两个月前，微软发布了GraphRAG的论文，基于知识图谱技术改进查询聚焦摘要（QFS）任务的问答。7月2日，微软正式官宣GraphRAG项目开源，短短一周破8K星。相信不少小伙伴已经开始着手分析项目的代码和文档了，这里奉上外网薛同学新鲜出炉的源码解读文章，以飨读者。
前言 最近有个网友问了我一个问题：系统中大事务问题要如何处理？ 正好前段时间我在公司处理过这个问题，我们当时由于项目初期时间比较紧张，为了快速完成业务功能，忽略了系统部分性能问题。项目顺利上线后，专门抽了一个迭代的时间去解决大事务问题，目前已经优化完成，并且顺利上线。现给大家总结了一下，我们当时使用
大家好，我是独孤风。在当今数据驱动的商业环境中，数据治理成为企业成功的关键因素之一，而数据血缘正是数据治理成功的一个关键。 本文我们详细探讨下数据血缘可视化是什么，该如何实现。并顺便对比一下Apache Atlas 、Datahub、Openmetadata、Marquez、SQLLineage、A
微软在6月发布了.NET 9预览版的第五个版本。这个新版本的框架预计将在今年晚些时候正式发布，它是一个标准支持（STS）版本，将在2024年11月12日至2026年5月12日期间在多个操作系统上获得18个月的支持。这个预览版带来了性能改进和一些新特性，例如增强的AI能力、优先级无界通道、Search
大模型技术的发展和应用，预示着更加智能化、个性化未来的到来。如果将大模型比喻为正在疾驰的科技列车，语料便是珍贵的“燃料”。本次世界人工智能大会期间，合合信息为大模型打造的“加速器”解决方案备受关注。 在大模型训练的上游阶段，“加速器”中的文档解析引擎将助力大模型突破在书籍、论文、研报等文档中的版面解
前言 基于debian11 + podman 搭建 nacos-server 用于简单测试。 nacos-server基于java，如果直接运行还要准备java环境，在docker/podman 镜像中发现了打包好的nacos-server镜像，集成了java和nacos-server。 正文 1.
大家好，我是独孤风。又到了好书推荐的时间。近几年来，国内数据治理蓬勃发展，数据的价值不断放大，数据正成为一种资产，也是新型的生产要素。数据血缘一词作为数据治理的一个核心概念，更是被频频提及。 但是国内数据治理方面的书籍还是少之又少，大多数还停留在纯理论阶段，与实践，行业联系不够紧密。不过好消息来了，
224年07月01日 今日工作事项: 1/ 上午处理app service plan的cpu和memory指标数据显示为0，影响了autoscale的正常运行。情况很不乐观。明天是否还是一样问题呢？ 2/ 处理手中旧事，跟进全部案例24个中的10+的案例，问是否可以关闭。总关闭量在5个。 3/ 下午
构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们 1 分类指标
背景 前面写了一篇，k8s集群搭建及对一些组件的简单理解（一），主要讲了下背景和对一些组件的理解。 今天讲一下正式的安装，有网环境的，后续再说下无外网环境纯内网的。 k8s集群节点、组件 控制面节点，一般就是部署了如下组件：etcd、apiserver、kube-scheduler、kube-con
本文完整代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，就在昨天，Python生态中著名的GIS分析库geopandas发布了其1.0.0正式版本。 历经10年迭代升级，geopa
本文主要介绍了如何基于 Cloudflare Workers 和 cloudflare-docker-proxy 搭建 dockerhub、gcr、quay 等镜像加速服务。 最近，受限于各种情况，部分主流镜像站都关了，为了能够正常使用，建议自己搭建一个加速器。 写文之前，也已经部署好了一个，可以直
1. 前言 本文是笔者对于技术规划的一些思考沉淀。如果这篇文章能帮助你入门技术规划，那自然是最好的，同时，正所谓教是最好的学，这也侧面了证明笔者已经掌握了技术规划的能力哈哈。 2. 我对软件系统技术规划的理解 软件系统技术规划，顾名思义，就是对软件系统做一些技术侧的规划，分三块描述： 软件系统 技术
6月21日-23日，2024华为开发者大会（HDC 2024）如期举行。在22日的【鸿蒙生态伙伴SDK】分论坛中，正式发布了【鸿蒙生态伙伴SDK市场】，其中蚂蚁数科旗下移动开发平台mPaaS（以下简称：蚂蚁mPaaS）在论坛中提出，已正式推出鸿蒙原生Beta版能力集，覆盖手机、IoT等终端，企业、机
AlexNet 一些前置知识 top-1 和top-5错误率 top-1错误率指的是在最后的n哥预测结果中，只有预测概率最大对应的类别是正确答案才算预测正确。 top-5错误率指的是在最后的n个预测结果中，只要预测概率最大的前五个中含有正确答案就算预测正确。 max-pooling层 最大池化又叫做
RSA算法的基本流程包括密钥生成、加密和解密三个过程。其数学基础主要依赖于欧拉定理和模幂运算。通过合理选择密钥参数，可以保证加密和解密过程的正确性和安全性。Coppersmith方法基于Lattice reduction（格约简）和LLL算法（Lenstra–Lenstra–Lovász）的结合，用...
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 如何判断量化策略是否失效 我们在交易量化策略的时候，经常会遇到量化策略出现持续性的回撤。此时，必须考虑一种情况，即正在交易的策略可能失效了。于是，我们的首要工作是，判断这个量化策略是否失效。 判断量化交易
场景：输入在指定的错误(错误应涵盖数据类型不匹配的情况)行数内，trans不报错，但通过错误处理步骤捕捉，并记入文件，整个数据管线正常完成直至处理完最后一个输入行。 解决方案：使用步骤【数据检验】进行处理。这个步骤和常规的业务系统对接三方接口一个逻辑，将符合规则的数据放行，不符合的记录。 数据准备（
开篇 经过『手撕Vue-CLI』拷贝模板，实现了自动下载并复制指定模板到目标目录。然而，虽然项目已复制，但其依赖并未自动安装，可能需要用户手动操作，这并不够智能。 正如前文所述，我们已经了解了业务需求和背景。那么，接下来我们将直接深入探讨核心实现细节。 自动安装依赖 在前文中，我们已经将模板文件复制
