前几天笔者提交了关于FasterKvCache的性能优化代码，其中有一个点就是我把一些后续不需要继承的类设置为了sealed密封类，然后就有小伙伴在问，为啥这个地方需要设置成sealed？ 提交的代码如下所示： 一般业务开发的同学可能接触密封类比较少，密封类除了框架设计约束（不能被继承）以外，还有一
通过本文的介绍，我们深入了解了Spring AI项目的优势和特性，以及在实际应用中的快速实战示例。Spring AI作为一个高度抽象化的人工智能应用程序开发框架，为开发者提供了便捷的模型支持、灵活的功能模块交换和优化能力。它不仅能将AI模型输出映射为POJO，还能与主流矢量数据库提供商无缝集成，从而...
在当今日益发展的电力系统中，光伏储能技术以其独特的优势逐渐崭露头角，成为可再生能源领域的重要组成部分。而在光伏储能系统的运行与监控中，通信协议的选择与实现则显得至关重要。本文将重点介绍光伏储能系统中的Modbus协议、电力IEC 61850平台，以及如何通过协议转换网关实现Modbus转IEC 61
主要内容 程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数，建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型，通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比，验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法，实质指的是权值多目标，即通过不同目标权值相加
liwen01 2024.06.23 前言 在嵌入式Linux设备中，经常使用jffs2文件系统来作为参数区的文件系统格式。至于为什么要使用jffs2来作为参数区的文件系统，我猜大部分人都没有做过多的思考。 jffs2在2021年被设计出来，距今已过二十多年，现在在嵌入式设备中它还在被大量使用、说明
好的测试用例及性能测试是对一个库的稳定及优秀的重要标准，尽量的覆盖全的单元测试，能及早的发现bug，使程序更稳定。
一、写在开头 在我们一开始讲多线程的时候，提到过异步与同步的概念，这里面我们再回顾一下： 同步：调用方在调用某个方法后，等待被调用方返回结果；调用方在取得被调用方的返回值后，再继续运行。调用方顺序执行，同步等待被调用方的返回值，这就是阻塞式调用； 异步：调用方在调用某个方法后，直接返回，不需要等待被
背景 之前陆续写过一些和 OpenTelemetry 相关的文章： 实战：如何优雅的从 Skywalking 切换到 OpenTelemetry 实战：如何编写一个 OpenTelemetry Extensions 从一个 JDK21+OpenTelemetry 不兼容的问题讲起 这些内容的前提是最
本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化，提供了具体的优化方案以及相应的prompt。
介绍了在不同指令集环境下(SSE4\SSE3\SSE2)统计二进制中1的个数的优化，其优化速度较最原始版本的有近80倍提高。
前置知识 \(\sum\) 为累加符号，\(\prod\) 为累乘符号。 上三角矩阵指只有对角线及其右上方有数值其余都是 \(0\) 的矩阵。 如果一个矩阵的对角线全部为 \(1\) 那么这个矩阵为单位矩阵记作 \(I\)。 对于矩阵 \(A_{n,m}\) 和矩阵 \(B_{m,n}\) 满足 \
RunnerGo 最新V4.6.0版本不仅对原有功能进行了深度优化和改进，还新增了一些新功能。 UI 插件：浮窗升级，优化浏览体验 此次更新UI插件全新升级至V2.1版本。新版取消了页面内右下角按钮的设计，在浏览器右侧开启了浮窗，从而更方便客户操作浏览器界面。 RunnerGo UI插件本次升级前&
我们在使用分类算法训练数据后，评价分类模型的优劣时，经常会遇到一个词，“基尼系数”。那么，什么是基尼系数呢？ 本文将尝试用最简单的方式介绍什么是“基尼系数”以及它的计算方法和意义。希望能让大家对基尼系数有个直观的印象，而不仅仅是记住它枯燥的计算公式。 1. 从分类模型开始 首先，先假设有一个分类案例
在创建Next.js项目时，根页面会自动生成一个metadata对象，其中包含标题和描述等关键信息。每当页面被访问时，这个metadata对象会被读取并应用到HTML的默认配置中，确保页面的基本信息得以正确展示。在存在单独页面需要采用独特的标题或描述时，这些特定页面的元数据将优先于根元素所设定的全局
目录 目录目录前言与背景传统 LB 技术的局限性HDSLB 的特点和优势HDSLB 的性能参数基准性能数据对标竞品HDSLB 的应用场景HDSLB 的发展前景参考文档 前言与背景 在云计算、SDN、NFV 高速发展并普遍落地的今天，随着上云业务的用户数量越来越多、数据中心的规模越来越大，云计算规模成
集用SpringAI搭建系统，依靠线程池\负载均衡等技术进行请求优化，用于解决科研&开发过程中对GPT接口进行批量化接口请求中出现的问题。大语言模型接口以OpenAI的GPT 3.5为例，JDK版本为17。
本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到图谱存储至Es，且支持Es的向量检索，还有解决了一部分基于属性值倒查实体的场景，且效果相对提升。
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import heapq # q->queue 优先队列 import random li = list(range(10)) random.shuffle(li) print(l
https://www.cnblogs.com/hellxz/p/14056403.html 写在前边 JVM调优更多是针对不同应用类型及目标进行的调整，往往有很大的实验成份，通过实验来针对当前应用设置相对合适的参数，提高应用程序的性能与稳定性 最近在复习JVM，Parallel Scavenage
https://my.oschina.net/jiagoushi/blog/5601975 引言 尽管 redis 是一款非常优秀的 NoSQL 数据库，但更重要的是，作为使用者我们应该学会在不同的场景中如何更好的使用它，更大的发挥它的价值。主要可以从这四个方面进行优化：Redis 键值设计、批处理
