4月，是不冷不热的季节，可以肆无忌惮的去游玩，可以敞开心怀去做自己想做的事情，比如科研，灵感来源于大自然，一不小心在樱花树下Get了一个新颖的想法，所以，我们要用乐观的心态去学习、科研和生活。
XML并不依赖于其他编程语言，与SQL一样是编程人员所必备的技能之一，因此在任何技术工作面试之前准备一些XML问题都是很有意义的。老九君为大家整合了十道有关XML经常被问到的面试题，这些问题并不很难但涵盖了XML技术的一些重要领域，比如DTD，XML Schema，XSLT转换，XPATH检索，XML绑定，XML解析器以及XML的基本知识，比如命名空间，校验，属性，元素等。 问题1：XML是什么？ 答：XML即可扩展标记语言（Extensible Markup language），小伙伴可以根据自己的需要
包括web开发人员的Java面试在内的各种面试中，XML面试题在各种编程工作的面试中很常见。XML是一种成熟的技术，经常作为从一个平台到其他平台传输数据的标准。XML面试问题包括用于转换XML文件的XSLT技术，XPATH，XQuery等各种XML技术和XML基础知识，比如DTD或者Schema。
本文旨在为开发人员提供一种在VSCode中进行API测试的替代方案，以取代Postman。我们将介绍Thunder Client扩展程序，解释其工作原理、相对于Postman的优势以及如何安装和设置。本文还将涵盖使用Thunder Client进行请求和预览响应的内容。
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型，而且还会数据感知（将语言模型连接到其他数据源），Be agentic（允许语言模型与其环境交互），最终让应用程序更强大和更具差异化。
Terms Set查询是Elasticsearch中一种强大的查询类型，主要用于处理多值字段中的文档匹配。
翻译：https://pentesterlab.com/exercises/from_sqli_to_shell/course
目前德州仪器TI 除了做EDI对接之外，也在使用 API 方式下单。TI API 的订购流程如图所示：
oRs.Open “SELECT COUNT(*) As iRowCountFROMOrders”
如果需要 I/O 绑定（例如从网络请求数据或访问数据库），则需要利用异步编程。 还可以使用 CPU 绑定代码（例如执行成本高昂的计算），对编写异步代码而言，这是一个不错的方案。C# 拥有语言级别的异步编程模型，它使你能轻松编写异步代码，而无需应付回叫或符合支持异步的库。 它遵循基于任务的异步模式 (TAP)。
二叉树是广泛用于表示层次关系的通用数据结构。他们擅长组织文件系统、在编译器中解析树以及捕获语义网络中的连接等任务。它们的分支结构可以有效地存储和检索数据，使它们成为各种应用程序中的宝贵工具。
在前面的文章中我们讲到了回归模型和分类模型的评估指标，区分了准确率和精确率的区别，并且比较了精确率和召回率内在的联系。本篇文章我们再来学习另外一个评估方法，即混淆矩阵（confusion_matrix）。
使用文档关联规则挖掘算法来提高文档管理软件的管理效率可是一个非常棒的办法，就像熟练的园丁在整理花园一样，轻松为用户梳理海量文档。这种算法犹如一把神奇的法宝，能够揭示文档之间的奇妙关系和潜在模式，使文档分类、检索和推荐如丝般顺滑，就像天然的流水一般。接下来，就让我们来探讨一下如何通过文档关联规则挖掘算法提高文档管理软件的管理效率吧：
VOVA 是一个面向全球市场的新兴跨境电商平台，专注于外贸出口，客户遍布六大洲一百多个国家和地区。VOVA 支持 20 种主流语言和 35 种主流货币，拥有数百万件高品质、高性价比的产品，为用户提供最新的全球平价商品和轻松有趣的购物体验。
在现代Web开发中，JavaServer Pages（JSP）是一项非常重要的技术。JSP允许开发者将Java代码嵌入HTML页面，以实现动态内容的生成和呈现。本文将详细介绍JSP的概念、原理以及如何使用JSP来构建Web应用程序。
本节介绍如何处理通过%Net.POP3检索到的电子邮件(%Net.MailMessage)。
以上是我们java常用的全文搜索引擎框架，很多项目的搜索功能都是基于以上4个框架完成的。
被R语言折磨是每个想做生信的科研人的日常，只要随便一搜，全都是科研人被R语言虐得死去活来的心路历程。
