本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。

基于阿里云向量检索服务搭建AI智能问答机器人

NumPy 高级教程——内存布局

淘宝关键词设置：技巧与实战指南

Proxmox创建Windows虚拟机

本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景，举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。

蚂蚁百灵研发助手 CodeFuse 插件发布新版，本版本新增支持 Android Studio，并针对 JavaScript、TypeScript 等前端语言优化了模型效果，同时还将输出Token增加到最多 1024 个。目前 CodeFuse 处于邀请测试阶段，欢迎各位开发者前往官网申请资格参与测试。在之前已安装插件的用户需要下载最新版本，才可享受 CodeFuse 插件最新能力。

Python高级算法——贪心算法（Greedy Algorithm）

PDF转Word，1行Python代码就够了，免费用

最近看了北京理工大学的课程《智能车辆概述与应用》，感觉入门角度讲的还不错的，于是通过本文记录关键内容。

本文主要介绍在OpenCV用使用双目摄像头，包括：打开单目摄像头、设置摄像头参数、拍照、录制视频。

选择python3.10,下载后傻瓜式安装（最好确保你的系统之前没有安装过python，或者你先卸载掉之前安装过的python）。2.执行 conda install mamba -n base -c conda-forge。这个过程比较长，需要安装一些依赖库，国内网络源不是特别好，如果有条件可以使用合法的代理。我安装到了C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts路径下，1.安装 git，这个很简单，网上一大堆教程， 这里不再赘述。安装过程中记录下你的安装路径，后边需要加入环境变量。

在以前的文章中，我分享了RISC-V在设计的初衷，除了可以被通用软件开发使用之外，还有一个目的就是，可以支持更多定制化的设计。也就是说，用户可以在基本指令集上面，进行一个或者多个的指令集扩展操作，但是有一个条件，不能再重新定义基本指令集。也就是说，任何一款基于RISC-V指令集的处理器，都要能够支撑整数基本指令集。可以看出基本指令集的重要性。

自定义配置警告信息需要在 startup 类中的 ConfigureService 方法中进行配置示例： // 注册 控制器服务 services.AddControllers(configure: setup => { setup.ReturnHttpNotAcceptable = true; ...

Elasticsearch 从8.8版本开始，新增 RRF，支持对多种不同方式召回的多个结果集进行综合再排序，返回最终的排序结果。之前 Elasticsearch 已经分别支持基于 BM25 的相关性排序和向量相似度的召回排序，通过 RRF 可以对这两者的结果进行综合排序，可以提升排序的准确性。

计算机视觉的基本原理

机器学习概述（一）

数据标注（二）

人工智能概述（二）

Xines广州星嵌OMAPL138 DSP+ARM+FPGA无人机避障系统方案：前端由FPGA采集数据，通过uPP或EMIF总线传输至DSP；数据被DSP处理之后，被送往ARM，用于应用界面开发、网络转发、SATA硬盘存储等应用；OMAP-L138的DSP或者ARM根据处理结果，将得到的逻辑控制命令送往FPGA，由FPGA控制板载DA实现逻辑输出。

空间数据由与位置关联的记录组成。这些数据可以来自 GPS 轨迹、地球观测图像和地图。每个空间数据点都可以使用坐标参考系统（如纬度/经度对）精确地放置在地图上，以便在地图上精确放置，这使我们能够研究它们之间的关系。

有人说相关系数（correlation coefficient， r）和决定系数（coefficient of determination， R2，读作R-Squared）都是评价两个变量相关性的指标，且相关系数的平方就是决定系数？这种说法对不对呢？请听下文分解！

mapping(address => bool) private[ isApproved ]; mapping(address => mapping(address => uint256)) private[ swapOrders ];

MaxCompute支持QUALIFY语法过滤Window函数的结果，使得查询语句更简洁易理解。Window函数和QUALIFY语法之间的关系可以类比聚合函数+GROUP BY语法和HAVING语法。

近期，Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源，阿里云机器学习平台PAI针对 Llama2 系列模型进行适配，推出全量微调、Lora微调、分布式训练、推理服务等场景最佳实践，助力AI开发者快速开箱。

快速入门 Stable Diffusion，一起领取福利免费体验。

本文介绍了OLAP分析在大数据分析中的位置，分析并介绍目前大数据OLAP遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题，解析阿里云Hologres是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践，介绍阿里云Hologres弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新。

今天这篇小作文主要介绍如何通过构建ChatGPT Prompt以解决文本转换任务。

带你读《Elastic Stack 实战手册》之15：——3.4.1.8. ECK 安装(14)

《Apache Flink 案例集（2022版）》——5.数字化转型——建信金科-Apache Flink 在国有大型银行智能运营场景下的应用（上）

PAI-Blade是 PAI 推出的通用推理优化工具，可以通过模型系统联合优化，使模型达到最优推理性能。

PAI已经创建好的实例,怎么挂载NAS?

BladeDISC 上一次更新主要发布了 GPU AStitch 优化，方法来源于我们发表在 ASPLOS 2022上的论文AStitch。这一次，我们发布了 0.3.0 版本。

“创新大师杯”全球AI极客挑战赛征文活动开始了！

本文将就MaxCompute Spark开发环境搭建、常用配置、作业迁移注意事项以及常见问题进行深入介绍。

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随着互联网和移动互联网的相互促进与融合，以及PC终端和各类移动终端在智能化和便携性上的趋同，游戏产品跨平台运行于各类终端的需求逐步显现。