一、前言继OpenAI和Google的产品发布会之后，大模型的能力进化速度之快令人惊叹，然而，对于很多个人和企业而言，为了数据安全不得不考虑私有化部署方案，从GPT-4发布以来，国内外的大模型就拉开了很明显的差距，能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而现阶段切入大模型应用落地最合适的方案依然是结合大模型基于RAG检索增强来实现知识库的检索和生存。从而构建个人或者企业私有化的本地知识库。你只需要将本地私有的PDF、Word文档和文本文件嵌入到本地向量库，连接上LLM，然后就可以通过对话、搜索的方式进行回答问题、提供见解，甚至生成摘要。接下来我们就介绍一下MintplexLab
互联网大厂技术-elasticsearch(es)-在数据量很大的情况下（数十亿级别）提高查询效率目录一、问题分析二、问题剖析三、性能优化的杀手锏(filesystemcache)四、数据预热五、冷热分离六、document模型设计七、分页性能优化八、解决方案一、问题分析这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过es，因为啥？其实es性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较卡么？所以你要是
总结分享我司通过AI提升软件开发效率与质量调研报告，问题踩坑之路调研背景调研目的调研方向，关注以下几个方面方向1：代码生成与优化（提升研发效率+节约时间）方向2：代码隐患审查Review（提升研发质量+节约时间）方向3：协助自动化测试（提升研发质量+时间）未来可以考虑使用方向4：持续集成与持续部署（节约部署成本+时间）未来可以考虑使用AI工具选项调研结果调研后推荐工具开展推进GithubCopilot（推荐）调研结果推荐使用工具分析使用要求花销成本采购方案个人版企业版（GitHubCopilotEnterprise）个人不推荐，比较麻烦需要申请，而且还要使用GitHubCopilotCloud
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion有谁知道有界一致循环队列的(开源)实现，或内置到android/java中的可用API类？这个集合我需要的并发(非同步或基于锁的)操作至少是入队和出队，但入队也足够了。对于那些不确定我需要的Collection的人，这里有一些更多信息:bounded-有最大数量的项目可以在里面。并发-允许多个线程在没有任何类型的锁定的情况下高效地运行操作。这与同步解决方案相反，它只允
目录前言一、TableAgent介绍及其优势？1、会话式数据分析，所需即所得2、私有化部署，数据安全3、支持企业级数据分析,大规模，高性能4、支持领域微调，专业化5、透明化过程，审计部署二、使用TableAgent进行全球高校数据案例多维度数据分析1、注册2、选择数据集并导入3、开始提问1:这个是什么数据集，每个字段的含义？4、提问2:这份数据中，包含了全世界多少所院校，统计不同国家学校的数量，并倒序排序，对前五个画图并解读一下？5、提问3:画图分析中国的前10所大学最重要的3个指标，简单总结一下他们之间的比较分析?6、提问4：从数据中看，是不是院校学术声誉评分越高，就业前景评分就越好?7、提
一、简介GracefulResponse是一个SpringBoot技术栈下的优雅响应处理器，提供一站式统一返回值封装、全局异常处理、自定义异常错误码等功能，使用GracefulResponse进行web接口开发不仅可以节省大量的时间，还可以提高代码质量，使代码逻辑更清晰。强烈推荐你花3分钟学会它！本项目案例工程代码：https://github.com/feiniaojin/graceful-response-example.git ，注意选择最新版本的分支。SpringBoot版本GracefulResponse版本graceful-response-example分支2.x3.2.1-bo
目录OJ链接一、直接插入排序二、希尔排序三、直接选择排序常规： 第二种：四、堆排序五、冒泡排序六、快速排序常规：三路划分优化效率七、归并排序八、计数排序OJ链接 一、直接插入排序classSolution{public:vectorint>sortArray(vectorint>&nums){for(inti=0;isize()-1;i++){intend=i;inttmp=nums[i+1];while(end>=0){if(nums[end]>tmp){nums[end+1]=nums[end];--end;}elsebreak;}nums[end+1]=tmp;}returnnum
我正在寻找有关动画内容的最佳渲染(以及可能缓存)的建议，动画内容的性质是在运行时确定的，无法预先计算。我正在开发我的第一个Android应用程序，并决定了一个(目前)“玩具”项目，该项目需要较短的字母数字代码并将其转换为图像和动画。(SourceForge项目位于http://sourceforge.net/projects/picturecode，而设计文档位于https://docs.google.com/file/d/0B-yO-2scTVuRSkk2NDdiZ3YzTDg/edit?usp=sharing)我正在设计用于将预定义和用户定义的代码嵌套在其他代码中的操作，以允许使用
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
Helloeverybody!今天打算给大家介绍一个功能比较强大的数据结构的基础，它不仅具有很高的应用价值而且排序效率很高。冒泡排序都知道叭，它的时间复杂度为O(n^2)，而堆排序的时间复杂度为O(n*logn)。堆排序直接碾压冒泡排序。在c语言阶段，我曾给过大家qsort函数模拟实现的代码，我是以冒泡排序为底层逻辑实现的：时间复杂度为O(n^2)。而真正库文件中的qsort是以快排为底层逻辑实现的：时间复杂度为O(n*logn)。所以当我们排较长的数值时，肉眼可见的会发现自己模拟实现的qsort的效率远远不及库文件中的qsort。这就很好的体现了时间复杂度为O(n*logn)的数据结构的魅力
