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2月前
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从零搭建RAG应用:跳过LangChain,掌握文本分块、向量检索、指代消解等核心技术实现
本文详解如何从零搭建RAG(检索增强生成)应用,跳过LangChain等框架,深入掌握文本解析、分块、向量检索、对话记忆、指代消解等核心技术,提升系统可控性与优化能力。
Python 项目打包,并上传到 PyPI,分享项目
本文介绍了如何使用 Poetry 打包并发布一个 Python 项目至 PyPI。内容包括:项目创建、配置 `pyproject.toml` 文件、构建软件包、上传至 PyPI、安装与使用。通过实例 iGTTS 展示了从开发到发布的完整流程,帮助开发者快速分享自己的 Python 工具。
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2月前
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来自: 物联网
用于最近邻搜索的乘积量化——论文阅读
本文介绍了用于最近邻搜索的乘积量化方法,通过将高维向量划分为低维子空间并分别量化,实现高效近似欧氏距离计算。该方法结合非对称距离计算(ADC)与倒排文件系统(IVFADC),在保持高搜索精度的同时显著降低计算复杂度和内存占用。实验表明,乘积量化在SIFT和GIST描述符上的表现优于现有方法,适用于大规模图像检索等应用。
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2月前
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从HPACK到多路复用,揭秘HTTP/2如何终结网络拥堵
HTTP/2通过HPACK压缩头部冗余信息,提升传输效率;并利用多路复用技术,在单个TCP连接上并行处理多个请求,避免队头阻塞,显著提升性能。同时支持服务器推送和流优先级设置,优化资源加载体验。
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2月前
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使用MYSQL Report分析数据库性能(上)
最终建议:当前系统是完美的读密集型负载模型,优化重点应放在减少行读取量和提高数据定位效率。通过索引优化、分区策略和内存缓存,预期可降低30%的CPU负载,同时保持100%的缓冲池命中率。建议每百万次查询后刷新统计信息以持续优化
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2月前
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​​解锁AI检索的7大Embedding技术:从稀疏到多向量,一文掌握!​
本文系统解析七种主流文本嵌入技术,包括 Sparse、Dense、Quantized、Binary、Matryoshka 和 Multi-Vector 方法,结合适用场景提供实用选型建议,助你高效构建文本检索系统。
【Redis】常用数据结构之List篇:从常用命令到典型使用场景
本文将系统探讨 Redis List 的核心特性、完整命令体系、底层存储实现以及典型实践场景,为读者构建从理论到应用的完整认知框架,助力开发者在实际业务中高效运用这一数据结构解决问题。
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2月前
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介绍MySQL的InnoDB引擎特性
总结而言 , Inno DB 引搞 是 MySQL 中 高 性 能 , 高 可靠 的 存 储选项 , 宽泛 应用于要求强 复杂交易处理场景 。
AI搜索的黑科技?DeepSearch 究竟“深”藏着什么秘密?
本文介绍 OpenSearch 凭借领先的AI搜索技术,应用DeepSearch 的设计框架能更有效解决复杂和多跳问题,优化用户体验。
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