虽然在excel文件中检索的vba代码不知道写了多少遍了，每次需要的时候，都是从网上找，然后写。实在是低效的做法。从网上找了一段代码，放在此处，以后需要的时候可以随手拿来。
MacOS默认安装的是ruby 1.8.7，如果你想使用ruby 1.9.2的话，除了在官网下载源码编译安装外，可以使用rvm来协助安装。...STEP-1 安装RVM 在Terminal中输入以下命令即可安装 bash < <(curl -s https://rvm.beginrescueend.com/install/rvm) 为了可以在shell...中使用，需要在.bash_profile中输入以下命令 cd ~/ sudo vim .bash_profile #在.bash_profile中加入 [[ -s "$HOME/.rvm/scripts...这步很简单 gem install rails 之后就可以使用最新的ruby和rails了。...---- Previous Redis中7种集合类型应用场景 Next 夜@什刹海
依此可以把信息检索模型分为如下三类： 基于统计的检索模型 使用exact-match来衡量相似度,考虑的因素有query中的词语在document中出现的词频TF、document...代表性的模型是BM25，用来衡量一个term在doc中的重要程度，其公式如下： 惩罚长文本、对词频做饱和化处理 实际上，BM25是检索模型的强baseline。...Learning-to-Rank模型 这类模型需要手动构造特征，包括 query端特征，如query类型、query长度（还可以加入意图slot?)...其实，在现在常用的深度检索模型中也经常增加这种人工构造的特征。...预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。
知识分享之Java——在IDEA中安装maven helper和相关使用 背景 日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。...开发环境 系统：windows10 JDK：openjdk11 开发工具：IDEA 教育版 框架：SpringBoot 包管理：Gradle 内容 在日常进行Java项目开发时我们经常使用maven，而...maven包管理时有时我们会出现包冲突的情况，这时我们需要在pom.xml中增加exclusion标签进行剔除，当比较多时这类剔除就很繁琐，在idea组件库中的maven helper就可以有效帮我们解决这个问题...1、maven helper的安装 打开IDEA，选择菜单File——setting——plugins——marketplace，输入maven helper进行搜索，通常第一个就是，点击install
前言：Xpath Helper 在新版 Edge 中的安装及解决快捷键冲突问题 Xpath Helper 是一款强大的浏览器插件，它能够帮助开发者快速定位和提取网页中的元素，对于进行网页数据抓取和测试自动化等工作非常有用...在本文中，我们将分享如何在新版 Edge 中安装 Xpath Helper 并解决快捷键冲突问题的方法。 为什么要使用 Xpath Helper 插件？...Xpath Helper 在新版Edge中的安装 看老师用了一个Xpath语法的神器——XPath helper，自己也想使用，可是找了很多都是关于Chrome的。...然而，在新版 Edge 浏览器中安装 Xpath Helper 及解决快捷键冲突问题可能会让一些用户感到困惑。...通过本文的介绍，我们学会了在新版 Edge 中安装 Xpath Helper 插件的方法，并且了解了解决快捷键冲突问题的步骤。
语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....在训练时使用正doc和n个负doc，其中n个负doc的采样方法可以是： random：从doc库中随机采样 BM25: 取BM25最高，但不是正样本的doc。...4.2 预训练任务 我们知道，预训练任务和下游任务越相似，模型在下游任务上的表现就越好。所以，应该设计专门针对检索任务的预训练任务。...exact-match的稀疏检索模型，这是因为过多的使用简单负例（random或者in-batch负采样）没有提供很多信息量，其 梯度范数较小、收敛速度慢 。...预训练模型在精排中的应用 精排阶段可以是多个cascading模型级联构成，数据量越来越少、模型越来越复杂。
近日，抽空跑通了delf模型，它已经成为tensorflow models中research的一个子工程（见网址：https://github.com/tensorflow/models/tree...以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。...，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。...作者直接在高层的语义上进行关键点检测，而不是在原图上检测。这也是为什么需要用到tensorflow 的object_detect包的原因。...检索匹配，这一步就超级快了。
