对请教关于chunk的回复

最新推荐文章于 2024-10-24 16:09:57 发布
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本文分享了作者近期在DX和OpenGL编码方面的经验，通过详细分析PartFile类的实现过程，并加入关键日志来辅助理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

你好,最近我正在忙一些DX 和OPenGL方面的编码,每时间到博客了,你仔细看PartFile这个类的实现,用心去看,

在一些环节里加点详细的日志.通过日志分析

hangmwll
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【第3节】“茴香豆“：搭建你的 RAG 智能助理
熊猫小妖的AI世界
04-24 1517
RAG（Retrieval Augmented Generation）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决 LLMs 在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战, 如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。LLM会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。
SpringBatch chunk详解
境里婆娑
09-03 2969
在Spring Batch中，Chunk是批处理作业中的一个重要概念，用于将大批量的数据划分成小块进行处理。
关于RAG
AIGC_TWang的博客
10-24 736
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Langchain-Chatchat的markdownHeaderTextSplitter使用
铁柱的博客
05-21 2166
开源项目开箱即用是好事，但是直接拿来做产品还是欠佳的，怪不得大家最终都会走到自定义分词器的步骤，业务的需求千变万化，代码都掌握在自己手里才能以不变应万变啊。
《书生·浦语大模型实战营》第3课 学习笔记：搭建你的 RAG 智能助理(茴香豆)
shiter编写程序的艺术
06-03 1067
RAG（Retrieval Augmented Generation）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决 LLMs 在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战, 如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。RAG综述RAG 能够让基础模型实现非参数知识更新，无需训练就可以掌握新领域的知识。第三次课程 选用的茴香豆应用，就应用了 RAG 技术，可以快速、高效的搭建自己的知识领域助手。
关于服务器端通讯程序设计
babelan的专栏
09-24 8143
IOCP The WSAENOBUFS error problem http://www.codeproject.com/KB/IP/iocp_server_client.aspx http://blog.pfan.cn/xman/45130.html http://blog.pfan.cn/xman/45129.html 用空连接或IO负载很低的连接来测试并发性能根本没
php监控 kafka,osx - 请教大神们：用php客户端怎么连kafka,怎么做到监控broker变化而来刷新客户端数据的？...
weixin_42499441的博客
03-22 185
最近在研究用php连kafka.用的是githup上的nmred/kafka-php项目代码目前:1.已经可以连接服务器上的kafka,2.测试：命令行执行php Produce.php,consumer端也能获取得到数据问题:1.consumer端怎么一直执行，难道写 while死循环？2.kafka-php是怎么做到客户端隔段时间拉取新的信息，并刷新客户端数据的?3.在README.md有这么...
关于 x$ksmsp 视图中KSMCHDUR 字段代表什么意思
haiross的专栏
11-20 1173
请教关于 x$ksmsp视图字段含义 957918 2012-9-1 上午2:04 ML 您好： 关于 x$ksmsp 视图： desc x$ksmsp Name Null? Type ------------------------ -------- ---------------- ADDR RAW(8) INDX NUMBER INST_ID N
大模型应用开发
Jeffrey_0711的博客
11-14 1010
借助于无标注数据训练，可以用于大量下游任务；多个应用可以依赖于极少的几个大模型统一建设可以对话交互LLaMA：MetaGLM：Tsinghua通义千问：阿里巴巴Baichuan：百川智能输入给LLM的文本或问题，接收到的输出是Completion 大模型调用 百度文心一言 两层认证 首先需要获取密钥API Key、Secret Key，然后基于密钥获取access_token，利用access_token进行调用定义一个继承自 LLM 类的自定义 LLM 类：要实现自定义 Embeddings，需要定义一个
年度大赏 | 2018最受欢迎的UWA问答
UWA—简单优化，优化简单！
02-12 1533
新年伊始，随着大家紧锣密鼓地开始了工作，UWA每周推送的知识型栏目《厚积薄发|技术分享》已经伴随大家走过了150个工作周。在此我们优选了12个开放性的精彩回答，分享给大家。 UWA 问答社区：answer.uwa4d.com UWA QQ群2：793972859（原群已满员） 1、如何设计渲染等级？ 现思考如何设计项目中的渲染等级，求有经验的大佬指个方向，例如ShaderLOD，还有其他什么...
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03-19
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详解Vue项目中出现Loading chunk {n} failed问题的解决方法
10-18
Webpack在构建过程中会对项目代码进行拆分，形成多个chunk，以支持懒加载和代码分割。而当浏览器尝试动态加载这些chunk失败时，就会报出"Loading chunk {n} failed"的错误。 错误的原因可能多种多样，包括但不限于...
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自动驾驶场景库的提取方案及实现代码解析 自动驾驶场景库提取方案与实现代码详解 自动驾驶场景库提取方案及实现代码设计 自动驾驶场景库提取方案及实现代码构建 自动驾驶场景库提取方案及实现代码方案 自动驾驶
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海底管道腐蚀缺陷生长与多物理场耦合分析综述（含详细代码及解释）
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内容概要：本文深入探讨了海底管道在运行压力和轴向位移作用下腐蚀缺陷生长的影响。基于多物理场耦合和变形几何的三维有限元模型，模拟了海底管道在海洋泥浆环境中的缺陷生长过程。研究揭示了更深的缺陷和更大的运行压力会增强局部应力集中和腐蚀速率；腐蚀速率随管道轴向位移呈现先减小后增大的趋势；运行压力导致管道优先在缺陷底部腐蚀，而轴向位移则倾向于在整个缺陷表面形成均匀腐蚀。文章还提出了一种基于非稳态多物理场模拟的海底管道剩余寿命评估方法，并通过Python和FEniCS库实现了有限元分析代码，用于模拟腐蚀缺陷生长和电化学-力学耦合分析。; 适合人群：从事海洋工程、管道工程及相关领域的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①研究海底管道腐蚀缺陷生长机制；②评估海底管道的剩余寿命；③优化海底管道的维护和管理策略；④开发更精确的腐蚀预测模型。; 其他说明：本文不仅提供了理论分析和实验数据，还给出了详细的Python代码实现，方便读者进行复现和进一步研究。模型创新性地结合了力学和电化学效应，实现了腐蚀缺陷演化的高精度模拟，为海底管道的安全运行提供了先进的数值分析工具。
嵌入式开发-Qt框架-C编程-轻量级虚拟键盘-跨平台输入法-中文英文数字符号输入-大小写切换-皮肤主题定制-手写识别功能-开源学习项目-适用于Linux-Windows-And.zip
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如何对数据进行复杂的 Chunk 编排
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嗯，用户问的是如何对数据进行复杂的Chunk编排。首先，我需要理解Chunk编排是什么意思。Chunk通常指的是将数据分成块，可能用于处理大数据或并行计算。复杂的编排可能涉及分块策略、数据分布、负载均衡等方面。 接...
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