特别是，RAG引入了信息检索过程，通过从可用的数据存储中检索相关对象来增强AIGC结果，从而提高准确性和鲁棒性。在本文中，我们全面回顾了将RAG技术集成到AIGC场景中的现有工作。...此外，在典型的基础RAG过程之上，也提出了许多增强方法以提高整体质量。这些增强包括针对特定组件的方法以及针对整个管道的优化。...虽然大多数研究兴趣，特别是在LLM研究人员中，集中在文本生成任务中基于查询的RAG上，但认识到其他RAG基础范式也是有效的技术，并具有显著的使用和进一步发展潜力是至关重要的。...尽管检索器和生成器在不同的模态和任务中展现出变化，我们提炼了RAG基础的基本抽象，将应用视为源自这些抽象的适应。...根据检索器如何增强生成器，我们将RAG基础范式分类为4个不同的类别，如图6所示。 在本节中，我们将介绍用于增强RAG性能的方法。
前言 我之前写过一篇AOP的文章 看AspectJ在Android中的强势插入 是通过AspectJ来实现的，本篇是『巴掌』的投稿，他通过使用ASM来讲解了在Java和Android中的AOP方法，非常值得大家学习交流...再写ASM插入代码前，我们必须意识到一件事，那就是得知道我们会在onMethodEnter中存一个方法开始时间，再在onMethodExit中存一个方法结束时间，再去相减，那么问题来了，这个时间我们存哪呢...这样一来，我们的ASM工作已经结束，接下来就是来让插入的方法运行起来。 反射实例化 先来一种简单的方案，就是将我们插入代码后二进制流手动生成.class文件并利用反射实例化它。...首先来看看插入前的代码： ? 我给newFunc2方法增加了@Cost注解，但没给newFunc1方法增加，然后开始用ASM提供的类生成插入代码后的二进制流： ?...ASM提供的类生成一个插入代码后的字节流再丢给虚拟机，自定义的代理得实现ClassFileTransformer，并且提供premain()方法，写有premain方法的类得在MANIFEST.MF中显示调用
那么AOP这种编程思想有什么用呢，一般来说，主要用于不想侵入原有代码的场景中，例如SDK需要无侵入的在宿主中插入一些代码，做日志埋点、性能监控、动态权限控制、甚至是代码调试等等。...我的原始代码很简单： ? 通过这种方式编译后，我们来看下生成的代码是怎样的。...AspectJ的原理实际上是在编译的时候，根据一定的规则解析，然后插入一些代码，通过aspectjx生成的代码，会在Build目录下： ? 通过反编译工具查看下生成内容： ?...我们再来看下编译后的代码： ? 我们可以看见，只有在testAOP2()方法中被插入了代码，这就做到了精确条件的插入。...我们可以看见com.xys.aspectjxdemo包下的所有方法都被加上了try catch，同时，在catch中，被插入了我们切入的代码，但是最后，他依然会throw e，也就是说，这个异常已经会被抛出去
stars:>4000 vimrc 检索星星数量超4000的vimrc相关的项目! Tags: None Archives QR Code
mode属性，指定flash在浏览器中的透明，层叠及位置。...，设置完了后，在这个单元格中插入准 备好的flash了，其中flash的大小规格也应该调成和单元格一样大小。...但是它存在一个问题：所发布的flash动画只在与 其同时发布的html页中显示透明效果，而如果用dreamweaver新建一个文件，再将其插入页面中，保存-->&g t;f12预览我们会发现它又是不透明的了...object>标记中的标记，我们发现其中的不同之处： 前者有参数wmode=transparent而后者却没有，这就是影响flash是否透明的关键之所在！ ...也就是说在d reamweaver中插入任何一个flash动画后，对其进行properties→parameter→wmode→ value=transparent设置都可以实现flash的透明背景效果
