MongoDB面试专题33道解析
大家好,我是 V 哥。今天为大家整理了 MongoDB 面试题,涵盖 NoSQL 数据库基础、MongoDB 的核心概念、集群与分片、备份恢复、性能优化等内容。这些题目和解答不仅适合面试准备,也是日常工作中深入理解 MongoDB 的宝贵资料。希望对大家有所帮助!
GraphRAG核心组件解析:图结构与检索增强生成
【10月更文挑战第28天】在当今数据科学领域,自然语言处理(NLP)和图数据管理技术的发展日新月异。GraphRAG(Graph Retrieval-Augmented Generation)作为一种结合了图结构和检索增强生成的创新方法,已经在多个应用场景中展现出巨大的潜力。作为一名数据科学家,我对GraphRAG的核心组件进行了深入研究,并在此分享我的理解和实践经验。
开放应用架构,建设全新可精细化运营的百炼
本文介绍了阿里云智能集团在百炼大模型应用中的技术实践和运营经验。主要内容包括:1) RAG技术的背景及其在落地时面临的挑战;2) 多模态多语言RAG技术的研发与应用;3) 多模态多元embedding和rank模型的训练;4) 基于千问大模型的embedding和rank模型;5) 开源社区推出的GT千问系列模型;6) 模型应用中的可运营实践;7) AI运营的具体方法论和实践经验。通过这些内容,展示了如何解决实际应用中的复杂需求,提升系统的准确性和用户体验。
操作系统的心脏:内核深度解析
在数字世界的构建中,操作系统扮演着基石的角色,而其核心—内核,则是这一复杂系统的灵魂。本文将深入探讨操作系统内核的工作原理,揭示它是如何管理硬件资源、运行程序以及提供系统服务的。通过理解内核的结构和功能,我们可以更好地把握计算机系统的运作机制,进而优化和创新我们的技术实践。
TPAMI:安全强化学习方法、理论与应用综述,慕工大、同济、伯克利等深度解析
【10月更文挑战第27天】强化学习(RL)在实际应用中展现出巨大潜力,但其安全性问题日益凸显。为此,安全强化学习(SRL)应运而生。近日,来自慕尼黑工业大学、同济大学和加州大学伯克利分校的研究人员在《IEEE模式分析与机器智能汇刊》上发表了一篇综述论文,系统介绍了SRL的方法、理论和应用。SRL主要面临安全性定义模糊、探索与利用平衡以及鲁棒性与可靠性等挑战。研究人员提出了基于约束、基于风险和基于监督学习等多种方法来应对这些挑战。
箭头函数和普通函数在性能方面有什么区别
【10月更文挑战第27天】箭头函数和普通函数在性能方面各有特点,箭头函数在某些场景下具有一定的性能优势,但在实际开发中,不能仅仅为了追求性能而盲目地选择箭头函数或普通函数,应该根据具体的应用场景、代码可读性和可维护性等多方面因素综合考虑来选择合适的函数定义方式。