AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望 1. AI Agent（LLM Agent）介绍 1.1. 术语 Agent：“代理” 通常是指有意行动的表现。在哲学领域，Agent 可以是人、动物，甚至是具有自主性的概念或实体。 AI Agent
什么是VAE？ VAE，即变分自编码器（Variational Autoencoder），是一种生成模型，它通过学习输入数据的潜在表示来重构输入数据。 在Stable Diffusion 1.4 或 1.5 模型中，通过VAE对模型进行部分更新，以提升模型渲染眼睛的能力。通过这种更新，模型在生成图像
十五、管道符 管道符和grep命令结合的是最多的 管道符的标准定义： 管道是一种通信机制，常用语进程之间的通信。它表现出来的形式：将前一个的标准输出（stdout）作为后面命令的标准输入(stdin) 利用grep和管道符来查看用户信息 用户信息存储在 /etc/passwd中 我们自己创建的用户的
题目 解读访问权限 rw-r--r--分别代表什么东西 r:代表可读 w:可写 e:可执行 方便起见进行拆分 rw- 代表文件所属用户的权限 r-- 代表同组用户的权限 r-- 代表其他用户的权限 同时我们可以用2进制来表示: r:4 w:2 e:1 也即是3位二进制数则可以表示 chmod 命令
01为什么要做压测 1、什么是压力测试？ 不断向被测对象施加压力，测试系统在压力情况下的表现。 2、压力测试的目的是什么？ 测试得出系统的极限性能指标，从而给出合理的承诺值或者容量告警； 找出系统的性能瓶颈，对性能做出优化； 测试系统在高负载情况下的稳定性； 验证系统在过载情况下的限流和降级预案；
K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调： 一是K值的大小，K一
DP 显然我固定第一个是峰，然后再乘以2就是答案，因为一个合法的反转之后也是合法的而且谷峰颠倒了 发现如果设\(dp[i][j]\)表示前\(i\)个山脉，第\(i\)个山脉是高度\(j\)的答案，然后填第\(i\)个的时候不知道会不会重复，所以这个状态挂了，重新找个状态设设。 所以我们改变考虑对象
感觉是道好题，但我用了比较久的时间才贺出来 观察 \(m\) 和 \(k\) 很小，而题目只要求相邻 \(m\) 个满足要求 ，显然直接对 \(m\) 个 0 或 1 状压（后文的数字 1 指的是填 C）。设 \(dp[i][j]\) 表示考虑到第 \(i\) 位，当前 \(i\) 到 \(i-m+
本篇文章将向大家介绍数据库中索引类型和使用场合，本文以SQL Server为例，对于其他技术平台的朋友也是有参考价值的，原理差不多。 查询数据时索引使数据库引擎执行速度更快，有针对性的数据检索，而不是简单地整表扫描（Full table scan）。 为了有效的使用索引，我们必须对索引的构成有所了解...
RocketMQ 是阿里巴巴在 2012 年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于 2017 年 9 月 25 日成为 Apache 的顶级项目。 作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来...
前言 课本： 编译原理（第三版）[王生原、董渊..等编著] 习题： 主要习题内容是第一章到第八章，具体内容如下表 章节 内容 链接 第一章 课后部分选择题 https://blog.csdn.net/Zchengjisihan/article/details/136243955 第二章 课后部分选择
1.计算爱心曲线上的点的公式 计算爱心曲线上的点的公式通常基于参数方程。以下是两种常见的参数方程表示方法，用于绘制爱心曲线： 1.1基于 (x, y) 坐标的参数方程 x = a * (2 * cos(θ) - sin(θ))^3 y = a * (2 * sin(θ) - cos(θ))^3 其中
0、思考与回答 0.1、思考一 如何处理进入阻塞状态的任务？ 为了让 RTOS 支持多优先级，我们创建了多个就绪链表（数组形式），用每一个就绪链表表示一个优先级，对于阻塞状态的任务显然要从就绪链表中移除，但是阻塞状态的任务并不是永久阻塞了，等待一段时间后应该从阻塞状态恢复，所以我们需要创建一个阻塞链
1 相关概念 1.1 并发控制 数据库对多个用户同时查询或者操作数据的管理。 1.2 多版本控制 oracle能物化多个版本的数据，使在一个时间点读一个表，保证在这个时间点读到的表数据是一致的。oracle的多版本控制机制是oracle提供读一致性的基础。 1.3 事务的作用 事务使数据库从一种一致
本文介绍基于Python中GDAL模块，实现基于一景栅格影像，对另一景栅格影像的像元数值加以叠加提取的方法。 本文期望实现的需求为：现有一景表示6种不同植被类型的.tif格式栅格数据，以及另一景与前述栅格数据同区域的、表示植被参数的.tif格式栅格数据；我们希望基于前者中的植被类型数据，分别提取6种
MySql WHERE 操作符号 前言 在 WHERE 子句中，你可以使用任何条件对记录进行过滤。 准备工作 准备 users 表，并插入数据 # 创建用户表 users create table users ( id int AUTO_INCREMENT not null primary key
golang 所有关键字的列表及释义归类，截至1.18版本。 [控制结构] if : 条件语句，基于布尔表达式的值决定是否执行特定的代码块。 else、 else if : 用在 if 语句之后，当条件表达式为假时执行的代码块。 switch : 多路选择语句，根据不同的情况执行不同的代码块。 ca
MySql select 多种查询方式 前言 在数据库使用过程中，使用最多的场景就是查询数据，所以今天我们总结一下常用用的查询 简单查询 带条件查询 多条件查询 输出指定字段查询 分组查询 查询结果排序 分页查询 多表之间查询 准备三张表：订单 orders 商品 commodity 用户 user
在一些中小型项目开发中，我们通常会使用自增 ID 来作为主键的生成策略，但随着时间的推移，数据库的信息也会越来越多，尤其是使用自增 ID 作为日志表的主键生成策略时，可能很快就会遇到 ID 被用完的情况，那么如果发生了这种情况，MySQL 又会怎样执行呢？ PS：当然，在分库分表的场景中，我们通常会
解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展 1.简介 Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，如算术推理（arithmetic reasoning）、常识推理（co