虚拟商品的售后通用流程如下： 管理员发起退换操作 处理退换 退：先退货后退款 换：先退货后发货 在以上两个流程的处理流程有个共通的地方，就是一次操作需要涉及多个子流程的处理，这就是接下来需要讲的通用售后流程抽象...概念比较 Pipeline 管道模式 在 Pipeline 机制中有三个基本概念： Pipeline 管道 Valve 阀门 Context 上下文数据 一个 Pipeline 管理多个 Valve，多个...但是它有一个比较明显的缺点就是实现成本比较高，需要协调的服务方越多，系统压力也就越大。 在售后场景中，TCC 是明显不适合的。...对于整个售后流程说，各个环节也会出现资源占用导致处理失败的情况，受到 Try 的启发，我们不锁资源，只是在整个处理前挨个进行 qualification 资格检查，全部通过后再进入执行阶段。...不纯责任链更偏重于数据的过滤和加工，Pipeline 模式是数据的加工，并且更突出节点的状态。
知识分享之Golang——在Golang中管道(channel)的使用 背景 知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习...开发环境 系统：windows10 语言：Golang golang版本：1.18 内容 本节我们分享在Golang中管道(channel)的使用，在使用管道时我们需要注意：先进先出原则。...以下是其相关代码和使用说明（代码中的注释） package main import "fmt" func main() { // 声明一个管道 var ch chan int...{ // c是接受对象，ok是本次读取的装填，当管道中没有值了或管道关闭了，这时就会返回false c, ok := <-ch if ok {...2 3 4 5 6 7 8 9 是不是很简单，当然这个管道配合Golang中的协程，使用起来我们就可以实现各种各样的高并发、队列机制等功能了。
智能测试管道阴极防腐监测中的应用一、应用背景 石油、天然气长输管道多采用防腐涂层和阴极保护技术来防止防腐层的老化，通过恒电位仪或牺牲阳极的方式向管道施加负电位，使管道对地构成阴极，形成防护、...智能测试桩是阴极保护系统中必不可少的装置，主要用于阴极保护效果和运行参数的检测，一般沿输送管道1～2km设置1支。...以往，智能测试桩多依靠万用表及测试仪以人工方式进行检测（如上图所示），效率低、可靠性差、危险性高，难以满足管道阴极保护监测的需求。...二、解决方案 我公司针对管道阴极保护监测存在的上述问题，规划、设计了智能测试桩和阴极保护及防腐监测，以实现阴极保护参数自动采集、分析、传输和处理的目标。...智能测试桩每天定时自动采集管道保护电位、腐蚀电流、管道自然电位、阳极自然电位以及设备自身电池电压等数据，并通过4G/NB-IoT网络定时上传云服务器。
本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享，希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。...基于MS MARCO数据集，微软提出了两种不同的任务：一种是给定问题，检索所有数据集中的文档并进行排序，属于文档检索和排序任务；另一种是根据问题和给定的相关文档生成答案，属于QA任务。...在美团业务中，文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。...通过BERT强大的语义表征能力，可以很好衡量单词在文档中的重要性。如下图4所示，颜色越深的单词，其重要性越高。其中的“stomach”在第一个文档中的重要性更高。 ?...其中W和b是模型中可学习的参数。接下来对于每个文档的分数，我们通过一个文档级别的比较和归一化得到： ? 这一步，我们将文档中的正例的分数和负例的分数进行比较，得到Listwise的排名分数。
