<<<下栽科>>>：789it.top/14274/RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合，能够有效地增强生成模型的表现，特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识，而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤：检索和生成。检索（Retrieval）： 在生成模型处理用户输入时，首先通过检索模块（通常是一个基于文本的检索系统，例如BM25、FAISS等）从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎，模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文
获课：jzit.top/14395/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成任务的准确性和相关性。通过将检索到的相关文档或知识与生成模型结合起来，RAG可以为AI应用提供更精准的回答。下面从基础到精通介绍如何使用RAG技术打造高精准AI应用。RAG技术的性能如何？RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的性能可以从多个角度来评估，包括准确性、相关性、实时性、可扩展性和灵活性等方面。以下是对这些方面的详细说明：准确性与相关性准确性：RAG通过结合检索模块和生成模块，能够在生成答案时参考最新的或最相关的文档资料，从而提高输出内容的准确性。相比于仅依赖于预训练...阅读全文
获课♥》789it.top/5050/真实高质量低代码商业项目，前端/后端/运维/管理系统低代码平台正以可视化工具与自动化部署重塑开发流程，企业可借此快速构建高交互应用并集成复杂系统，但需警惕过度依赖风险——平衡效率提升与长期技术发展，方能真正释放商业潜能。内容由DeepSeek-R1模型生成低代码革命：揭秘高质量商业项目的全栈开发与管理策略一、低代码平台概述低代码平台是一种软件开发工具，它允许开发者通过图形化界面和少量代码（或无需代码）来构建应用程序。这种平台旨在简化开发流程，提高开发效率，并降低技术门槛，使得非专业开发人员也能参与到应用开发中。随着数字化转型的加速，低代码平台正逐渐成为企业快速开发和部署商业应用的首选工具。二、高质量商业项目的全栈开发策略前端开发用户界面设计：利用低代码...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/14274/RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合，能够有效地增强生成模型的表现，特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识，而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤：检索和生成。检索（Retrieval）： 在生成模型处理用户输入时，首先通过检索模块（通常是一个基于文本的检索系统，例如BM25、FAISS等）从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎，模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文
“高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战”这一课程或培训项目，聚焦于Prometheus这一强大的开源监控工具，旨在帮助运维人员掌握企业级Prometheus监控系统的实战技能，从而提升其职业竞争力。结合“果fx”这一可能的品牌或平台名称，以下是对该课程的详细解析：一、课程背景与目标在数字化转型和云计算时代，系统监控对于确保业务连续性和性能优化至关重要。Prometheus作为业界领先的开源监控解决方案，以其强大的数据收集、存储、查询和告警功能，成为众多企业首选的监控工具。本课程旨在通过企业级实战演练，帮助学员深入掌握Prometheus监控系统的应用，提升其在复杂环境下的监控和运维能力。二、课程内容与特色Prometheus基础入门Prometheus架构与组件介绍数据模型与指...阅读全文
--- ### **一、发布时间与版本历史** | **收集器** | **首次实验性引入** | **正式生产版本** | **主导团队** | |--------------|--------------------|------------------|-------------------| | **ZGC** | JDK 11（2018年） | JDK 15（2020年） | Oracle | | **Shenandoah** | JDK 12（2019年） | JDK 15（2020年） | Red Hat（现 IBM） | • **ZGC 更早推出**：ZGC 在 JDK 11 作为实验性功能发布，比 Shenandoah（JDK 12）早一年。 • **同时成熟**：两者均在...阅读全文
https://97it.top/13577/ 摘要 自动映射规则作为一种在数据处理、系统集成及人工智能领域中具有广泛应用的技术，正逐渐成为现代信息处理系统的重要组成部分。自动映射规则通过算法和模型自动化地进行信息映射，简化了人工干预的需求，提高了系统的处理效率。本文将探讨自动映射规则的概念、应用领域、优势以及发展前景，分析其在现代数据处理及系统集成中的关键作用，并展望未来技术的发展方向。 1. 引言 自动映射规则（Automatic Mapping Rules）指的是一种通过自动化方式将不同数据模型、结构或信息形式之间进行映射的规则和技术。随着信息技术的进步，尤其是在大数据、云计算及人工智能等领域，数据和信息的多样性和复杂性急剧增加。为了更高效地处理这些信息，自动映射规则应运而生，成为了促...阅读全文
Kafka 4.0 的共享组（Share Group）模式允许同一分区的消息被多个消费者并发消费，这一设计在提升资源利用率的同时，确实会引入锁竞争问题，但其通过**精细化锁机制与异步优化**实现了性能与并发的平衡。 --- ### 一、共享组模式的锁竞争与优化策略 1. **消息粒度的锁机制** • **时间锁（Invisible Time）**：Broker 为每条消息设置临时锁（如 30 秒），在此期间仅允许一个消费者处理该消息。若消费者未在锁定期内确认，消息将重新变为可见状态，供其他消费者消费。 • **异步提交偏移量**：消费者独立提交偏移量，Broker 端通过乐观锁（CAS）合并偏移量更新请求，减少同步锁操作频率。 2. **批量处理与时间轮优化** • **分层时间轮**：用于...阅读全文
Zookeeper 集群的读写机制与一致性分析 一、Leader 的唯一性 集群角色定义 Zookeeper 集群中仅存在一个 Leader 节点，其余节点为 Follower 或 Observer。 Leader：负责处理所有写请求（事务操作），并协调事务的全局顺序提交。 Follower/Observer：仅处理读请求（非事务操作），写请求需转发至 Leader。 选举机制 Leader 通过 ZAB 协议（Zookeeper Atomic Broadcast） 选举产生，需获得超半数节点的投票支持。若 Leader 宕机，Follower 会快速重新选举新 Leader，确保集群可用性。 二、读写分离的实现与潜在问题 读写分离机制 Zookeeper 天...阅读全文
尚硅谷_MQTT教程发布获课♥》789it.top/14117/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ MQTT高级教程：QoS、保留消息与遗嘱消息的深度解析一、QoS（服务质量）QoS是MQTT协议中的一个核心概念，用于定义消息在客户端和服务器之间传输时的可靠性保证。MQTT协议定义了三个QoS等级，每个等级提供了不同的消息传递保障：QoS 0：最多一次（At most once）特点：消息最多被发送一次，不保证消息送达。应用场景：适用于对实时性要求较高，但允许数据丢失的场景，如环境监测数据。传输效率：最高，因为没有确认机制，减少了传输开销。QoS 1：至少一次（At least once）特点：确保消息至少被送达一次，但可能会重复送达。实现机制：通过PUBACK报文进行消息确认，发送方在收到确认前...阅读全文
机器视觉企业级实战源码-朝夕教育下栽课♥》789it.top/4267/在机器视觉企业级实战中，多车票识别特别是第二张车牌的识别过程，涉及一系列复杂的逻辑分析与技术实现。以下是对该过程逻辑的详细分析与总结：一、识别过程逻辑分析图像预处理灰度化：首先，将彩色图像转换为灰度图像，这有助于减少计算量并突出图像中的边缘信息。去噪：通过滤波器等方法去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续处理提供清晰的图像基础。车牌定位边缘检测：利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）提取图像中的边缘信息，这些边缘信息往往与车牌的轮廓相关。形态学处理：通过膨胀、腐蚀等形态学操作进一步突出车牌区域，去除小噪声点。车牌区域提取：根据边缘信息和形态学处理结果，提取出潜在的车牌区域。第二张车牌识别模板匹配：利用预定义的车牌模板与...阅读全文
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