文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

一文读懂微服务监控之分布式追踪

用户可以从中了解到诸如应用调用的时延，网络调用（HTTP，RPC）的生命周期，系统的性能瓶颈等等信息。那么分布式追踪是如何实现的呢？...跨度上下文 Span Context：跨度上下文是支撑分布式追踪的关键，它可以在调用的服务之间传递，上下文的内容包括诸如：从一个服务传递到另一个服务的时间，追踪的ID，Span的ID还有其它需要从上游服务传递到下游服务的信息...Trace ID和Span ID就像是航班号，而行李项就像是运送的行李。每次服务调用，用户都可以决定发送不同的行李。...:"abc123" - span_id:"xyz789" - Baggage Items: - special_id:"vsid1738" （左右滑动查看全部代码） 要实现分布式追踪，如何传递SpanContext...不急我们这就看看具体如何使用Tracing。 我们用一个程序猿喜闻乐见的打印‘hello world’的Python应用来说明OpenTracing是如何工作的。

1K20

在大模型RAG系统中应用知识图谱

对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。...阶段3-5——后处理: 这指的是为准备检索到的信息以生成答案而执行的过程 在不同阶段应该使用哪些知识图谱技术呢？...上下文字典创建用于在向量数据库中导航块的概念结构和规则，有助于理解哪些文档块包含重要主题。这类似于书后的索引。上下文词典本质上是元数据的知识图谱。...当生成一个答案时，RAG 系统可以咨询 知识图谱，以了解哪些块包含基于用户角色和位置的最相关信息。 我们需要同时包含上下文，以及上下文对于每个答案意味着什么。...然后，可能希望将该上下文作为提示或答案增强包括在内。该策略可以建立在块访问控制的基础上。一旦 RAG 系统确定了与该特定用户最相关的数据，它还可以确保该用户确实拥有访问该数据的权限。

88720
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

知识图谱在RAG中的应用探讨

在预处理阶段注入这一上下文，有助于获得更精确的回答。 KG的一个常见应用场景，也是帮助企业构建缩略词词典，以便搜索引擎可以有效识别问题或文档中的缩略词。...另外，可以使用KG来帮助做多跳推理，也就是做一些query扩展，简单的做法就是在KG中存储实体的查询规则，通过信息化系统，可以让非技术用户也就是运营同学来构建和修改规则及关系，灵活的控制RAG规则。...ppt的图里给了一个示意： 这里的问题是，这样组织了，如何有效的使用，分享里未有效提及。在Yang的文章中，也有提及建立层次化的文档结构。...文档层次结构和向量数据库检索： 使用文档层次结构，确定哪些文档和chunk块与“胆碱酯酶抑制剂”和“美兰汀”最相关，并返回相关答案。...LLM被要求检查带有XYZ效应附加上下文的新增强查询。根据以往格式化的答案，它确定需要更多有关 XYZ 作用的信息才能得到满意的答案。

46610

如何用Android Studio查看build.gradle源码

但是有个问题，应该也有小伙伴跟我一样吧，每次在大神的 build.gradle 看到一堆不懂的代码时，按住 Ctrl 键后，鼠标移到代码上时有个跳转的手势时总是很开心，总是心想原来可以看源码啊，那就点进去看看介绍...这代码是第一次在 build.gradle 里看见过，是什么意思呢？不怕，我有绝招： ?...gradle-2.3.0.jar本地路径 只有一个 gradle-2.3.0.jar 文件和一个 pom 文件，正常的话应该还要有个 xxx-sources.jar 文件才对，就像下面这样...LintOptions.java 翻译一下英文大概就是说， lintOptions.abortOnError = false 是设置即使 lint 检查时发现错误也不停止构建程序的运行。...这个括号里能使用的方法都有哪些，如果要看各自的作用是干什么的，再继续点进去查看注释就行了。是不是发现，我们在 build.gradle 里的 android{...}

2.3K100

领域驱动设计简介(上篇)