在很多时候系统是提供了多选并且组合提交的操作，这个时候请求就需要动态拼接了，这里举个参考的例子给大家，希望能够让大家明白怎么回事。...比如这里有一个ID列表，通过关联可以拿到对应的所有编号 注意这里的参数名叫做id，是一个参数数组，那么要发出的是这个数组所有元素的组合怎么办呢？...lr_paramarr_idx("id",i),"temp"); lr_save_string(lr_eval_string("{temp1}_{temp}"),"temp1"); } 实现原理就是通过参数数组遍历获取每一个值...，然后累加即可，如果大家需要修改自己的拼接机制，只需要修改 lr_save_string(lr_eval_string("{temp1}_{temp}"),"temp1"); 这里的连接符_下划线即可
与传统的大型语言模型相比，RAG系统通过引入外部数据提高了其生成能力。然而，大多数关于RAG系统的研究主要集中在语言模型的生成方面，而忽略了IR的作用。...从上表中可以看出，在检索增强生成系统中，与查询语义上相关但不包含正确答案的文档对系统性能有负面影响。当在上下文中仅添加一个相关文档时，准确率可能会下降高达25%。...这些发现强调了在RAG系统中，检索器需要精心设计以确保黄金文档的最佳位置，以提高整体系统的准确度。...现实场景下的RAG检索器 以上实验都是在检索到标准答案的假设下进行的，但在实际场景中，并不可能每次都能检索到包含答案的文档。作者设置了一个更现实的场景。...但在检索过程中，往往会检索到与问题极度相似、但又不包含答案或包含干扰答案的片段，这些答案无关片段对大模型生成答案有何影响呢？
KMP算法可以用于文档管理软件中的字符串匹配功能。在监控软件中，需要对用户的电脑活动进行监控，包括监控用户输入的文本内容。...为了保护公司的机密信息，监控软件需要检测用户输入的文本中是否包含敏感信息，如公司机密信息、禁止使用的词汇等。KMP算法可以用于实现字符串匹配功能，即在用户输入的文本中查找是否包含敏感信息。...监控软件可以将敏感信息存储在一个字符串数组中，然后使用KMP算法对用户输入的文本进行匹配。如果匹配成功，则说明用户输入了敏感信息，监控软件可以立即进行相应的处理，如记录日志、弹出警告框等。...KMP算法可以在文档管理软件中用于检测用户在电脑上输入的敏感信息，例如密码、银行账号等。其优势包括：高效性：KMP算法的时间复杂度为O(n)，相比暴力匹配算法的O(n*m)更加高效。...总之，KMP算法在文档管理软件中具有重要的应用价值，可以帮助企业保护公司机密和员工隐私。
默认的TextView是无法显示图片的。所以想要实现这个功能得需要我们自己为其添加一个方法。 在这里我们采用SpannableString和ImageSpan两个类来实现这一功能。 先上效果图： ?...我们使用自己定义的EditText <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?...insertDrawable(int id) { final SpannableString ss = new SpannableString("easy"); //得到drawable对象，即所要插入的图片...值得注意的是当我们复制这个图片的时候，实际是复制了"easy"这个字符串。...，希望对大家的学习有所帮助。
没错, c++的linq就是在c++下实现类似C# linq的机制, 本身其实就是在定义一个特殊的DSL, 相关的机制已经被使用在c++20的ranges库, 以及不知道何时会正式推出的execution...但这里的深层次的设计其实并没有那么简单, 这也是大家读ranges相关的文章, 会发现这 "语法糖" 居然还会带来额外的好处, 最终compiler生成的目标代码相当简洁. 这是为什么呢?...特殊的DSL实现 其实本质上来说, 这种实现很巧妙的利用了部分compiler time的特性, 最终在c++中实现了一个从 "代码 -> Compiler -> Runtime" 的一个DSL,...大量使用compiler time特性带来的额外好处是原始的std容器和迭代器很多在运行时进行处理的操作, 都可以在编译期完成, 编译器会生成比原来运行效率高效很多的代码....完成对其它_Base类的管道操作 2.
