1.TextCNN原理 CNN的核心点在于可以捕获信息的局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似N-Gram的关键信息。 （1）一维卷积：使用不同尺寸的kernel_size来模拟语言模型中的N-Gram，提取句子中的信息。即TextCNN中的卷积用的是一维卷积，通过不同ker
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
当你打开这篇文章的时候，也许你也在为DevOps的落地而苦恼，也许你的组织正在尝试DevOps转型，作为一线的实践者，说说我对这个“落地难”的看法，欢迎交流不同看法～ DevOps是实践摸索出来的，别人的终究是别人的 如下图所示，你可能在不同企业研发效能的分享都看到过，各种关于DevOps的书上有会
接口文档是一个软件系统的重要组成部分，它描述了系统中所有可供外部应用程序使用的接口。简单来说，接口文档就是用来帮助开发者开发和对接系统的指南。在软件开发过程中，不同的系统之间需要进行数据交互和信息传递，这就要求系统必须提供一些公开的接口。
分析服务 ◆ 游戏行业新增“区服分析”埋点模板及分析报告，支持开发者分服务器查看用户付费、留存等指标，可进一步评估不同服务器的玩家质量； ◆ 新增营销活动报告，可查看广告任务带来的曝光、点击相关信息，让营销推广活动的前端效果一目了然； ◆ 新增Web归因及会话级归因，以及带来用户流量后的行为分析，满
广告主们都希望以低预算获得更高的广告投放收益，在投放广告后，想要了解高回报的渠道，往往需要收集并分析繁杂的数据，耗时耗力。通过广告监测，广告主可以准确的追溯用户渠道来源，看到不同流量的用户价值，分析广告投放效果，从而指导广告的出价和投放素材的优化，把预算花在刀刃上。 针对广告主们广告监测的需求，华为
上面一篇文章《质效提升 ｜ QA不做业务需求测试，你怎么看》主要讨论的是QA 和业务需求测试相关的问题，文章发出后收到了很多小伙伴的反馈，这里把很多有意义的反馈放在下面，希望对你有用。 约翰同学：QA 和测试的职能不同吧。很多时候混淆了？scmroad：是的，对于国外来说QA 和 Tester，区别
纸牌博弈问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：纸牌博弈问题 CSDN：纸牌博弈问题 题目描述 有一个整型数组 A，代表数值不同的纸牌排成一条线。玩家 a 和玩家 b 依次拿走每张纸牌， 规定玩家 a 先拿，玩家 b 后拿， 但是每个玩家每次只能拿走最左或最右的纸牌， 玩家 a 和玩家 b 都绝顶
设计模式学习（三）：工厂模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（三）：工厂模式 CSDN：设计模式学习（三）：工厂模式 工厂模式 工厂模式是创建型模式，工厂模式分为：简单工厂，工厂方法和抽象工厂三种类型。 简单工厂 这个模式很简单，比如我们需要制造不同类型的鼠标，我们只需要创建一个鼠
设计模式学习（五）：原型模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（五）：原型模式 CSDN：设计模式学习（五）：原型模式 原型模式 原型模式是创建型模式。 如果对象的创建成本比较大，而同一个类的不同对象之间差别不大（大部分字段的值都相同），在这种情况下，我们可以利用对已有对象（原型）进
设计模式学习（七）：适配器模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（七）：适配器模式 CSDN：设计模式学习（七）：适配器模式 适配器模式 适配器模式是一种结构型模式。 举例说明，假设有一个播放器，需要根据不同格式以及对应的文件来播放，接口设计如下： public interface
使用位运算优化 N 皇后问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：使用位运算优化 N 皇后问题 CSDN：使用位运算优化 N 皇后问题 问题描述 N 皇后问题是指在 n * n 的棋盘上要摆 n 个皇后， 要求：任何两个皇后不同行，不同列也不在同一条斜线上， 求给一个整数 n ，返回 n 皇后的摆法
Redis介绍 什么是Redis Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。 Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、
Matplotlib 中的图例是帮助观察者理解图像数据的重要工具。图例通常包含在图像中，用于解释不同的颜色、形状、标签和其他元素。 1. 主要参数 当不设置图例的参数时，默认的图例是这样的。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x =
Matplotlib库 由于诞生的比较早，所以其默认的显示样式很难符合现在的审美，这也是它经常为人诟病的地方。 不过，经过版本更迭之后，现在 Matplotlib 已经内置了很多样式表，通过使用不同的样式表，可以整体改变绘制图形的风格，不用再调整一个个显示参数。 1. 样式表的使用 1.1. 所有内
我们现在来研究网络中的传播。事实上，在网络中存在许多从节点到节点级联的行为，就像传染病一样。这在不同领域中都有所体现，比如生物中的传染性疾病；信息技术中的级联故障与信息的传播；社会学中的谣言、新闻、新技术的传播以及虚拟市场。其中在信息技术中信息就会经由媒体来进行扩散（diffusion）。接下来我们看如何基于网络构建传播模型。以传染病为例，传染病会沿着网络的边进行传播。这种传播形成了一个传播树，也
如果只是想简单地对整个程序做计算统计，通常使用UNIX下的time命令就足够了。由于我用的是Mac系统，和Linux系统的输出可能有不同，不过关键都是这三个时间：user: 运行用户态代码所花费的时间，也即CPU实际用于执行该进程的时间，其他进程和进程阻塞的时间不计入此数字；system: 在内核中执行系统调用（如I/O调用）所花费的CPU时间。total(Linux下应该是real):即挂钟时间
在笔者上一篇文章`《驱动开发：内核枚举LoadImage映像回调》`中`LyShark`教大家实现了枚举系统回调中的`LoadImage`通知消息，本章将实现对`Registry`注册表通知消息的枚举，与`LoadImage`消息不同`Registry`消息不需要解密只要找到`CallbackListHead`消息回调链表头并解析为`_CM_NOTIFY_ENTRY`结构即可实现枚举。
内核中的`InlineHook`函数挂钩技术其实与应用层完全一致，都是使用劫持执行流并跳转到我们自己的函数上来做处理，唯一的不同只有一个内核`Hook`只针对内核API函数，虽然只针对内核API函数实现挂钩但由于其身处在最底层所以一旦被挂钩其整个应用层都将会受到影响，这就直接决定了在内核层挂钩的效果是应用层无法比拟的，对于安全从业者来说学会使用内核挂钩也是很重要的。
在正式开始驱动开发之前，需要自行搭建驱动开发的必要环境，首先我们需要安装`Visual Studio 2013`这款功能强大的程序开发工具，在课件内请双击`ISO`文件并运行内部的`vs_ultimate.exe`安装包，`Visual Studio`的安装非常的简单，您只需要按照提示全部选择默认参数即可，根据机器配置不同可能需要等待一段时间；
