大模型知识库RAG框架，比如LangChain、ChatChat、FastGPT等等，哪个效果比较好 在RAG（Retrieval-Augmented Generation）大模型知识库构建领域，当前主流框架如LangChain、ChatChat、FastGPT等各具优势。LangChain生态成熟、可扩展性强，ChatChat部署便捷、适合本地私有化应用，FastGPT响应速度快、适合企业级部署。如果追求高度定制化和生态集成，LangChain表现出色；若注重国产化支持和开箱即用，ChatChat更为合适；FastGPT则在吞吐量和API能力上有明显优势，非常适合构建对外服务接口。以LangChain为例

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AI大模型竞赛升温：百度发布文心大模型4.5和X1 这样的价格优势，无疑将吸引更多的企业和开发者加入到AI大模型的应用与开发中来，推动AI技术的快速发展。3月16日，百度正式宣布发布文心大模型4.5及文心大模型X1，这两款大模型不仅在性能上实现了显著提升，更在价格上给出了极大的诚意，为AI技术的普及与应用打开了新的大门。然而，百度在AI大模型领域的领先地位并非一蹴而就。百度文心系列的最新发布，不仅为行业树立了新的标杆，也为AI技术的普及与应用提供了新的动力。未来，随着更多企业和开发者的加入，AI大模型的应用场景将更加广泛，智能技术的未来也将更加美好。

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10：00开始面试，10：06就出来了，问的问题有点变态。。。 【摘要】本文分享了一位测试工程师的求职经历，从被迫降薪到面试受挫，揭示了软件测试岗位的常见面试考点。文章系统整理了涵盖16个技术栈的测试知识体系，包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python编程、性能测试等核心内容，并提供了具体面试题示例（如HTTP转HTTPS测试方案、Linux命令操作、MySQL优化等）。最后提到一份近200页的面试宝典，旨在帮助求职者高效备战测试岗面试，提升通过率。全文聚焦测试工程师必备技能与高频考点，具有实用参考价值。

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让 Deepseek 写电器电费计算器小程序 本文介绍了微信小程序版电费计算器的完整开发代码。该计算器包含功率、使用时长、天数和电价四个输入项，通过简单计算得出每月用电量和电费。代码结构完整，包含app.json全局配置、页面结构(WXML)、样式(WXSS)和逻辑(JS)文件，采用响应式设计，界面简洁美观。功能上实现了基础的电费计算功能，默认值为30天使用时长和0.6元电价，计算结果精确到小数点后两位。开发者可直接使用该代码创建项目，或在此基础上进行功能扩展和样式优化。

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Kotlin实现文件下载断点续传（RandomAccessFile全解析） 核心要点总结HTTP协议：正确处理Range请求头和响应头文件定位：使用实现精确跳转分块传输：采用8-16KB缓冲区平衡内存与IO效率错误恢复捕获处理客户端中断实现自动重试机制（3次重试策略）进度监控：实时回调下载进度用于UI更新生产环境建议// 1. 添加超时控制// 2. 限流保护// ... 传输逻辑// 限速控制// 3. 文件校验。

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uniapp 配置devserver代理 uniapp 配置devserver代理,以实现项目中图片，音频等文件路径的重定义访问

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原型模式深度解析：Java设计模式实战指南与克隆机制优化实践 原型模式（Prototype Pattern）作为创建型设计模式的核心成员，通过克隆机制突破传统对象创建的局限，在资源密集型场景中展现出革命性价值。本文从Java底层实现出发，系统性解析原型模式的核心原理、深/浅克隆的底层差异、多线程环境优化策略等关键技术，并结合作者十年架构经验，深入探讨该模式在游戏开发、配置管理、大数据缓存等场景的实战应用。全文3000+字深度剖析包含性能陷阱规避、克隆破坏性攻击防御、高效序列化克隆等进阶实践，为工程师提供从理论到落地的全方位指南。

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vue快速入门 本文介绍了Vue.js选项式风格的基础使用方法。首先展示如何创建Vue项目并清空默认内容，然后通过一个计数器的例子对比非响应式数据和响应式数据的区别。重点讲解了模板语法，包括插值语法{{}}、内容渲染(v-text/v-html)、属性绑定(v-bind)、事件绑定(v-on/@)、表单双向绑定(v-model)、条件渲染(v-if/v-show)和列表渲染(v-for)等常用指令。最后介绍了计算属性(computed)的概念和应用场景，并以拼接全名为例演示了计算属性的使用。通过本文可以快速掌握Vue.js

