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
C#/.NET/.NET Core全面的学习、工作、面试指南知识库 转眼之间维护DotNetGuide（C#/.NET/.NET Core学习、工作、面试指南知识库）已经持续超过了三年多的时间，Commit提交数也超过900+，在前几天GitHub也突破了5k+ Star并且荣获GitHub C#
CGO是Go（Golang）语言中的一个工具，全称为 "C-Go" 或者 "C for Go"。 它是Go标准库的一部分，允许Go代码与C语言代码进行交互。 CGO提供了在Go程序中使用C语言库的能力，同时也允许C代码调用Go的函数。 通过CGO，开发者可以利用Go语言的强类型和垃圾回收等特性，同时
检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式，有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。 通过本文，你将了解到英特
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
在本文中，我们的目标是在扫描大规模源代码漏洞时实现可扩展性和准确性,我们提出了一个新颖的想法，可以在保留程序细节的同时有效地将函数的源代码转换为图像,我们还对一个超过2500万行代码的案例进行了研究，结果表明VulCNN可以检测到大规模漏洞。通过扫描报告，我们终于发现了 73 个 NVD 中未报告的...
一：背景 1. 讲故事 停了一个月没有更新文章了，主要是忙于写 C#内功修炼系列的PPT，现在基本上接近尾声，可以回头继续更新这段时间分析dump的一些事故报告，有朋友微信上找到我，说他们的系统出现了大量的http超时，程序不响应处理了，让我帮忙看下怎么回事，dump也抓到了。 二：WinDbg分析
Dapr 提供了一组构建块，用于抽象分布式系统中常用的概念。这包括服务、缓存、工作流、复原能力、机密管理等之间的安全同步和异步通信。不必自己实现这些功能，可以消除样板，降低复杂性，并允许您专注于开发业务功能。在您的时间有限并且您只想进行实验的情况下，在Dapr初始设置上花费大量时间可能会令人沮丧。更
一、ExtensionAbility组件 1.概念 HarmonyOS中的ExtensionAbility组件是一种能够扩展系统功能的能力组件。它可以通过扩展系统能力接口，为应用程序提供一些特定的功能，以满足应用程序的特殊需求。 ExtensionAbility组件的特点包括： 系统组件：E
众包平台是我们今年5月开始 all in 的商业模式，是园子商业化的突破口，目前一边在融资，一边在召集早期合作开发者。 今天完成了第一个里程碑——召集到500位早期合作开发者，正好一群（微信群）人。 这次召集结果远超我们的预期，召集到一群码场经验很丰富的开发者，绝大多数有多年工作经验，超过十年工作经
人工智能新境界 在不断发展的人工智能领域,一款非凡的新工具应运而生,它能将普通照片转化为绚丽的艺术品。敬请关注Illusion Diffusion,这是一个将现实与想象力完美融合的AI驱动平台,可创造出迷人的视错觉和超现实意境。 AI算法的魔力所在 Illusion Diffusion 的核心是借助
从油猴脚本管理器的角度审视Chrome扩展 在之前一段时间，我需要借助Chrome扩展来完成一个需求，当时还在使用油猴脚本与浏览器扩展之间调研了一波，而此时恰好我又有一些做的还可以的油猴脚本 TKScript ，相对会比较熟悉脚本管理器的能力，预估是不太能完成需求的，所以趁着这个机会，我又学习了一波
CompletableFuture 简介 在Java8中，CompletableFuture提供了非常强大的Future的扩展功能，可以帮助我们简化异步编程的复杂性，并且提供了函数式编程的能力，可以通过回调的方式处理计算结果，也提供了转换和组合 CompletableFuture 的方法。 Java
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 示例地址 另存为SVG 这一章增强了另存为的能力，实现“另存为SVG”，大概是全网唯一的实例分享了吧。 灵感来源：react-konva-custom-context
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augm
这是一个将视频转变为表情包的工具，现实生活中当我们看到一段搞笑的视频，我们可以将这段视频喂给这段程序，生成gif表情包，这样就可以用来舍友斗图了 1、一些限制 1、这个程序不能转化超过15秒以上的视频，因为占用的内存较高，会被终端杀死（除非你的计算机性能很好，也许1分钟的短视频都可以），为了整个程序
多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 GPT-3，GPT-4 和 Med-PaLM 2，在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力，使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的
滑动窗口限流 滑动窗口限流是一种常用的限流算法，通过维护一个固定大小的窗口，在单位时间内允许通过的请求次数不超过设定的阈值。具体来说，滑动窗口限流算法通常包括以下几个步骤： 初始化：设置窗口大小、请求次数阈值和时间间隔。 维护窗口：将请求按照时间顺序放入窗口中，并保持窗口内请求数量不超过阈值。 检查
BRDF101 概述 本文基于知乎Maple对brdf的文章，在此基础又收集了一些其它来源的关于brdf的文章，希望能够完全理解记忆相关知识 关于Jakub Boksansky的文章，看的过程中又去搜集了很多其它文章来理解，发现已经超出了我目前的知识厚度，因此只会简单的翻译一下我能理解的部分，感兴趣
前言 文档分割是一项具有挑战性的任务，它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要，但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下： 只能处理文本，无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略，要么是一整个文档全部提取，要么是词粒度的获取
