报道一下

最新推荐文章于 2022-03-31 08:51:01 发布
原创 最新推荐文章于 2022-03-31 08:51:01 发布 · 493 阅读 · 0 ·
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大家好！

阿甘007
关注
图片报道
02-08
首先，我们来解释一下几个术语： 1. 普林斯顿大学：这是一所位于美国新泽西州普林斯顿的世界著名私立研究型大学，其科学和技术研究在全美乃至全球都享有盛誉。 2. 研制：指的是某个人或团队通过研究和开发创造出一...
基于ssm新生报道管理系统.zip
03-27
首先，让我们深入了解一下SSM框架： 1. **Spring**：Spring框架是Java应用开发的核心框架，提供了依赖注入（DI）和面向切面编程（AOP）等特性，使得代码更加模块化，易于测试和维护。在新生报道管理系统中，Spring...
初学者报道
H1330760849的博客
03-26 5071
新人报道！
毕业设计：基于SSM实现新生报道系统
软件开发实战项目分享
03-31 3681
本项目基于SSM框架开发实现了一个高校新生报道信息管理系统，系统前后端分开，前端是新生用户信息查看及缴费的窗口，可以实现在线注册，登陆，查看公告、了解学校信息、查阅各专业并实现在线缴费、在线留言互动等功能。后台主要实现基于新生报道的相关信息管理功能，包含:首页的滚动图片管理、公告管理、学校基本信息管理、收费标准管理、宿舍管理、新生户籍迁移管理、学费收缴查看、宿舍分配管理、留言管理和报道新生信息管理等功能。
RM电控萌新报道
lzb66666的博客
01-20 1729
** RM电控萌新报道 这是我上大学之后第一次写博客。在来到大学（华农）之前，我已经接触过简单的单片机（51），可以说有一定的基础吧。开学前的我一直以为我的大学生涯可能打打电赛，参加一下ACM就结束了。这些比赛的含金量都颇高，但是对于我而言总感觉缺乏一种长期的动力和热情。直到有一天看到了华农RM战队的推送，我才开始了解了RoboMaster这个比赛。当时看到以电竞的形式呈现的机器人...
深度报道 第1个从太空发回的LoRa信号(含视频)
IoT小能手
03-23 3835
1 前言 本文作者 IoT小能手 twowinter，转载请联系微信公众号 twowinter。 这是一篇关于全球首个从太空发回LoRa信号的深度报道，你可能已经在一些渠道里得知了这个令人无比兴奋的消息。但在这篇报道里你会获得一些更深入，与技术更相关的细节。 在今年1月底的时候本能手就知道有大事发生，The Things Network (TTN) 的小伙伴给我发了一张会议邀...
过几天就要去公司报道了，记录一下这段时间找工作的经历....
江清清的专栏
06-15 9491
首先先介绍一下自己，我现在在读大三，今年9月份就要大四了，就读于宁夏银川的一所大学，在别人眼里，很多人不知道宁夏银川在中国哪个地方，所以这所学校很多人也不知道吧，是属于三流本科；        我是2009级计算科学与技术专业的，现在接受的offer是苏州的一家公司（主要做视频通信平台），软件开发实习生的职位（android方向）;下面我把自己的这段时间找工作的经历记录和大家分享一下；
恩智浦杯15届小白报道，基础四轮组
m0_46193266的博客
07-19 1283
记录一下现阶段成果，比赛前总算是能跑完一圈了，速度嘛····
有深度的报道--柴静
小菜鸟的天地
12-09 6525
这是柴静的对于采访的反思，我们听到的是这些事实吗？                                                                                                                 -------- 采访是病友间的相互探问 文章出处： http://blog.sina.com.cn/s/blog_4
科技云报道：巨头下场，生态聚合，低代码不再是个伪命题
科技云报道
03-25 8954
科技云报道原创。 和许多坐在风口上的概念一样，“低代码”似乎在一夕间变得火热起来，但也饱受争议。“低代码将替代开发者”、“低代码是伪命题”的说法，频频被业内人士拿来讨论。 如今，随着更多企业的入局，中国低代码市场显现出巨大的增长空间，“该不该做低代码”已不再是个问题。 近日，字节跳动收购低代码厂商“黑帕云”，钉钉提出在低代码APaaS的基础上进一步做BPaaS（Business PaaS），网易、百度、字节跳动等科技巨头都已经在招聘低代码相关岗位。 互联网巨头的躬身入局，再次加速了低代码赛道的洗牌。 低代
C进修(1)--新人报道
Developer_Zhang的专栏
04-13 1551
今天是第一天报道，没什么与大家分享的技术经验，就是大家见个面认识一下，目前班里面40多个学员，来自五湖四海，有在校大学生，也有像我一样进修的同仁，更有工作6，7年的老大哥，无论男或女，年长或年幼，我们怀揣着同一个梦想--编程梦，走到一起，听了班主任的往期经验分享，以及对我们的孜孜教诲，也激发了我无限的期望和学好的信心。这段时间打算全身心的投入进来，不管结果好坏，哦不对，不管什么事情，坚持到最后，结
新闻报道“标签化”现象探析-论文.zip
08-18
首先，我们来理解一下“标签化”这一概念。标签化（Labeling）在社会学中是指人们用简化的词汇或符号来定义和分类他人或事物的行为。在新闻报道中，这种标签可能包括“英雄”、“罪犯”、“难民”等，它们有助于塑造...
湖北荆州称石首问责干部不到1年复出报道失实.docx
11-20
这篇文档的内容虽然并非直接关于IT技术，但我们可以从中探讨一下涉及到的信息管理和透明度问题，这在信息化社会中是至关重要的，尤其是对于政府机构和技术部门。 首先，文档标题和描述指出的事件涉及到公共官员的...