但事实是，一个不能解决业务需求的系统对任何人都没用，无论它看起来多么漂亮或者如何很好地构建其基础设施。...使用DDD，我们希望创建问题域的模型，持久性，用户界面和消息传递的东西可以在以后再创建，这是需要理解的业务领域，因为正在构建的系统中，可以区分公司的业务、核心竞争力以及竞争对手情况。...模型和上下文...... 每当我们讨论模型时，它总是在某种情况下（某种背景条件下），通常可以从使用该系统的最终用户的使用情况来推断出这个上下文背景。...实际上，DDD确定了BC之间的一整套关系，因此当我们需要将不同的BC链接在一起时，我们可以合理地确定应该做什么： 1、已发布的语言published language：交互式BC是就共同的语言（例如企业服务总线上的一堆...DDD建议我们制定一个BC图来识别我们的BC以及我们依赖或依赖的BC，以确定这些依赖关系的性质。图3显示了我过去5年左右一直在研究的系统的上下文映射。

38820

2022年，3月【软件测试】面试题合集大放送

确定性能指标，比如：事务通过率为100%，TOP99%是5秒，最大并发用户为1000人，CPU和内存的使用率在70%以下 l 制定性能测试计划，明确测试时间(通常在功能稳定后，如第一轮测试后进行)和测试环境和测试工具...当脚本的上下文有联系，就用关联。比如登录的token关联，增删改查主键id关联等。 7. 有验证码的功能，怎么做性能测试？...在确定性能测试结果可信后，如果发现以下问题，按下面的思路来定位问题. 三、自动化篇 1. Python序列中的元组、列表、字典有什么区别？ 列表：列表是可变的，即可修改其内容。...当变化被发觉时，这个工具可以自动的编译并测试你的应用。 4. 你的自动化用例的执行策略是什么？...这类测试用例我们就采用人工执行，在jenkins创建一个任务，需要执行的时候人工去构建即可。 5. 自动化测试最大的缺陷是什么？ (1) 一旦项目发生变化，测试用例就需要改进，工作量大。

5.9K50

Ask Apple 2022 中与 Core Data 有关的问答

我正在开发一个应用程序，用户可能一周左右拍一次照片。保存到 Core Data 中或保存到目录哪种更合适？我不想保存到照片库中，因为用户可能不想让别人轻易看到这些照片。...如果可能的话，你应该为字典建模（ 使用 Core Data 的方式，创建两个实体，通过关系来映射这个字典 ）。很多情况下，不应将传统的数据组织方式照搬到 Core Data 的 Model 中。...NSExpression 的 BugQ：我应该如何看待 NSExpression 中的 CAST 函数？这是我应该积极使用的功能吗？...在同步状态下，如何进行大版本迁移Q：嗨，在使用 Core Data 和 CloudKit 堆栈时遇到了一个关于迁移的问题。...通过向其他的上下文传递 ID，并通过该 ID 在不同线程的上下文中获取托管对象，这样可以确保应用不会出现崩溃。

2.8K20

MagicalRecord,一个简化CoreData操作的工具库

例如,如果我们有一个Person实体对象,并且我们需要设置它的firstName和lastName字段,下面的代码展示了如何使用MagicalRecord来设置一个后台保存的上下文对象: // 获取上下文环境...为了在保存block完成时执行某个操作,你可以使用 completion block: // 获取上下文环境 NSManagedObjectContext *defaultContext = [...通常,你的应用应该在数据变化时,将其保存到持久化存储层中.有些应用选择仅在应用结束时保存,但是在大多数情况下并不需要这样做 - 实际上,如果你仅在应用退出时保存数据,很有可能会丢失数据!...(下图中的 mappedKeyName为系统保留字段,用来指定要映射的key,具体细节往下阅读即可) 供参考: 用户的模型信息中的键和值在一个字典中存储,每个实体,属性,和关系都关联这样一个字典.这个字典可以通过...默认地,在debug构建时,输出调试信息 (MagicalRecordLoggingLevelDebug),在release构建时,输出错误信息.

