Question

最新推荐文章于 2025-12-18 13:32:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-18 13:32:52 发布 · 152 阅读 · 0 ·
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#spring #struts #hibernate #ibatis

本文探讨了Java中可能出现的内存泄露情况及其原因，并对比了不同类型的索引及其区别。此外，还讨论了Spring与Struts框架的共同点与区别、MyBatis与Hibernate的优缺点，并提出了一种高效的数据比对算法。
1. java存在内存泄露吗?什么情况下会出现?
2. index有几种,有什么区别?
3. spring struts共同点和区别?
4. 介绍你做的项目,描述你做的部分?
5. ibatis hibernate相比,各有什么优点和缺点?
6. 有两个很大的文件,里面存的是整数类型的数据,一行就是一个数据,有重复的,在不占用很大内存的情况下,如何取得两个文件相同数据的记录?


提升自己归纳总结的能力;
Video Question Answering综述
lch的博客
01-04 3412
目录引言选择型视频问答开放型视频问答选择型、开放型均可的视频问答结论参考文献 引言        视频问答是视觉语言领域较为新兴的一个课题，需要根据视频内容和问题进行分析，得出问题的答案。根据回答形式，可分为：一、选择型视频问答；二、开放型视频问答。根据方法的提出时间，可以构建出如下时间线： 2014 MM JVTP-UEAQ[1] 2015 arXiv GRU[2] 2016 CVPR MovieQA[3] 2017 CVPR MovieFIB[4] 2017 C
Hierarchical Graph Network for Multi-hop Question Answering 论文笔记
qq_42791848的博客
02-20 2183
Hierarchical Graph Network for Multi-hop Question Answering 论文笔记 2020 EMNLP，Microsoft 365， 这篇文章所提出的层级图模型是在leaderboard上排名比较高的一个模型。 Overview 这篇文章同样是引入图表示学习来做多跳推理，但是本文在建图上做了改进和创新，提出Hierarchical Graph。作者认为之前基于图表示学习的方法有两个不足：一是图只被用来预测答案，没有充分地去寻找supporting fact；二
A Survey of Natural Language Question Answering System
weixin_36909758的博客
08-04 324
1.Information Retrieval 信息检索 2.Information Extraction 信息提取 3.named-entity recognition 命名实体识别 4.taxonomy 分类学 categorize 分类 5.QAS三大组成：information retrieval engine、query interpretation【解释】 system、...
深入解析“Beg the Question”——不仅仅是“提出问题”那么简单！
阿正的梦工坊
02-03 1534
在技术和编程文档中，我们经常看到 “which begs the question”这样的句式。这通常用于引导下一个问题或逻辑步骤。
Mysql question 和query的差异
weixin_40455124的博客
12-30 1838
question 和query 差不多，其实都是执行的语句数量，使用以下语句可以看到都在正在 mysql> show global status like 'Qu%'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | Queries | 745 | | Questions | 397 | +---------------+-------+ 2 rows in se
SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）数据集简介
一起来研究langchain和langchain-chatchat
07-02 3779
SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）数据集是一个非常流行且广泛使用的问答数据集，主要用于训练和评估问答系统。它的设计目的是从给定的段落中回答问题。SQuAD 数据集的优点在于它的规模大、数据质量高，并且包含了多样化的上下文和问题。然而，SQuAD 数据集也有一些局限性，使其在覆盖生活中常见问题方面存在一定的不足。标注质量不一致：自定义文档的数据标注质量可能不一致，尤其是在标注过程缺乏标准和规范的情况下。覆盖范围有限。
浅谈问题生成（Question Generation）
Paper weekly
12-11 4605
©作者 | 刘璐学校 | 北京邮电大学研究方向 | 问题生成与QA问题生成（Question Generation）是文本生成中的重要子任务，旨在根据输入数据（文本、知识库、图像等类型，本...
智能问答（Question Answering）的主要研究方向
u013250861的博客
07-19 1059
EMNLP2019]BiPaRABilingualParallelDatasetforMultilingualandCross-lingualReadingComprehensionNovels多语言和跨语言阅读理解小说的双语并行数据集。大多数研究关注于事实类问题，而非事实类问题的研究相对不足，包括数学类的问题、判断类的问题等。包括英法德等主流语言之间的研究，也包括特定于使用人数较少的语言的研究。比如可以将对答案的解释也作为训练数据的一部分，让模型学会解释。..................
