之前我们聊过如何使用LangChain给LLM（大模型）装上记忆，里面提到对话链ConversationChain和MessagesPlaceholder，可以简化安装记忆的流程。下文来拆解基于LangChain的大模型记忆方案。
雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一ID的算法，生成的ID称为Snowflake IDs或snowflakes。这种算法由Twitter创建，并用于推文的ID。目前仓储平台生成ID是用的雪花算法修改后的版本。
当我们使用ChatGPT完成某些工作的时候，往往需要多轮对话，比如让ChatGPT分析、翻译、总结一篇网上的文章或者文档，再将总结的结果以文本的形式存储在本地。过程中免不了要和ChatGPT“折冲樽俎”一番，事实上，这个“交涉”的过程也可以自动化，AutoGPT可以帮助我们自动拆解任务，没错，程序能
逐层拆分ElasticSearch的概念 Cluster：集群，Es是一个可以横向扩展的检索引擎（部分时候当作存储数据库使用），一个Es集群由一个唯一的名字标识，默认为“elasticsearch”。在配置文件中指定相同的集群名，Es会将相同集群名的节点组成一个集群。 Node：节点，集群中的任意一
会员制的订阅付费在影音娱乐行业中已相当普及，近几年，不少游戏厂商也开始尝试订阅收费模式。在分析具体的用户订阅偏好以及订阅付费模式带来的增长效果时，我们常常会有这些疑问： 如何从用户的整体付费行为中具体拆解订阅付费事件并分析？ 想要了解当前应用内用户的整体订阅概况？ 订阅用户和非订阅用户在留存与付费偏
迷幻动画的本质拆解 插件： islide + 软件： PowerPoint https://www.islide.cc/ 圆型 画一个正圆，无填充色，边框 2.25磅 左边红色、右边黄色、中间两个透明度 100% 三角型 曲线 动画 持续时间2秒 (PPT“催眠术”——如何设计一个动态的迷幻图谱)[
本文介绍了PHP语言体系应用现代化案例，实现了许多与业务无关的通用性应用改造方案，如PHP应用容器化架构方案、基于Prometheus的弹性伸缩方案等等，为此类型客户提供了一个可参考的案例。
https://blog.mygraphql.com/zh/notes/java/native-mem/java-native-mem-case/ 介绍 测试环境 配置容量 POD 容量配置 JVM 容量配置 神秘的 MaxDirectMemorySize 默认值 maxThreadCount 最大
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1714562859232358591&wfr=spider&for=pc PingCAP平凯星辰（以下简称PingCAP）成立于2015年，在产业和学术界受广泛认可，以独特的产品和生态价值，赋能国内外1500+企业数字化。PingC
产品生产制造是制造企业的核心业务活动，本期基于对生产制造活动的关键业务模型拆解来普及相关的基础业务知识，然后介绍传统信息化架构下生产制造活动涉及的主要应用系统，最后介绍基于统一数字平台构建业务一体化应用的企业数字化系统方案。
编写Java单元测试用例，即把一段复杂的代码拆解成一系列简单的单元测试用例，并且无需启动服务，在短时间内测试代码中的处理逻辑。写好Java单元测试用例，其实就是把“复杂问题简单化，建单问题深入化“。在编写的过程中， 我们也可以对自己的代码进行一个二次检查。
摘要：本文就以一个企业内部培训网站为例，拆解云上成本优化方案需要注意的点，抛砖引玉，帮助大家参考业务架构，合理节省费用。 本文分享自华为云社区《云上成本优化方案——以一个企业内部培训网站为例》，作者：云存储开发者支持团队。 越来越多的企业选择将服务搭建在云上，业务初期访问量、数据量都较小，成本问题还
在这里同步一篇本人的原创文章。原文发布于2023年发布在知乎专栏，转移过来时略有修改。全文共计3万余字，希望帮助到GEE小白快速进阶。 引言 这篇文章主要解答GEE中.map()和.iterate()函数的用法。 首先解答一个疑问，为什么需要自己写循环？确实，GEE 为各种数据类型提供了无数常用的内
组件设计是通过对功能及视觉表达中元素的拆解、归纳、重组，并基于可被复用的目的，形成规范化的组件，通过多维度组合来构建整个设计方案，將这些组件整理在一起，便形成组件库。本文我们主要讲述基于Vant CLI的自建组件库。Vant CLI 是一个基于 Vite 实现的 Vue 组件库构建工具，通过 Vant CLI 可以快速搭建一套功能完备的 Vue 组件库。
0 导读 之前的文章中，我们介绍过分布式事务的基础知识，也了解了分布式场景下常见一致性问题和解决方案，对分布式锁和CAS模式有一定的了解，有兴趣的同学可以通过下面链接到作者的两篇相关文章。 五种分布式事务解决方案（图文总结） 高并发下的数据一致性保障（图文全面总结） 1 介绍 本文聚焦高并发场景下分
写在前面 这部分真的感觉超级难，其实也不能说难，主要是真的想不到这个思路应该这么做，或者说他好厉害，他怎么知道该这么设计实现。 说下难点吧，我觉得后天逻辑还好，主要是前端部分真的需要点花点时间来思考，比如布局、交互设计的实现等等。 文档页面功能开发 1、任务拆解 增加文档页面，首页点击电子书时，跳转
Redis性能问题诊断以及scan命令耗时分析 摘要 最近公司有项目反馈卡顿. 卡顿一小时后自己被拉入群聊. 同事已经基本上定位到问题原因. 我这边想使用朴素的性能观点进行一下性能问题的拆解 为了提高自己. 用到的一些脚本 echo "info" |redis-cli -p 6379 -a Your
1 什么是遗留代码 本质是一种技术债务，产生原因一方面是业务原因：如业务本身场景繁多、流程复杂等；另一方面是技术原因：如代码不规范、设计不合理、祖传代码文档注释缺失等。它会影响我们的程序很多方面：如可读性、可修改性、可复用性、可维护性、可测试性等。 2 遗留代码处理过程拆解 划分为梳理->重构/重写
本文分享自华为云社区 《【云享问答】第3期：大模型时代，如何快速开发AI应用》，作者：华为云社区精选。 大模型快速普及应用的当下，AI浪潮汹涌而至，对于开发者来说，开发一款属于自己的AI应用并不是遥不可及。华为云AI生态技术专家、中科院计算所博士坐阵，从数据处理、算法开发、模型训练到部署，全方位拆解
拆分列是`pandas`中常用的一种数据操作，它可以将一个包含多个值的列按照指定的规则拆分成多个新列，方便进行后续的分析和处理。拆分列的使用场景比较广泛，以下是一些常见的应用场景： 1. 处理日期数据：在日期数据中，经常会将年、月、日等信息合并成一列，通过拆分列可以将其拆分成多个新列，方便进行时间序