1.5K50

​用 Python 和 Gensim 库进行文本主题识别

问题是确定如何提取独特、重要的高质量主题。这取决于文本准备质量和确定理想主题数量的方法。本文中云朵君将和大家一起尝试解决这两个问题。...在创建 gensim 词汇和语料库之前，需要做一些初步工作。 Gensim 的词袋 现在，使用新的gensim语料库和字典来查看每个文档中和所有文档中最常使用的术语。你可以在字典里查这些术语。..."processed_docs"来构建一个字典，其中包含每个单词在训练集中出现的次数。...id2word 映射将单词 id（整数）转换为单词（字符串）。它用于调试和主题打印，以及确定词汇量。 用于并行化的额外进程的数量是workers数量。默认情况下，使用所有可用的内核。...简单总结 通过结合 LDA 主题概率和句子嵌入，上下文主题识别模型同时利用了词袋和上下文信息。 尽管LDA在主题识别任务中表现良好，但它在处理要建模的简短文本和不能连贯地解释主题的文档时很困难。

1.7K21

前端要知道的Linux 的 RPM 和 YUM 包管理

介绍包管理 许多 Linux 程序以源代码形式发行，用户可将它连同所需的手册页、配置文件等一起构建到需要的程序或程序集中。...现在，大部分 Linux 发行商都使用预先构建的程序或称为包 的程序集，这些包已准备好安装在该发行版上。在本教程，你将学习可帮助安装、更新和删除包的包管理工具。...这两个选项之间的区别在于，-U 选项将升级一个现有包或者在该包未安装时安装它，而 -F 选项仅升级或刷新 一个已安装的包。出于这个原因，通常会使用 -U 选项，尤其是在命令行包含一组 RPM 时。...这可能生成大量输出，所以通常应该将它与一个或多个过滤条件结合使用，比如使用 sort 对清单排序，使用 more 或 less 分页显示它，使用 wc 获取包或文件数量，或者在不确定名称的时候，使用 grep...为此，在删除包时，可以使用 rpm 命令的 --nodeps 选项绕过依赖项检查。

4.1K30

区分DDD中的Domain, Subdomain, Bounded Context, ProblemSolution Space

如果使用彩色形状来表示概念，那么应该如何对它们进行领域划分？如你所想，实际存在很多划分的方式。 我们可以把方形放到方形领域，那圆形放到圆形领域。但蓝色方形和蓝色圆形也可以归属为蓝色领域。 ?...这个问题比较简单，子域并不是字典中的一个单词(domain存在于字典中，但subdomain不存在...)。子域在web世界中占有重要的位置，但在DDD中意味着什么？...在DDD中，一个子域是一个相对的概念。域和子域可以交互使用。当我们使用子域时，我们强调将该域作为另一个已经确定的更高级域的"孩子"。 因此，每个子域也是一个域，且大部分域都是子域。...Landscape：我们关心的领域的当前状态是什么？ Climate：领域的推动力是什么？我们该如何演进？ Doctrine：我们应该普及的好的做法。...除非我们可以明确定义问题或解决空间，否则无法对该问题做出回答。 当前的系统中包含(子)域，而(子)域中存在又会存在用户需求和相关问题。

1.1K20

2021【软件测试】面试题合集大放送「建议收藏」

确定性能指标，比如：事务通过率为100%，TOP99%是5秒，最大并发用户为1000人，CPU和内存的使用率在70%以下 l 制定性能测试计划，明确测试时间(通常在功能稳定后，如第一轮测试后进行)和测试环境和测试工具...当脚本的上下文有联系，就用关联。比如登录的token关联，增删改查主键id关联等。 7. 有验证码的功能，怎么做性能测试？...在确定性能测试结果可信后，如果发现以下问题，按下面的思路来定位问题. 三、自动化篇 1. Python序列中的元组、列表、字典有什么区别？ 列表：列表是可变的，即可修改其内容。...当变化被发觉时，这个工具可以自动的编译并测试你的应用。 4. 你的自动化用例的执行策略是什么？...这类测试用例我们就采用人工执行，在jenkins创建一个任务，需要执行的时候人工去构建即可。 5. 自动化测试最大的缺陷是什么？ (1) 一旦项目发生变化，测试用例就需要改进，工作量大。

