说在前面 验证码登录的demo后续可以单独讲解，VIP学员对这部分应该都是掌握的，此处不再赘述 本文假设了一个场景 你通过OCR识别的验证码是有一定的错误几率的 本文是通过识别后的验证码去加一个随机字符，如果取到的是''空字符则可能成功，否则必然不会成功 所涉及的python库 selenium d
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://levelup.gitconnected.com/how-i-deleted-more-than-1000-lines-of-code-using-spring-retry-9118de29060 > 使用 Spring Retry 重构代
https://www.cnblogs.com/luckyhui28/p/12001798.html 目录 acks max.request.size retries和retry.backoff.ms connections.max.idele.ms linger.ms receive.buffer
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # celery作为一个单独项目运行，在settings文件中设置 broker_connection_retry_on_startup = True # Celery作为第三方模块集成到项目中，在全局配置中添加 CELE
"message": "You have exceeded the maximum amount of scale changes within the past hour(23 changes and limit is 20). Please retry later."
"Code": "Conflict","Message": "No available instances to satisfy this request. App Service is attempting to increase capacity. Please retry your request later. If urgent, this can be mitigated by deploying this to a new resource group."
功能简表 角色 功能 生产者（客户端） 发布消息、定时消息（或叫延时）、顺序消息、可过期消息、事务消息。支持 Qos0、Qos1 消费者（客户端） 订阅、取消订阅。消费-ACK（自动、手动） 服务端 发布-Confirm、订阅-Confirm、取消订阅-Confirm、派发-Retry、派发-Del
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略： 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或
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
https://www.cnblogs.com/chia/p/7799231.html tcp_syn_retries ：INTEGER默认值是5对于一个新建连接，内核要发送多少个 SYN 连接请求才决定放弃。不应该大于255，默认值是5，对应于180秒左右时间。(对于大负载而物理通信良好的网络而言
文章目录 前言TCP/IP连接建立状态解释调优tcp_synack_retries ：INTEGERtcp_keepalive_time ：INTEGERtcp_keepalive_probes：INTEGERtcp_keepalive_intvl：INTEGERtcp_retries1 ：INTE
https://www.jianshu.com/p/6a5faee4cc65 image.png 测试仪发送某种类型的报文进行性能测试，报文目的mac为VF的mac。对于发出去的每个报文，必须在3s内收到响应，否则认为丢包，会重新发送一次，此时会有retransmit的统计。 pod A有两个网卡，
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
