一、概述 在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输
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
介绍 HMI-Board为 RT-Thread 联合瑞萨推出的高性价比图形评估套件，取代传统的 HMI+主控板硬件，一套硬件即可实现 HMI+IoT+控制的全套能力。依托于瑞萨高性能芯片 RA6M3 及 RT-Thread 软件生态，HMI-Board 不仅硬件性能强劲，同时软件生态丰富，助力开发者
行情动荡不安，看着同组曾经一块并肩战斗过的开发同事们陆续被迫离职，我最近几个月也多少的思维活跃了些，有些惴惴不安，不知何时会轮到自己。想着即使暂时轮不到自己，也要有着被裁后能立马找到下家工作的能力，一直坐以待毙终究沦为案板上的羔羊。 据说华为社招技术岗基本都是OD了，正式的很少很少，但是OD的面试流
在现代云计算环境中，自动化部署已经成为一项重要的任务。Terraform，作为HashiCorp公司的一款开源工具，以其强大的基础设施即代码（IaC）能力，使得我们能够轻松管理和部署各种云资源。 阿里云资源编排服务（Resource Orchestration Service，ROS）是一种简单易用
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
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
本文分享自华为云社区《Flink SQL性能优化实践》 ，作者：超梦。 在大数据处理领域，Apache Flink以其流处理和批处理一体化的能力，成为许多企业的首选。然而，随着数据量的增长，性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧，并提供
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
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
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
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
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
Canvas图形编辑器-数据结构与History(undo/redo) 这是作为 社区老给我推Canvas，于是我也学习Canvas做了个简历编辑器 的后续内容，主要是介绍了对数据结构的设计以及History能力的实现。 在线编辑: https://windrunnermax.github.io/C
Locust基于python的协程机制，打破了线程进程的限制，可以能够在一台测试机上跑高并发 性能测试基础 1.快慢：衡量系统的处理效率：响应时间 2.多少：衡量系统的处理能力：单位时间内能处理多少个事务（tps） 性能测试根据测试需求最常见的分为下面三类 1 负载测试load testing 不断
