进行问题搜索,通过openaiembedding得到向量,从qdrant中搜索相似度大于0.8的数据从qdrant中取出相似度高的数据将获取到的QA,组装成prompt向chatgpt进行提问,得到回答向量数据库qdrantqdrant是一个开源的向量搜索引擎,支持多种向量距离计算方式官方文档:https://q
知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等
Unity添加中文字体##1、拷贝字体文件拷贝C:\Windows\Fonts文件夹下，华文细黑常规文件到项目中 ##2、下载中文字库链接:https://pan.baidu.com/s/1KW31KB5vEImZHUWvQ9PLEQ提取码:bgug 3、添加字体字库选择Window->TextMeshPro->FontAssetCreator 进入FontAssetCreatora、SourceFontFile选择字体文件b、AtlasResolution都设置为8192c、CharacterSet选择CharactersfromFiled、CharacterFile选择字库文件e、点击Ge
鸿蒙线程基础知识概述线程管理任务分发器TaskDispatcher线程优先级任务分发器TaskDispatcher的多种实现1、全局并发任务分发器GlobalTaskDispatcher2、并发任务分发器ParallelTaskDispatcher3、串行任务分发器SerialTaskDispatcher4、专有任务分发器SpecTaskDispatcher派发任务1、同步派发任务(syncDispatch)2、异步派发任务(asyncDispatch)3、异步延迟派发任务（delayDispatch）4、任务组（Group）5、取消任务（Revocable）6、同步设置屏障任务（syncDi
目录论文地址及代码速览主要解决的问题—扩散模型预测慢0.Abstruct0.1逐句翻译总结1.INTRODUCTION1.1逐句翻译第一段（扩散模型在各个方面取得很好的成果）第二段（提出扩散模型预测慢的问题）第三段（作者提出自己的想法）文字说明1.2总结3PROGRESSIVEDISTILLATION第一段（简单介绍如何蒸馏减少步数）第二段第三段（继续描述这个迭代可以不断递归使用，学生变成新的老师）第四段（这里调整Alph1为0真的没看懂，得看看代码）论文地址及代码谷歌research的成果，ICLR2022https://arxiv.org/abs/2202.00512tenserflow官
ApacheZooKeeperhttps://zookeeper.apache.org/官网为: 名字.apache.org1.zookeep概念 一个团队里面，需要一个leader，leader是干嘛用的？ （分布式协调框架） 1.管理什么的咱不说。 2.外面的人，想问关于这个团队的一切事情，首先就会去找这个leader，因为他知道的最多，而且他的回答最靠谱。2.zookeep作用2.1配置中心(已经被取代)Apollo配置中心：配置信息一致性=>Zookeeper
上篇我给大家说了中国银行、农业银行、建设银行的特色文化知识，今天就接着来说说另外几个国有行的文化知识有哪些，要知道银行的特色知识是很值得重视的，无论在笔试还是面试中都会涉及到，银行的企业文化以及近来发生的一些热点重大事件，都是考察的一点，大家要重视起来哦！工商银行公司全称：中国工商银行股份有限公司公司类型：股份制商业银行公司总部：北京创办时间：1984年1月1日上市地点：香港联合交易所、上海交易所企业使命：提供卓越金融服务服务客户、回报股东、成就员工、奉献社会企业愿景：建设最盈利、最优秀、最受尊重的国际一流现代金融企业品牌形象：您身边的银行，可信赖的银行企业价值观：工于至诚，行以致远基本价值取
当我读到只有不到20%的IT专业人士表示他们的组织可以正确监控公共云基础设施时，这让我想起了我与全球网络经理进行的反复出现的网络可见性对话。云工作负载的动态和分布式特性加上移动劳动力使得避免影子IT和实现网络流的精细可见性对许多企业来说具有挑战性。传统的VPN解决方案可为移动和远程员工提供连接，但几乎无法实现相同的可见性和可能的本地控制。将流量路由回公司总部进行审计并不是一个切实可行的解决方案。这样做会削弱性能并限制云和移动首先带来的好处。对于企业来说幸运的是，基于云的SD-WAN通过在全球范围内、本地和云中实现安全、受监控和策略执行的WAN连接来解决这个问题，而不会牺牲性能。但是，究竟是什么
这一章我们聊聊有哪些方案可以不用微调直接让大模型支持超长文本输入，注意这里主要针对无限输入场景。之前在BERT系列中我们就介绍过稀疏注意力和片段递归的一些长文本建模方案长文本建模BigBird&Longformer&Reformer&Performer，不过以上方案无一例外都需要在训练阶段引入。针对当前大模型微调成本高的问题，更多研究放到如何在模型外部支持长文本输入。先讨论下为啥当前的大模型会在推理时存在输入长度的限制，主要有以下几点原因Attention矩阵计算复杂度：在不引入稀疏注意力的条件下，Attention矩阵的内存和计算复杂度是\(O(序列长度^2)\)，文本长度的上升会带来显存的
