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。
前言 前段时间不少国内镜像源都突然莫名其妙不能用了，也没个具体说明，我等草民只能胡思乱猜。翻了翻docker的官方文档，倒腾了下clash代理docker，基本也能正常拉取镜像。 参考官方文档：https://docs.docker.com/config/daemon/systemd/#httpht
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前言 窗口管理是指计算机操作系统中管理和控制窗口的一种机制。窗口管理器负责处理窗口的创建、关闭、移动、调整大小等操作，并且决定窗口的位置、层级、是否可见、是否接收用户输入等属性。窗口管理器还负责绘制窗口的外观和边框，并提供用户与窗口交互的方式，如鼠标点击、键盘输入等。窗口管理器可以通过图形用户界
话接上回[《前端使用 Konva 实现可视化设计器（13）- 折线 - 最优路径应用【思路篇】》](https://www.cnblogs.com/xachary/p/18238704)，这一章继续说说相关的代码如何构思的，如何一步步构建数据模型可供 AStar 算法进行路径规划，最终画出节点之间的...
热点随笔： · C#开源实用的工具类库，集成超过1000多种扩展方法 (追逐时光者)· RabbitMQ 进阶使用之延迟队列 → 订单在30分钟之内未支付则自动取消 (青石路)· .Net 中间件 - 新开源代码生成器 -ReZero (阿妮亚)· C#.Net筑基-String字符串超全总结 [深
由于工作需要，经常需要远程客户的服务器，但是并不是所有服务器都能开外网端口，使用向日葵等软件终究还是不太方便，于是找了很多工具，包括zerotier 等，但是由于服务器在国外等有时候还不同， 于是开始自己想办法研究一个属于自己的组网工具，最后找到snltty大佬的 https://github.co
这一章把直线连接改为折线连接，沿用原来连接点的关系信息。关于折线的计算，使用的是开源的 AStar 算法进行路径规划，启发方式为 曼哈顿距离，且不允许对角线移动。 请大家动动小手，给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了 Bug，欢迎来提 Issue 哟~ github源码 gitee源码 示
使用itextPDF实现PDF电子公章工具类 一、制作公章 在线网站：印章生成器 - Kalvin在线工具 (kalvinbg.cn) 然后对公章进行下载保存 盖章图片： 二、生成数字签名 2.1： java工具keytool生成p12数字证书文件 Keytool是用于管理和证书的工具，位于%JAV
原文链接：https://www.yuque.com/sxd_panda/antv/editor 安装 yarn add monaco-editor 或 npm install monaco-editor 配置 看网上的教程需要添加vite配置，但是我的项目没有对vite进行配置，打包出来的也是可以
在Java中实现大数据推荐算法时，通常会使用一些开源的机器学习库，如Apache Mahout、Weka、DL4J（DeepLearning4j，用于深度学习）或者Spark MLlib（用于在Spark集群上运行）。由于完整实现一个大数据推荐算法的代码量可能非常大，并且需要配合具体的数据集和环境进
前言 移动应用中的通知是指应用程序发送给用户的一种提示或提醒消息。这些通知可以在用户设备的通知中心或状态栏中显示，以提醒用户有关应用程序的活动、事件或重要信息。 移动应用中的通知可以分为两种类型：本地通知和远程通知。 本地通知是由应用程序自身发起的通知，不需要连接到远程服务器。应用程序可以根据特
前言 数据传输的数据格式有以下几种常见的格式： JSON（JavaScript Object Notation）：JSON是一种轻量级的数据交换格式，可读性高且易于解析。它使用键值对的方式表示数据，并且支持多层嵌套。 XML（eXtensible Markup Language）：XML是一种标
本文介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。
通过大模型来实现多个智能体进行游戏对局这个想对已经比较成熟了无论是去年惊艳的斯坦福小镇还是比如metaGPT或者类似的框架都是使用智能体技术让大模型来操控，从而让大模型跳出自身“预测下一个token”的文字功能去探索更多的应用落地可能性。不过一直没有真正操作过，直到前段时间看到一个新闻《和GPT-4
前言 容器类库是指一组用于存储和管理数据的数据结构和算法。它们提供了各种不同类型的容器，如数组、链表、树、图等，以及相关的操作和功能，如查找、插入、删除、排序等。 容器类库还可以包含其他数据结构和算法，如堆、树、图等，以及相关的操作和功能，如排序、查找、遍历等。它们可以用于解决各种不同的问题和场
一、并发 并发是指在一个时间段内，多个事件、任务或操作同时进行或者交替进行的方式。在计算机科学中，特指多个任务或程序同时执行的能力。并发可以提升系统的吞吐量、响应速度和资源利用率，并能更好地处理多用户、多线程和分布式的场景。常见的并发模型有多线程、多进程、多任务、协程等。 1.并发概述 Ha
分享8个开箱即用的API，方便日常处理集合。 1. 快速过滤空值：Stream.ofNullable 该方法是在 Java 9 中引入的，有助于过滤集合中的所有空值，从而可能使我们避免空指针异常。 在下面的示例中，有一个包含 null 的List。此时，我们可以使用Stream.ofNullable
前言 今天大姚给大家分享一个C#开源（MIT License）、免费、实用且强大的工具类库，集成超过1000多种扩展方法增强 .NET Framework 和 .NET Core的使用效率：Z.ExtensionMethods。 直接项目引入类库使用 在你的对应项目中NuGet包管理器中搜索：Z.E
一、概述 1.什么是语言基础类库 语言基础类库，也称为标准库或核心库，是编程语言提供的一组内置的基础功能和常用工具的集合。它通常包含了各种数据结构、算法、输入输出处理、字符串处理、日期时间处理、文件操作、网络通信等功能，为开发者提供了便捷的编程接口，以减少开发工作量并提高代码的可读性和可维护