CAXA3D实体设计2024安装教程(含安装包)
01-05
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面向中国计算机技术与软件专业技术资格水平考试中级软件设计师认证的全面备考资源整合与学习辅助系统_包含官方考试安排通知报名平台链接历年真题解析希赛每日一练备考工具清单考.zip
01-05
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yhy0_JiePaper_47336_1767535812706.zip
01-05
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基于HTML5的冒泡排序可视化演示工具
01-05
完整可视化界面：包含柱状图展示区、控制面板和状态信息区域 交互功能：支持开始排序、重置、单步执行和速度调节 动态效果：比较元素高亮显示橙色，交换元素显示红色，已排序元素显示绿色 实时统计：显示比较次数、交换次数和当前操作状态 自定义输入：允许用户输入自定义数组或使用随机生成数组 响应式设计：适配不同屏幕尺寸，美观的UI界面 排序过程可视化：清晰展示冒泡排序的每一轮比较和交换过程
CrystalBall 32位中文特别版
最新发布
01-05
0.oracle Crystall Ball是什么？ crystall ball是进行蒙特卡洛模模拟的一个工具，所谓蒙特卡洛模拟就是在估值区间每次随机选取一个输入值，重复上万次，计算机会算出输入值对于的输出值，根据成千上万的输出值得出一个累计概率分布图，这个就是蒙特卡洛模拟。 1.oracle Crystall Ball下载与安装 64位(访问密码: 6491)：https://url47.ctfile.com/f/64055047-1502029048-71b2b6?p=6491 32位(访问密码: 3424)：https://url47.ctfile.com/f/64055047-1502028955-fe5d6f?p=3424 下载后，点击下图所示的工具（注意，是64位的） 下面这个界面默认中文，选择”确定“即可。 然后等一会，选择”下一步“ 这个界面点击”确定“，经测试office2016和office 365 是支持的。 点击”下一步“ 选择默认位置即可，不大，就17M左右。 选择”安装“即可。 点击完成就成功了。 启动时如果遇到”无法启
基于VUE前端框架与Flask后端框架构建的具备现代化Web用户界面的综合性安全扫描工具_专注于自动化检测ApacheLog4j2远程代码执行高危漏洞的扫描器_通过集成智能网页爬.zip
01-05
基于VUE前端框架与Flask后端框架构建的具备现代化Web用户界面的综合性安全扫描工具_专注于自动化检测ApacheLog4j2远程代码执行高危漏洞的扫描器_通过集成智能网页爬.zip
介绍一下RAG
05-16
### RAG技术概念与原理 RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成模型，是一种结合了检索和生成的混合型框架。其核心思想在于通过引入外部知识源，在生成回答前先从大规模文档集合中检索出与当前问题高度相关的内容，并将其作为额外上下文提供给生成模型[^3]。 具体而言，RAG的工作流程分为两个主要阶段： 1. **检索阶段**：基于输入查询，从外部数据库或知识库中提取最相关的文档片段或信息。这一过程通常依赖于高效的向量搜索引擎或其他检索算法来实现快速匹配[^2]。 2. **生成阶段**：将检索到的相关信息连同原始输入一并送入预训练的语言生成模型中，从而生成更精准、更具背景支持的回答。 这种机制使得RAG不仅能够充分利用内部参数化的知识表示能力，还能动态访问最新的外部数据资源，克服传统封闭式大语言模型因固定训练集而导致的知识时效性和覆盖范围局限性问题[^1]。 --- ### RAG的应用场景分析 #### 1. 客户服务与问答系统 在客户服务领域，RAG被广泛应用于智能客服机器人开发。它可以通过实时连接企业内部FAQ文档、产品手册等结构化资料，为用户提供即时且精确的帮助和支持。相比单纯依靠模型记忆的传统方法，RAG显著提高了回复质量和可信度[^4]。 #### 2. 法律咨询与合同审查 法律行业涉及海量法规条文及案例判例文件，借助RAG可以从庞大的法律法规数据库中迅速定位适用条款，并据此撰写专业的意见书或者解释说明材料。 #### 3. 教育培训辅助工具 教育平台可采用RAG构建个性化学习辅导方案，比如针对学生提出的复杂学术难题，自动搜寻教材章节要点配合解析思路给出详尽解答；亦或是协助教师批改作文作业时参照标准范文进行评分建议。 #### 4. 医疗健康诊断支持 医疗AI运用RAG技术能有效整合最新医学研究成果以及患者电子病历记录等内容，帮助医生做出更为科学合理的诊疗决策。特别是在罕见病症识别方面表现出色，因为这类疾病相关信息往往不在通用LLM训练范围内。 #### 5. 新闻创作与内容生产 媒体机构利用RAG可以大幅提高新闻报道编写效率，同时保障事实准确性。例如当记者准备撰写一篇关于某新兴科技趋势的文章时，该系统会主动抓取权威网站发布的相关新闻素材供参考引用[^4]。 --- ### 技术优势总结 - 动态接入新知：突破静态训练语料限制，持续获取更新后的专业知识。 - 高效资源整合：融合多种异构数据形式（文本/图像等）服务于单一任务需求。 - 显著性能增益：相较于纯生成模式，在多项评测指标上有明显改进效果，如噪声容忍度、反事实推理稳定性等方面均有体现[^4]。 ```python # 示例代码展示如何简单模拟RAG工作流 from transformers import RagTokenizer, RagTokenForGeneration def rag_example(query): tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-base") model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-base") input_ids = tokenizer([query], return_tensors="pt")["input_ids"] generated = model.generate(input_ids) result = tokenizer.batch_decode(generated, skip_special_tokens=True)[0] return result print(rag_example("What is retrieval augmented generation?")) ```
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