本文首发至TiDB社区专栏：https://tidb.net/blog/7a8862d5 前言 继上一次《TiDB Vector抢先体验之用TiDB实现以图搜图》后，就迫不及待的想做一些更复杂的应用。上一篇在 TiDB 社区专栏发布以后还是有很多社区朋友不明白向量的应用场景到底是什么，这次用一个更直
引言 Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。 Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函
最近网上冲浪的时候看到有人分享了自己最近一次性能优化的经验。我向来对性能是比较敏感的，所以就点进去看了。 然而我越看越觉得蹊跷，但本着“性能问题和性能优化要靠性能测试做依据”，我不能凭空怀疑别人吧，所以我做了完整的测试并写下了这篇文章。 可疑的优化方案 分享者遇到的问题很简单：他发现程序中超过一半的
63. 不同路径 II 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish”）。 现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？ 网格中的障碍
前言 应用中的信息传递是为了实现各种功能和交互。信息传递可以帮助用户和应用之间进行有效的沟通和交流。通过信息传递，应用可以向用户传递重要的消息、通知和提示，以提供及时的反馈和指导。同时，用户也可以通过信息传递向应用发送指令、请求和反馈，以实现个性化的需求和操作。 信息传递还可以帮助应用之间实现数
本教程在前述教程（DashVector + ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。 DashVector + ModelS
其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用surr1，最大化surr1，实验测试确实是这样，而且KL的系数不能给太大，否则惩罚力度太大，action model 和ref model产生的action其实分布的差距并不太大 i
扩展apisix原始插件 当apisix提供的插件不能满足我们要求时，我们可能需要将它的plugin进行个性化扩展，例如一个jwt认证插件jwt-auth，它本身具有验证jwt有效性功能，支持rs256,hs256等常用签名算法，但在验证之后，如果希望将jwt中的用户信息取出来，并放请求头向上游传递
看到巧用 CSS/SVG 实现复杂线条光效动画的文章，便也想尝试用WPF的Shape配合动画实现同样的效果。ChokCoco大佬的文章中介绍了基于SVG的线条动画效果和通过角向渐变配合 MASK 实现渐变线条两种方式。WPF中的Shape与SVG非常相似，因此这种方式也很容易实现。但WPF中仅有的两
二分图匹配 考虑如何将二分图匹配问题，转化为流网络。设置 \(1\) 个汇点和源点，从源点向二分图一侧的每一个点连边，从另一侧向汇点连边，边权均为 \(1\)，二分图中的边也全部加入，权值设为 \(1\)。这样，二分图的最大匹配等于流网络的最大流。 P2756 飞行员配对方案问题 题意：给定 \(1
公司赚钱流程中，你在哪一个环节 思考你在哪一个环节 在一家提供互联网产品或服务的公司中，开发出产品或提供服务，卖产品卖服务给客户，赚取金钱获得利润，有了利润这家公司就能给员工发工资，公司才能存活下去，才能继续向前发展。 这是一个循环：产品-销售-利润-再投入开发产品。这个循环构成一个整体，只有这个整
这道题其实挺有意思，多测里面还套了个多测。 思路就是用向量模拟删除过程，具体请看代码里的注释。 #include using namespace std; int k,q,a[105]; void solve() { int n; cin>>n; vector
报文的语法 所有的 HTTP 报文都可以分为两类：请求报文和响应报文。请求报文会向 Web 服务器请求一个动作，响应报文会将请求的结果返回给客户端。请求和响应报文的基本报文结构相同 请求报文的格式：
Web 客户端和服务器 Web 内容都是存储在 Web 服务器上的，Web 服务器所使用的是 HTTP 协议，因此经常被称为 HTTP 服务器，HTTP 服务器存储了因特网的数据。客户端向服务器发送 HTTP 请求，服务器会在 HTTP 响应中返回请求的数据。最常见的 HTTP 客户端就是浏览器 资
主要为了测试模型增加Lora模块后，参数量和训练速度的变化情况。结论：正常情况下，增加Lora模块是会增加参数量的，因此前向传播和反向传播的时间也会增加。但是，在大语言模型训练的情况下，因为基础模型本身参数量非常大，Lora模块增加的参数量相对非常小。并且，基础模型不参与梯度更新，可以做模型量化，实
比较STM32F4和STM32F1系列的DMA控制器，区别主要有三：1）增加了DMA流（Stream）的概念；2）限制了两个DMA控制器的数据流向；3）为每个数据流添加了可配置的FIFO缓冲区。 本文逐一比较了以上三种硬件上的改变带来的功能方面的升级和不同。另外，还大胆猜测了STM32的芯片设计者对...
前段时间百度创始人李彦宏信誓旦旦地说开源大模型会越来越落后，闭源模型会持续领先。随后小扎同学就给了他当头一棒，向他展示了什么叫做顶级开源大模型。 美国当地时间4月18日，Meta 在官网上发布了两款开源大模型，参数分别达到 80 亿 (8B) 和 700 亿 (70B)，是目前同体量下性能最好的开源
本文首发于公众号：腐烂的橘子 三次握手的流程 第 1 步 - 初始连接请求 SYN（Synchronize） 服务端状态 LISTEN，客户端向服务端发送一个 SYN 标志位的报文段（TCP segment） 这个报文段包含初始序列号 x，以及最大报文段大小等字段 客户端发送报文后，状态设置为 SY
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。
前言 在HarmonyOS中，可以通过以下方法放大缩小视图： 使用缩放手势：可以使用双指捏合手势来放大缩小视图。将两个手指放在屏幕上，并向内或向外移动手指，即可进行放大或缩小操作。 使用系统提供的缩放控件：在HarmonyOS的开发中，可以使用系统提供的缩放控件来实现视图的放大缩小功能。通过在布
