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AI Agent实战：智能检索在Kingbase数据库管理中的优势应用

虽然在开发过程中遇到了不少技术挑战，但最终我成功构建了一个针对金仓数据库的社区检索咨询助手。这个助手不仅解决了普通web搜索无法满足特定数据库问题的需求，还提高了我解决问题的效率和质量。在未来的工作中，我将继续优化这个助手，使其更加智能和强大。

算法金 | 没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」抱个拳，送个礼在当今的人工智能（AI）领域，Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding，那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来，我们将深入探讨

C++判断当前程序是否运行在Windows展台(Kiosk)模式下

Windows有一个展台(Kiosk)模式。展台模式可以使Windows作为数字标牌进行使用。具体请参考Windows 展台配置完展台模式，重启设备后，Windows会以全屏的方式运行展台应用，无法进入桌面。有点类似iPhone中的引导者模式。此时我们自己的应用如果设置了开机自启，也会运行，但是会

SQLite vs MySQL vs PostgreSQL对比总结

开发业务系统时，是绕不开RDBMS（关系型数据库）的。虽然现在诞生了各种NoSQL的数据库，RDBMS在业务系统中的严谨和优势依然无法取代。近几年大大小小的项目中，常用的三种RDBMS（SQLite，MySQL，Postgres）都有多次接触过，一些使用心得记录如下，供大家参考。 1. SQLit

LangChain结合LLM做私有化文档搜索

我们知道LLM（大语言模型）的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的，对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答，此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题，一般的解决方案是采用RAG做检索增强。

可视化学习：如何使用后期处理通道增强图像效果

GPU是并行渲染的，这样的渲染很高效。但是在实际需求中，有时我们计算片元色值时，需要依赖周围像素点或者某个其他位置像素点的颜色信息，这样的话想要一次性完成绘制就无法做到，需要对纹理进行二次加工处理。

Angular 集成 StreamSaver 大文件下载

应用场景: 实现目标: 在网页端实现大文件(文件大小 >= 2 G) 断点续传实际方案: 发送多次请求, 每次请求一部分文件数据, 然后通过续写将文件数据全部写入. 难点: 无法实现文件续写, 最后采用 StreamSaver 来解决这个问题. 1. 首先从 git hub 将 StreamSav

算法金 | 一个强大的算法模型，多项式回归！！

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」吴恩达：机器学习的六个核心算法！--> 线性回归在许多实际场景中，简单的线性回归无法捕捉复杂的模式，这时候就该祭出我们多项式回归大法了，一种在数据分析和预测中常用的机器学习方法。本文

LangChain让LLM带上记忆

最近两年，我们见识了“百模大战”，领略到了大型语言模型（LLM）的风采，但它们也存在一个显著的缺陷：没有记忆。在对话中，无法记住上下文的 LLM 常常会让用户感到困扰。本文探讨如何利用 LangChain，快速为 LLM 添加记忆能力，提升对话体验。

白话理解和使用DOCKER VOLUME

出于效率等一系列原因，Docker容器的文件系统在宿主机上存在的方式很复杂，这会带来下面几个问题：不能在宿主机上很方便地访问容器中的文件。无法在多个容器之间共享数据。当容器删除时，容器中产生的数据将会丢失。为了解决这些问题，Docker引入了数据卷(Volume) 机制。数据卷以独立于Do...

设计模式：命令模式（Command Pattern）及实例

好家伙， 0.什么是命令模式在软件系统中，“行为请求者”与“行为实现者”通常呈现一种“紧耦合”。但在某些场合，比如要对行为进行“记录、撤销/重做、事务”等处理，这种无法抵御变化的紧耦合是不合适的。在这种情况下，如何将“行为请求者”与“行为实现者”解耦？将一组行为抽象为对象，实现二者之间的松耦合

史上最强 AI 翻译诞生了！拳打谷歌，脚踢 DeepL

CoT 推理范式默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的最大功效，甚至可以让它的

proteus 器件名称被软件篡改bug的解决方案

proteus7.8 元件命名BUG及应对方法。BUG描述：添加新的电子元件时，部分旧元件的名称被捆绑替换为新元件的名称，导致元件名称出现重复，且无法修改

基于毫米波雷达的手势识别算法

摘要基于毫米波的手势识别技术提供了良好的人机交互体验。先前的工作专注于近距离手势识别，但在范围扩展方面不够，即他们无法识别距离相当大的噪声运动超过一米的手势。在本文中，我们利用一种新的数据处理方法和定制的人工卷积神经网络（CNN）设计了一个远程手势识别模型。首先，我们将手势分解为多个反射点，并提取

「C++」论高精度

大家好，我是Charzie。在编程领域，高精度计算是一个常见的问题。当标准的整型或浮点型无法满足我们的计算需求时，高精度计算就显得尤为重要。在C++中，虽然标准库没有直接提供高精度数据类型，但我们可以通过一些技巧和工具类来实现高精度计算。为什么需要高精度？在编程中，我们经常会遇到一些大数计算的问

【Socket】解决TCP粘包问题

TCP粘包是指在使用TCP协议进行数据传输时，发送方连续发送的多个数据包在接收方收到时被黏合成一个大的数据包。这种现象可能会导致接收方无法正确解析数据，从而影响应用程序的正常运行。

一周万星的文本转语音开源项目「GitHub 热点速览」

上周的热门开源项目让我想起了「图灵测试」，测试者在不知道对面是机器还是人类的前提下随意提问，最后根据对方回复的内容，判断与他们交谈的是人还是计算机。如果无法分辨出回答者是机器还是人类，则说明机器已通过测试，具有人类的智力水平。虽然现在大模型的回答还充满 AI “味”，可以一眼识破，但 GitHu

设计模式学习（二）工厂模式——工厂方法模式+注册表

目录工厂方法模式的瑕疵注册表工厂方法模式的瑕疵在前一篇笔记中我们介绍了工厂方法模式，示例的类图如下：考虑一种情况：现在要在程序运行时，根据外部资源，动态的实例化对象。也就是说在编译期我们无法知道要实例化的对象的类型。因此在实例化的过程中，就需要加以判断。例如，在我的例子中，要根据连接到主机的

实时的语音降噪神经网络算法

概要现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而，最先进模型的参数数量往往太大，无法部署在现实世界应用的设备上。为此，我们提出了微小递归U-Net（TRU-Net），这是一种轻量级的在线推理模型，与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节，足

FFmpeg开发笔记（二十六）Linux环境安装ZLMediaKit实现视频推流

《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书在第10章介绍了轻量级流媒体服务器MediaMTX，通过该工具可以测试RTSP/RTMP等流媒体协议的推拉流。不过MediaMTX的功能实在是太简单了，无法应用于真实直播的生产环境，真正能用于生产环境的流媒体服务器还要看SRS或者ZLMediaKi

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