什么是 TKE 容器服务？ 腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）是基于原生 kubernetes 提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务，您可以在托管的云服务器实例集群上轻松运行应用程序。同时腾讯云也提供 弹性容器服务（Elastic Kubernetes Service，EKS）和 边缘容器服务（Tencent Kubernetes Engine for Edge，TKE Edge），方便您按需选择。 TKE 容器服务：https://cloud.te
SQL连接是一种在关系型数据库中使用的操作，用于将两个或多个表中的行关联起来。连接允许在查询中同时检索来自多个表的数据，通过共享一个或多个共同的列（通常是主键或外键）来建立关系。连接操作是SQL查询的重要组成部分，它有助于从不同表中获取相关联的信息。 基本概念包括：
导语 | 随着用户邮件数量越来越多，邮件搜索已是邮箱的基本功能。QQ 邮箱于 2008 年推出的自研搜索引擎面临着存储机器逐渐老化，存储机型面临淘汰的境况。因此，需要搭建一套新的全文检索服务，迁移存储数据。本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。文章作者：干胜，腾讯后台研发工程师。 一、重构背景 QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索
信息检索的概念 信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分，即从 信息集合中找出所需要的信息的过程，也就是我们常说的信息查寻（Information Search 或Information Seek）。 我们在下边研究的lucene就是对信息做全文检索的一种手段，或者说是一项比较流行的技术，跟google、baidu等专业的搜索引擎比起来会有一定的差距，但是对于普通的企业级应用已
你好啊，技术的朋友们！猫头虎再次为大家服务啦！🐯 在数据库领域，JSON数据处理是一个热门话题，不少小伙伴在搜索“PostgreSQL JSON操作”、“PostgreSQL JSON性能优化”等关键词。在这篇文章里，我会为大家详细讲解《PostgreSQL中的JSON处理：技巧与应用》。一起来挖掘吧！🔍
JavaScript 和 CSS 已经并存超过了 20 年。但是在它们之间共享数据非常困难。当然也有大量的尝试。但是我所想到的是一些简单而直观的内容——不涉及结构更改，而是使用 CSS 自定义属性甚至 Sass 变量。
ElasticSearch是一款由Java开发的开源搜索引擎，它以其出色的实时搜索、稳定可靠、快速安装和方便使用的特性，在Java开发社区中赢得了广泛的认可和应用。
QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索过程中存在以下问题：
属性是一种成员，它提供灵活的机制来读取、写入或计算私有字段的值。 属性可用作公共数据成员，但它们实际上是称为访问器的特殊方法。 这使得可以轻松访问数据，还有助于提高方法的安全性和灵活性。
腾讯位置服务地图SDK是一套提供多种地理位置服务的应用程序接口。通过调用该接口，开发者可以在自己的应用中加入地图相关的功能（如地图展示、标注、绘制图形等），轻松访问腾讯地图服务和数据，构建功能丰富、交互性强、符合各种行业场景的地图类应用程序。 腾讯位置服务一直致力于为开发者提供性能强大、功能丰富的地图SDK，不断优化版本。近期几个版本更新包含多项功能新增、效果和性能优化以及问题修复，开发者们赶紧来看看下面有没有你期待的功能得到实现，困扰你的问题得到修复呢？ 新增功能 1、增加检索功能 地图SDK数据检索能
http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html
The Linux curl command can do a whole lot more than download files. Find out what curl is capable of, and when you should use it instead of wget.
