打开前端项目中的 package.json，会发现众多工具已经占据了我们开发日常的各个角落，它们的存在于我们的开发而言是不可或缺的。有没有想过这些工具的功能是如何实现的呢？没错，抽象语法树 (Abstract Syntax Tree) 就是上述工具的基石。
Poe – Fast AI Chat是由知名问答社区 Quora 开发的 AI 产品，提供实时在线与多个 AI 机器人交流的功能。目前，ChatGPT、Sage、Dragonfly、Claude 机器人都可以免费、无限制、实时使用，只需要一个邮箱即可注册。用户可以随时切换 AI 机器人而对话不中断，对话记录在线保存并且同步到客户端。Poe为用户提供了简单易用、高效便捷的智能交流服务，是企业和组织提高客户服务水平、优化工作流程的好帮手。
本文介绍了Redis中数据结构相关知识，包括基本数据结构、特殊数据结构和底层数据结构。
哈喽大家好，我是咸鱼 之前写过一篇获取知网文献信息的文章（[关于《爬取知网文献信息》中代码的一些优化](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNzI1MzE2Mw==&mid=2247485617&idx=1&sn=8c38163fc757784d3048e5043
本篇文章讲了linux磁盘管理中的分区相关知识，mbr和gpt分区有何不同？从添加一块硬盘到最后挂载到系统，经历了哪些步骤？如何创建交换分区并给交换分区扩容？
1. 预备知识 1.1 参考椭球 地球表面是一个凸凹不平的表面，而对于地球测量而言，地表是一个无法用数学公式表达的曲面，这样的曲面不能作为测量和制图的基准面。假想一个扁率极小的椭圆，绕地球体短轴旋转所形成的规则椭球体称之为地球椭球体。 地球椭球体与地球形体非常接近，是一个形状规则的数学表面，在其上可
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。
总结/朱季谦 某天同事突然问我，你知道Mybatis Plus的insert方法，插入数据后自增id是如何自增的吗？ 我愣了一下，脑海里只想到，当在POJO类的id设置一个自增策略后，例如@TableId(value = "id",type = IdType.ID_WORKER)的注解策略时，就能实
1、前言 在6.28/29的稀土掘金开发者大会RAG专场上，我们公司CEO员外代表TorchV分享了我们在《RAG在企业应用中落地的难点与创新》 其中最后分享了两个观点： AI在应用场景落地时有三个特点：功能小、质量高、价值大 如果说做产品是把一横做好的话，那么去做企业落地服务就是一竖，从需求和方案
一、背景知识 CNAME CNAME 是 Canonical Name 的缩写，它是 DNS（域名系统）记录的一种类型。CNAME 记录用于将一个域名映射（别名）到另一个域名。换句话说，当你访问一个设置了 CNAME 记录的域名时，你实际上被重定向到了另一个域名。 例如，假设你有一个域名 www.b
单元测试 前言 时隔多个月，终于抽空学习了点新知识，那么这次来记录一下C#怎么进行单元测试，单元测试是做什么的。 我相信大部分刚毕业的都很疑惑单元测试是干什么的？在小厂实习了6个月后，我发现每天除了写CRUD就是写CRUD，几乎用不到单元测试。写完一个功能直接上手去测，当然这只是我个人感受，仅供参考
一、前置知识点 1.1 生产环境部署K8s集群的两种方式 kubeadm Kubeadm是一个K8s部署工具，提供kubeadm init和kubeadm join，用于快速部署Kubernetes集群。 二进制包 从github下载发行版的二进制包，手动部署每个组件，组成Kubernetes集群。
前言 v-bind指令想必大家都不陌生，并且都知道他支持各种写法，比如、、(vue3.4中引入的新的写法)。这三种写法的作用都是一样的，将title变量绑定到div标签的title属性
在做MySQL数据的性能定位前，需要先知道MySQL查询时数据库内部的执行过程。只有弄清SQL的执行过程，才能对执行过程中的每一步的性能做定位分析。如图6-2-1所示。 图6-2-1 从图中可以看到，当查询出数据以后，会将数据先返回给执行器，此时执行器先将结果写到查询缓存里面，这样在下次查询相同的数
前言：说到爬虫，基本上清一色的都知道用Python，但是对于一些没玩过或者不想玩Python的来说，却比较头大一点。所以以下我站在C# 的角度，来写一个简单的Demo，用来演示C# 实现的简单小爬虫。大家感兴趣可以自己拓展出更加丰富的爬虫功能。 前提：引用包HtmlAgilityPack 先来个爬取
一、写在开头 依稀记得多年以前的一场面试中，面试官从Java并发编程问到了锁，从锁问到了原子性，从原子性问到了Atomic类库（对着JUC包进行了刨根问底），从Atomic问到了CAS算法，紧接着又有追问到了底层的Unsafe类，当问到Unsafe类时，我就知道这场面试废了，这似乎把祖坟都能给问冒烟
借助ModelArts提供的AI开发能力，实现基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答，通过具体案例让开发者更加清晰的了解大模型AI应用开发过程。
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合LLM大模型等能力，来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于灵积模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入。 背景及实现思路 大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域
一、写在开头 我们在上一篇写ReentrantReadWriteLock读写锁的末尾留了一个小坑，那就是读写锁因为写锁的悲观性，会导致 “写饥饿”，这样一来会大大的降低读写效率，而今天我们就来将此坑填之！填坑工具为：StampedLock，一个素有Java锁王称号的同步类，也是在 java.util
前言 熟悉Spring框架的同学一定都知道MVC开发模式吧，控制器（Controller）、业务类（Service）、持久层（Repository）、数据库映射（Mapper）、各种DO类构成了我们服务端的代码。初学的时候，觉得新鲜手写这些东西不觉得有啥，但是写久了就会觉得很烦。好不容易在数据库中写
