本文介绍了Llama2模型集成LangChain框架的具体实现，这样可更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。 1.调用Llama2类 针对LangChain[1]框架封装的Llama2 LLM类见examples/llama2_for_langchain.py，调用代码如下
问题一：云服务( 经典)迁移到外延支持云服务是否需要停机？ 通过平台的迁移工具（即验证、准备、提交）进行迁移没有停机时间。但是如果需要准备满足迁移条件，如删除对等互联，使用其他vnet资源则需要额外的停机时间。也就是说，平台的迁移操作不会停机，除非做了一些可能造成停机的准备工作。 问题二：是否需要用
问题描述 根据微软官方文档说明，云服务(经典)已弃用。所以关于它有以下的一些疑问： 一：迁移时候的停机时间问题？ 二：云服务(经典) 与 云服务(外延支持) 的区别是什么？ 三：注意事项有那些呢？如 TLS证书与保管库，当前订阅环境并没有使用保管库，需要做什么样的操作对应？ 云服务迁移完成后，原来的
问题一：迁移到云服务扩展后，之前经典版的云服务的部署槽会变成单一的部署槽，关于两个云服务扩展版之间的部署交换能否提供一个演示？ 对于具有双槽的云服务(Classic)，根据文档中的建议，在迁移到云服务(外延支持)时需要先删除过渡槽，将生产槽作为一个独立的云服务进行迁移。 在完成生产槽的迁移后，创建另
问题描述 通过Migrate to ARM，把经典云服务升级成云服务(外延支持)后，在查看云服务的配置XML文件，发现文件的编码格式由 UTF-8 改变为 UTF-16 由此，引发了三个问题 1）Cloud Service是否支持 UTF-8, UTF-16 这两种编码呢？ 2）为什么 Cloud
本文针对数据存储相关名词概念进行了解释，重点介绍了数据库技术的发展史。为了丰富文章的可读性以及实用性，又从数据结构设计层面进行了部分技术实战能力的外延扩展，阐述了拉链表，位运算，环形队列等相关数据结构在软件开发领域的应用，希望本文给你带来收获。
在前一节中我们简单介绍了D3D绘制窗体所具备的基本要素，本节将继续探索外部绘制技术的实现细节，并以此实现一些简单的图形绘制功能，首先外部绘制的核心原理是通过动态创建一个新的窗口并设置该窗口属性为透明无边框状态，通过消息循环机制实现对父窗口的动态跟随附着功能，当读者需要绘制新的图形时只需要绘制在透明窗体之上即可实现动态显示的效果。
外观模式是一种结构型设计模式，它提供了一个简化的接口，用于访问系统中的一组相关接口，以隐藏系统的复杂性。外观模式的主要目标是简化客户端与子系统之间的交互，同时降低了系统的耦合度。它允许客户端通过一个统一的入口点来与系统进行通信，而不需要了解系统内部的具体细节和复杂性
这篇文章，值得关注的是，盖茨提出对人工智能如何可以减少世界上最严重的不公平现象的思考，以及我们关注的人工智能风险问题。
我习惯性使用OData，它的$expand与层级查询非常好用，这个功能非常依赖于数据库的导航属性，也就是外键结构。最近想着把一个单体的系统拆分为多个小系统，首先需要处理外键依赖的问题。 多个服务各自有各自的数据库，数据库层面并不互通，也就无法使用外键约束。 我使用EF Core来描述数据库的结构，有
1.将jar包放入某不含中文的路径下 ，例如：E:\file\zip4j-1.3.2.jar 2.在命令行输入操作命令 mvn install:install-file -DgroupId=zip4j -DartifactId=zip4j -Dversion=1.3.2 -Dpackaging=ja
这个外国小哥叫 Nico，他一开始是个编程小白，后来把自己关在房间里花了两个月时间学会了编程，如今正在开发一款名为 Talknotes 的应用，可以将语音备忘录转化为结构化的内容，月收入 5000 美元。 Nico 从高中毕业就开始创业，大学只上了一个月就退学了，他尝试了很多方向，最终坚持做跨境电商
[TOC] # 本篇前瞻 学习完go语言基础的专栏，我们究竟写出怎么样的实用工具呢？我在github上开源的[ssh连接管理器](https://github.com/Breeze0806/ssh-mgr)就是一个比较好的样例。 # 项目背景 这个项目的背景是之前我在上班时连接生产机器时只能使用“s
CPU主频 = 外频 * 倍频 CPU频率即是每个时钟信号周期完成一步操作，时钟频率的高低在很大程度上反映了CPU速度的快慢 所谓外频Base Clock（BCLK），即系统总线的工作频率。是一个统一协调的最基础的频率，CPU硬盘网卡声卡等都是基于这个频率去工作的，通常来讲就是100Mhz 这个外频
前言 外观模式，英文名称是：Facade Pattern。我们先从名字上来理解一下“外观模式”。我看到了“外观”这个词语，就想到了“外表”这个词语，两者有着很相近的意思。就拿谈恋爱来说，“外表”很重要，如果第一眼看着很舒服、有眼缘，那就有交往下去的可能。如果长的“三寸钉、枯树皮”，估计就够呛了。在这
翻遍整个互联网，我发现，关于领域驱动设计，大家都**理解错了**。 今天，我们尝试通过一篇文章的篇幅，给大家展示一个完全不同的视角，把“领域驱动设计”这六个字解释清楚。 ## 领域驱动设计学习资料现状 领域驱动设计的概念提出已经有20年的时间了，整个互联网充斥着大量书籍、文章和视频教程，这里我列举几
前言 这是一个AD的一个强大的新功能，能招到元器件的原理图、3D模型还有价格厂家，但是不一定都有，有了也不一定有其3D模型。 ManufacturerPart Search 在设计工具中选择即用型元件 直接搜索，搜索到需要使用的元器件。在Altium Designer中，直接选中设备元件。无需使用第
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
select语句通常与for循环搭配使用，但并不是必须的。 在某些情况下，select可能会直接放在一个独立的goroutine中，没有外层的for循环。 这通常发生在你知道只会有一次或有限次操作的情况下。 例如，你可能有一个简单的goroutine，它等待一个特定的channel信号，然后执行一次
SQL优化中，有一条放之四海而皆准的既定方针，那就是：永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率，在SQL中，涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并，这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥，即驱动数据，而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。 内大外小 在讨论