Qt 标准对话框question
yxp1992的博客
12-24 1160
switch (QMessageBox::question(this,tr("手动选择完成？"),tr("手动选择完成且正确"), QMessageBox::Yes|QMessageBox::No,QMessageBox::Yes)) { case QMessageBox::Yes: ...
Improving the Robustness of Question Answering Systems to Question Paraphrasing
彭伟的博客
05-05 1580
《Improving the Robustness of Question Answering Systems to Question Paraphrasing》 新加坡国立大学 这篇论文主要是解决模型的鲁棒性，提出了两个测试集，最后通过实验证明（数据增强），能够在提出的两个数据集上得到比较好的结果。 动机： 方法： 训练一个模型 Paraphrase-Guided Paraphrasing ...
精选资源
question
03-20
在Python编程领域，初学者往往从"question"这一主题开始，它涵盖了Python的基础语法、数据类型、控制结构、函数、模块化编程等核心概念。Python作为一种高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能受到广泛欢迎，...
人工智能-项目实践-智能问答-Chinese Visual Question Answering 中文看图问答.zip
12-29
人工智能-项目实践-智能问答-Chinese Visual Question Answering 中文看图问答 Problems This is a very difficult problem combining both image and NLP. We do have a good Chinese VQA dataset (FM-IQA from ...
精选资源
Quora Question Pairs 问答数据集数据集
07-05
Quora Question Pairs 数据集是源自著名问答社区Quora的一个宝贵资源，主要用于研究和开发自然语言处理（NLP）技术，特别是重复问题检测。在这个数据集中，你可以找到成对的问题，其中一些是重复的，而其他则是独特...
CoQA_A_Conversational_Question_Answering_Challenge.pdf
08-18
CoQA_A_Conversational_Question_Answering_Challenge CoQA 是一个旨在推动 Conversational Question Answering（对话式问题回答）技术发展的挑战项目。该项目的目标是建立一个能够回答对话式问题的系统，以便机器...
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QuestionOne.java
04-16
QuestionOne.java
spring-ai快速上手，接入deepseek大模型
2301_78646673的博客
12-17 933
本文介绍了如何在Spring Boot项目中快速集成Spring-AI模块并调用DeepSeek大模型实现AI问答功能。文章对比了Spring-AI和LangChain4j两大AI框架的适用场景，推荐Spring Boot项目优先选择Spring官方维护的Spring-AI。具体实现步骤包括：引入spring-ai-bom依赖管理、添加DeepSeek模型依赖、配置API密钥、以及两种调用方式（阻塞式和流式输出）的代码示例。此外，还详细说明了模型参数配置方法（如温度、最大Token数等），并介绍了通用Cha
Mac 上重新安装了Cursor 2.2.30，重新配置 springboot 过程记录
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appearappear的博客
12-18 139
环境变量中，配置好 JAVA_HOME cursor会自动使用这个 javase, 不需要在setting.json 指定 Java 版本。cursor 运行需要依赖更改版本的 javase 根据 cursor 提示安装就好，它会在.cursor 目录下下载一个高版本的使用。但是不同的项目使用不同的 javase 时可在 setting.json 中配置。环境变量中、配置好 MAVEN_HOME 就好了，cursor 自动扫描到。## 新版本的Cursor配置 java 更简单了，但是花了很长时间。
【微服务 Day1】SpringCloud实战开发（Mybatis-plus + Docker）
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12-17 1043
Mybatis-plus + docker保姆级教程
基于Springboot午托管理系统的设计与实现588oe817（程序、源码、数据库、调试部署方案及开发环境）系统界面展示及获取方式置于文档末尾，可供参考。
2509_93102599的博客
12-16 1117
课题的创新点 业务场景深度融合创新： 并非简单通用的“学生管理系统”，而是深度结合午托机构“招生-日常-财务”的闭环业务流程进行定制化设计，更贴合实际应用。 “管理后台+家长小程序”双端协同创新： 构建机构内部管理与外部家校服务的双向通道，实现管理效率与用户体验的双重提升。 数据驱动的服务优化创新： 通过系统沉淀的考勤、健康、餐饮、费用等多维度数据，为机构提供生源分析、服务质量评估、资源优化配置等数据支持，赋能科学决策。 安全与便捷的平衡创新： 在保障学生隐私和数据安全的前提下，通过预留标准化接口
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