目的&思路 本次要构造的时间戳，主要有2个用途： headers中需要传当前时间对应的13位（毫秒级）时间戳 查询获取某一时间段内的数据（如30天前～当前时间） 接下来要做的工作： 获取当前日期，如2021...-12-16，定为结束时间 设置时间偏移量，获取30天前对应的日期，定为开始时间 将开始时间与结束时间转换为时间戳 2....一个简单易懂的例子 按照上面的思路，时间戳参数创建过程如下 `import datetime today = datetime.datetime.now() # 获取今天时间 print("当前日期是...:50:58.543452,对应的时间戳：1639644658543 找一个时间戳转换网站，看看上述生成的开始日期的时间戳是否与原本日期对应 可以看出来，大致是能对应上的（网上很多人使用round()方法进行了四舍五入...，因为我对精度没那么高要求，所以直接取整了） 需要注意的是：timestamp() 方法默认生成的是10位(秒级)时间戳，如果要转换为13位(毫秒级)的话，把结果*1000才行 补充timedelta的几个参数
一些特定的情况下，无法用静态的方法定义页面中用到的view。...如自定义的曲线图，就是一个独立的view，要把它作为一个部分插入到页面中，需要以下的方法： LinearLayout l = new LinearLayout(this); //l就是当前的页面的布局...l.addView(myView); //加入新的view l.setPadding(20, 390, 20, 40); //设置位置 LinearLayout.LayoutParams p =...LinearLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT,LinearLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT); l.setLayoutParams(p); //新的view...的参数 this.addContentView(l, p); //加入新的view
：返回被织入增强处理的目标对象 Object getThis：返回AOP框架为目标对象生成的代理对象 注意：当使用@Around处理时，我们需要将第一个参数定义为ProceedingJoinPoint...另外，Spring AOP采用和AspectJ一样的有限顺序来织入增强处理：在“进入”连接点时，最高优先级的增强处理将先被织入（所以给定的两个Before增强处理中，优先级高的那个会先执行）；在“退出”...如果只要访问目标方法的参数，Spring还提供了一种更加简洁的方法：我们可以在程序中使用args来绑定目标方法的参数。...我们在AdviceManager中定义一个方法，该方法的第一个参数为Date类型，第二个参数为String类型，该方法的执行将触发上面的access方法，如下： //将被AccessArgAdviceTest...，注意args参数中后面的两个点，它表示可以匹配更多参数。在例子args(param1, param2, ..)中，表示目标方法只需匹配前面param1和param2的类型即可。
GAN在图像生成中的应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中的应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用 ☆* o(≧▽...两者通过对抗性的训练相互提升，最终生成器生成的图像越来越接近真实图像。 GAN在图像生成中的应用 图像生成 GAN最著名的应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入，逐渐生成逼真的图像。...在自然语言处理中，GAN可以用于生成文本、对话生成等。在医疗领域，GAN可以用于生成医学图像，辅助医生进行诊断。在艺术创作领域，GAN可以创作出独特的艺术作品。...总结 生成对抗网络在图像生成和修复领域展现出巨大的创新潜力。通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真的图像和修复损坏的图像部分。...无论是在艺术创作、医疗诊断还是自然语言处理，生成对抗网络都将持续发挥着重要的作用。 结尾
在原假设下，滚珠轴承的平均直径不会改变，而在备择假设中，在制造过程中的某些未知点处，机器变得未校准并且滚珠轴承的平均直径发生变化。然后，检验在这两个假设之间做出决定。...在继续之前，让我们生成 GARCH(1,1) 序列。...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...正如我在此演示的那样，这些检验严重依赖于对模型参数的连续估计。至少我的实验表明，参数的变化没有被标准差充分捕获，同时也存在参数估计中不可接受的高度不稳定性。...回到 GARCH 模型参数估计的话题，我猜测β的不稳定性可能来自以下原因： GARCH 序列的统计性质对 α 和 β敏感，特别是 β； ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性的等式约束，但是在优化计算中没有体现出这种等式约束
$mid_params = ['mid_params'= 'this is mid_params']; $request- attributes- add($mid_params);//添加参数...$mid_params = $request- get('mid_params');//中间件产生的参数 return ['my_params'= $input_params, 'mid_params...my_params是传的参，mid_params是中间件生成的参 姿势2 使用request- merge(arr)方法 Demo: class MidParams //中间件 { public function...$next) { $mid_params = ['mid_params'= 'this is mid_params']; $request- merge($mid_params);//合并参数...merge后$request- input()能获取到所有的参数 以上这篇laravel在中间件内生成参数并且传递到控制器中的2种姿势就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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