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机器学习与深度学习22-数据预处理 数据预处理是数据分析和建模的关键步骤，有效地处理这些问题可以提高数据的质量，确保模型的可靠性和准确性。选择编码方式应根据具体问题和数据集的特点来决定。数据归一化（Normalization）和数据标准化（Standardization）是两种不同的数据预处理技术，它们的主要区别在于转换的方式和效果。- 提高特征的可解释性：在某些情况下，归一化或标准化可以提高特征的可解释性，使得不同特征的权重更容易比较。在这个例子中，每个颜色类别都被表示为一个长度为3的二进制向量，只有对应类别的元素为1，其余为0。

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西部区位新优势：成都芯谷金融中心文化科技产业园的地理赋能逻辑 西部区位新优势：成都芯谷金融中心的地理赋能逻辑西部区位新优势：成都芯谷金融中心的地理赋能逻辑成都芯谷金融中心的地理赋能逻辑，根植于其在国家战略、区域发展及产业生态中的多重定位。其区位优势并非单一地理概念，而是战略、产业与空间的有机结合，共同催化其金融服务效能。

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深度学习基础 深度学习新圣经第一章阅读

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Hadoop 003 — JAVA操作MapReduce入门案例 JAVA操作MapReduce入门案例分词统计

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【C++】vector的模拟实现（详解） vector的模拟实现

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32单片机的FSMC控制器,内存扩展 FSMC（灵活的静态存储器控制器）是用于管理外部静态存储器（SRAM、NOR Flash等）的接口模块，通过AHB总线实现高速数据传输。它支持多种存储器类型和工作模式，包括NOR/PSRAM控制器、NAND闪存控制器等，并可根据时序要求配置不同模式。FSMC将外部存储器划分为4个存储块，每个块有固定地址范围。实际应用中，通过配置相关寄存器（如使能存储块、设置数据总线宽度等）和引脚初始化实现与外部存储器的通信。案例展示了如何通过FSMC扩展外部SRAM（IS62WV51216），包括硬件连接、时序配置和寄存器

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KAPT 的版本如何升级，是跟随kotlin的版本吗 deepseek回答：我们正在讨论 KAPT（Kotlin 注解处理器）的版本升级问题。用户想知道 KAPT 的版本是否跟随 Kotlin 的版本。根据之前的知识，KAPT 是 Kotlin 编译器的一部分，因此它的版本通常与 Kotlin 的版本绑定。也就是说，当你升级 Kotlin 语言版本时，KAPT 也会随之升级。但是，用户可能在实际操作中遇到问题，比如之前配置增量编译时出现的属性未知错误，这与版本有关。因此，我们需要详细解释如何升级 KAPT，并说明它与 Kotlin 版本的关系。

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如何在现有的分科、分纲、分目、分类的知识体系下构建根茎式心智 根茎式心智”模型，直接挑战了自启蒙运动以来建立的、以分类法和层级结构为基础的知识大厦。要在“分科分纲分目”的“建筑学”体系内，构建一个“生态学”的根茎心智，本质上是一场在思想的底层操作系统上进行的革命。这并非要废除现有的知识分类体系——那是人类认知秩序的基石，是高效传递和检索知识的必要“脚手架”。我们需要，。

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Qt面试常问 Qt信号槽机制通过元对象系统实现动态绑定，利用moc生成的函数间接调用槽函数，支持跨线程和运行时连接调整。使用信号槽需继承QObject并添加Q_OBJECT宏。连接方式包括自动/直接/队列/阻塞/唯一连接，处理不同线程场景。.pro文件管理项目依赖模块。Qt对象树机制使父对象销毁时自动析构子对象，无需手动释放内存。核心特性包括：信号本质为特殊函数、元对象系统支撑、四种线程处理模式，体现了Qt在对象通信和内存管理方面的设计优势。

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华为HDE（HUAWEI Developer Experts)，UnityMarvel创始人，开放原子基金会银牌讲师，51CTO学堂金牌讲师，IT畅销书作者。从事软件研究和开发超过20年，长期从事编译器、人工智能、Python、Go、JavaScript、Java及跨平台技术的研究和开发工作，曾出版超过40本IT图书。主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Python爬虫从菜鸟到高手》、《奇妙的Python：神奇代码漫游之旅》。
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SophiaCV
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