32610

饿了么元数据管理实践之路

数据使用：任务、表、列、指标等数据，如何进行检索、复用、清理、热度Top计算？ 数据管理：怎样对表、列、指标等进行权限控制、任务治理以及上下游依赖影响分析？...例如可以利用元数据构建任务、表、列、用户之间的数据图谱；构建任务DAG依赖关系，编排任务执行序列；构建任务画像，进行任务质量治理；数据分析时，使用数据图谱进行字典检索；根据表名查看表详情，以及每张表的来源...三、饿了么部分使用场景 下面是饿了么在元数据应用上的部分场景： ?...A：会影响质量编排，构建DAG依赖执行。 Q3：把从SQL中的埋点数据存储到MySQL中，是如何规划的？这些埋点信息不应该像是日志数据一样被处理吗？存储在MySQL中是有自增全局ID的么？...Q8：解析那种复杂度很高的HQL的血缘，你们平台的解析思路是什么样子的？如何保证正确率呢？ A：会有很多复杂的ppt有代码示例，会有部分SQL需要修改Hive解析实现。

5K43

用Python分析《红楼梦》：见证了贾府的兴衰，你是否还能“笑道”世事无常

不过，数据侠楼宇却不这么认为，他觉得原先的判定方法不够严谨，于是他使用了无字典分词的方式，剔除了情节对分析的影响，再次用机器学习的算法分析了这部文学名著。...▍构建全文索引与全文字典 两个月以来，我通过互联网自学了一些文本处理的知识，用自然语言处理和机器学习算法对《红楼梦》进行了一些分析。这个过程中我找到了一些有趣的发现。...接下来我们就要构建一个字典了。 等等，我们不是要无字典分词吗，为什么还要制作字典？其实无字典分词并不是完全不用字典，只是说字典是根据原文生成的，而不是提前制作的。...为了进行分词，我们还是需要先找出文章中哪些内容像是单词，才能确定如何进行切分。 那么怎么确定哪些内容像单词呢？最容易想到的方法就是：把所有出现次数高的片段都当成单词。...评分标准是什么呢？最简单的标准就是，把切分之后每个片段是单词的概率都乘起来，作为这个切分方案正确的概率，也就是评分标准。我们假设，一个片段是单词的概率，就是这个片段在原文中的出现频率。

74500

用Python分析《红楼梦》：见证了贾府的兴衰，你是否还能“笑道”世事无常

不过，数据侠楼宇却不这么认为，他觉得原先的判定方法不够严谨，于是他使用了无字典分词的方式，剔除了情节对分析的影响，再次用机器学习的算法分析了这部文学名著。...作者 | 数据侠楼宇 ▍构建全文索引与全文字典 两个月以来，我通过互联网自学了一些文本处理的知识，用自然语言处理和机器学习算法对《红楼梦》进行了一些分析。这个过程中我找到了一些有趣的发现。...接下来我们就要构建一个字典了。 等等，我们不是要无字典分词吗，为什么还要制作字典？其实无字典分词并不是完全不用字典，只是说字典是根据原文生成的，而不是提前制作的。...为了进行分词，我们还是需要先找出文章中哪些内容像是单词，才能确定如何进行切分。 那么怎么确定哪些内容像单词呢？最容易想到的方法就是：把所有出现次数高的片段都当成单词。...评分标准是什么呢？最简单的标准就是，把切分之后每个片段是单词的概率都乘起来，作为这个切分方案正确的概率，也就是评分标准。我们假设，一个片段是单词的概率，就是这个片段在原文中的出现频率。