「视频检索」任务就是输入一段文本，检索出最符合文本描述的视频。随着各类视频平台的兴起和火爆，网络上视频的数量呈现井喷式增长，「视频检索」成为人们高效查找视频的一项新需求。
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
世界正处于数字化的浪潮中，为了更好理解和分析大量数据，人们对于人工智能（AI）解决方案的需求呈爆炸式增长。
散列表是一种常用于实现关联数组或映射的数据结构，它通过将键映射到值的方式，能够实现快速的数据检索。在本文中，我们将深入讲解Python中的散列表，包括散列函数、冲突解决方法、散列表的实现和应用场景，并使用代码示例演示散列表的操作。
本文为大家介绍了每个业务分析专家应具备的9个关键技能，并对每个技能做了简单的介绍。
SQL（结构化查询语言）是一种设计用于检索和操作数据的数据库。它属于美国国家标准协会（ANSI）的一种标准，可用于执行Select（选择）、Update（更新）、Delete（删除）和Insert（插入）等数据任务。
OpenAI 也推出了让开发者更容易使用 OpenAI API 的开发方式——Assistants API。Sam Altman 表示，市面上基于 API 构建 agent 的体验很棒。比如，Shopify 的 Sidekick 可以让用户在平台上采取行动，Discord 的 Clyde 可以让管理员帮忙创建自定义人物，Snap 的 My AI 是一个自定义聊天机器人，可以添加到群聊中并提出建议。但问题是，这些 agent 很难建立。有时需要几个月的时间，由数十名工程师组成的团队，处理很多事情才能使这种定制助手体验。这些事情包括状态管理（state management）、提示和上下文管理（prompt and context management）、扩展功能（extend capabilities）和检索（retrievel）。在 OpenAI 开发者大会上，这些事情被 API 化——OpenAI 推出 Assistants API，让开发人员在他们的应用程序中构建「助手」。使用 Assistants API，OpenAI 客户可以构建一个具有特定指令、利用外部知识并可以调用 OpenAI 生成式 AI 模型和工具来执行任务的「助手」。像这样的案例范围包含，从基于自然语言的数据分析应用程序到编码助手，甚至是人工智能驱动的假期规划器。Assistants API 封装的能力包括：
Docker是一个开源的应用容器引擎，可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。利用Linux的LXC、AUFS、Go语言、cgroup实现了资源的独立，可以很轻松的实现文件、资源、网络等隔离，其最终的目标是实现类似PaaS平台的应用隔离。
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪，因为检索增强生成需要最少的代码，并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。
大型语言模型（LLM）的日益普及引爆了向量数据库赛道，向量搜索技术也越发受到开发者关注。目前，主流的向量搜索技术提供者包括向量数据库 Milvus 和 Zilliz Cloud，向量搜索库 FAISS，以及与传统数据库集成的向量搜索插件。
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，其不仅广泛地应用于各种搜索场景，如日志检索，应用搜索等，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力。 在传统安全领域，企业通常会借助防火墙，杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤的安全防御体系，然而即使在如此严密的防护之下，仍然无法完全保证内部数据的安全，尤其是当面临内部威胁时。这时，根据已有安全数据进行安全分析，及时发现并处理威胁就显得尤为重要。然而，现代企业的安全数据已随着日益蓬勃发展的信息网络技术而迅速膨胀，对海量安全数据的采集，处理，存储，查询等正日益困扰着企业安全分析团队。 而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图：
InnoDB数据引擎使用B+树构造索引结构，其中的索引类型依据参与检索的字段不同可以分为主索引和非主索引；依据B+树叶子节点上真实数据的组织情况又可以分为聚族索引和非聚族索引。每一个索引B+树结构都会有一个独立的存储区域来存放，并且在需要进行检索时将这个结构加载到内存区域。真实情况是InnoDB引擎会加载索引B+树结构到内存的Buffer Pool区域。
译自 Evaluations for Retrieval Augmented Generation: TruLens + Milvus 。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍如何运用QNetworkInterface组件实现查询详细的网络接口参数。
在MySQL数据库中，使用BETWEEN AND操作符可以进行范围查询，即根据某个字段的值在指定范围内进行检索数据。这个操作符非常有用，因为它可以让我们轻松地筛选出位于两个特定值之间的数据，而不需要使用复杂的条件语句。
下面列出11种Web应用场景，在这些场景下可以充分的利用Redis的特性，大大提高效率。
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