94170

关于gradle你应该知道的一些小事

，这时我们就要自己在系统默认构建规则上做一些修改。...我们在开头处提到“Gradle是一种构建工具”。实际上，当我们想要更灵活的构建过程时，Gradle就成为了一个编程框架——我们可以通过编程让构建过程按我们的意愿进行。...也就是说，当我们把Gradle作为构建工具使用时，我们只需要掌握它的配置脚本的基本写法就OK了；而当我们需要对构建流程进行高度定制时，就务必要掌握Groovy等相关知识了。...遭遇的问题 我们在实时多项目构建的时候经常遇到以下这些问题： 1、同时依赖了不同版本的某个库，编译时出现duplicate class错误； 2、gradle 不同版本api报错； 3、不会写gradle...)： $ mkdir gradle_2.3.0 $ cd gradle_2.3.0 $ repo init -u https://android.googlesource.com/platform/manifest

1.1K10

本文教你如何使用CatBoost进行快速梯度提升

使用CatBoost时，我们不应该使用一键编码，因为这会影响训练速度以及预测质量。相反，我们只需要使用cat_features 参数指定分类特征即可 。...bootstrap_type —确定对象权重的采样方法，例如贝叶斯，贝努利，MVS和泊松。 depth —树的深度。 grow_policy —确定如何应用贪婪搜索算法。...在每个步骤中，将最后一棵树级别的所有非终端叶子分开。使用导致最佳损失改善的条件来分裂叶子。在中 Lossguide，逐叶构建树，直到达到指定的叶数。...拟合模型时，CatBoost还可以通过设置来使用户可视化 plot=true： ? ? 它还允许您执行交叉验证并使过程可视化： ? ? 同样，您也可以执行网格搜索并将其可视化： ? ?...CatBoost还为我们提供了包含所有模型参数的字典。我们可以通过遍历字典来打印它们。 ? ? 结尾 在本文中，我们探讨了CatBoost的优点和局限性以及主要的训练参数。

1.5K20

文本纠错与BERT的最新结合,Soft-Masked BERT

相较于 word2vec，根据句子上下文获取词义，避免了歧义出现。缺点就是模型参数太多，而且模型太大，少量数据训练时，容易发生过拟合。...相较于 word2vec，根据句子上下文获取词义，避免了歧义出现。 缺点 bert模型参数太多，而且模型太大，少量数据训练时，容易发生过拟合。...一种简单的使用方式为，依次将文本s中的每一个字c做mask掩码，依赖c的上下文来预测c位置最合适的字（假设词表大小为20000，相当于在句子中的每一个位置做了一个“20000分类”）。...实验结果 作者在“SIGHAN”和“NEWs Title”两份数据集上做了对比实验。其中“SIGHAN”是2013年开源的中文文本纠错数据集，规模在1000条左右。...“NEWs Title”是从今日头条新闻标题中自动构建的纠错数据集（根据文章开头展示的相似字形、相似拼音字典），有500万条语料。 ?

1.6K31

深入探索智能问答：从检索到生成的技术之旅

上下文感知 高级的智能问答系统可以感知上下文，这意味着它们可以根据前面的对话或提问为用户提供更相关的答案。 例子：如果用户首先问：“巴黎位于哪个国家？”得到答案后，又问：“那里的官方语言是什么？”...在这个简化的示例中，我们首先使用TF-IDF方法将文档转换为向量。当接收到一个问题时，我们同样将其转换为向量并使用余弦相似度来确定哪个文档与问题最为相似。然后返回最匹配的文档作为答案。...在这里，我们使用一个简单的上下文字典来跟踪对话中的状态。实际应用中，基于对话的问答系统可能会使用RNN、Transformer或其他深度学习架构来维护和利用对话上下文。...只有当我们的模型能够在真实的、多样的数据上进行学习，它们才能更好地为我们服务。 但我们也需要意识到，无论技术如何进步，真正的挑战并非仅仅在于如何构建一个更高效或更准确的问答系统。...更为根本的挑战在于，如何确保我们的技术在为人类提供帮助的同时，也能够尊重用户的隐私、确保信息的真实性并避免偏见。在AI的发展中，技术和伦理应该并行发展。

89630
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券