介绍： 这篇文章是我写的"如何把图片存入sqlServer中"的后续。我建议你在读这篇文章之前先看看那篇。 和存储图片相比，读取图片就要简单多了。...在这篇文章中，我们将讨论如何从SqlServer中检索图片。 并将学习以下几个方面的知识. ·如何设置图片的格式？ ·如何使用BinaryWrite方法。...我们已经在Person表中存储了数据，那么我们就写些代码来从表中读取数据。 下面的代码检索了所有的值从Person表中。 从sqlserver中读取图片的代码....在显示图片之前，我们先设置了图片的contentType，然后我们使用BinaryWrite方法把图片输出到浏览器。
stars:>4000 vimrc 检索星星数量超4000的vimrc相关的项目! Tags: None Archives QR Code
，我们讨论了在零样本情况下应用密集模型进行检索的一些挑战。...这是众所周知的，BEIR基准测试将多种检索任务组合在一起，作为模型在未见过数据集上表现的代理。在零样本情况下实现良好的信息检索，即使用预训练模型进行一键式搜索文本字段，正是我们想要实现的目标。...我们在之前的博客文章中表明，虽然经过微调非常有效，但密集检索在零样本情况中往往表现不佳。...SPLADE在训练过程中提供了自然的控制方式，可以在检索质量和检索延迟之间进行权衡。特别是，我们下面讨论的 FLOPS 正则化器允许为为预期检索成本添加一个项到损失函数中。...我们是如何进行模型训练的？在我们的第一篇博客中，我们介绍了有关训练密集检索模型的一些想法。实际上，这是一个多阶段过程，通常会选择一个已经经过预训练的模型。
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。我们首先根据检索器如何增强生成器对RAG基础进行分类。我们提炼了各种检索器和生成器的增强方法论的基本抽象。...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。...在本节中，我们将介绍用于增强RAG性能的方法。我们根据增强目标将现有方法分为5个不同的组别：输入、检索器、生成器、结果和整个流程。...基于构建的RAG系统，我们回顾了进一步提高RAG有效性的增强措施，包括对输入、检索器、生成器和结果的增强。为了便于跨不同领域的研究人员，我们展示了在多种模态和任务中RAG的实际应用。
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。...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。...考虑到问题和文档的匹配模式和问题的类型有很大的关系，我们认为在该阶段还需要考虑问题的类型。因此，我们使用问题，问题类型和文档一起通过BERT进行编码，得到一个深层交互的语义表示。...通过以上的预训练，模型对不同的问题学到了不同的匹配模式。该阶段的预训练可以称为类型自适应（Type-Adaptive）模型精调。...具体的，在训练过程中，对于每个问题，我们采样n+个正例以及n-个负例作为输入，这些文档是从候选文档集合D中随机产生。注意，由于硬件的限制，我们不能将所有的候选文档都输入到当前模型中。
好的解决方案使用 ReturnType 实用程序类型。...在之前的版本中，实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。...好的解决方案使用 ReturnType 实用程序类型。...在之前的版本中，实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。...在之前的版本中，实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
在 TypeScript 中，我看到过多次出现这种情况，您有一个复杂的对象，该对象可能具有嵌套对象，例如下面的示例：interface ComplexObject { a: string; b: number...处理类似上面的复杂对象的更好方法是将所有嵌套属性抽象为它们自己的接口/类型。...;}interface ComplexObject { a: string; b: number; c: boolean; nested: ComplexObjectNested}这将有助于将类型.../接口分割为更合理可理解的模块，而不是拥有一个可能难以阅读的庞大类型/接口。
用领域模型表达领域概念 在实际项目中，模型设计者往往过早陷入具体构造块类型的识别，比如实体、聚合、领域服务，而忽略了领域模型表达领域概念的目的。...使用基于领域模型的语言，让需求描述清晰没有歧义。 到目前为止，主要的领域模型都已经分析出来。所有的模型都对应明确的领域概念，不多也不少。 识别构造块类型 在分析了领域模型后，我们再来分析构造块类型。...由于领域服务没有状态，所以可以在应用启动时就创建出来，也可以在使用时才创建。 经过分析，我们的领域模型都有了类型。...其他有状态的对象都是临时对象：在一个操作中被创建出来，操作结束后就不会再被使用。模型中的用户，在一次操作中从其他服务获取，使用后即被丢弃。...将其加入模型和通用语言中，在沟通中验证此概念是否合理。
现在这些在rails 3.*都没有了？...＃Rails New Lala 创建 …… 创建脚本 创建脚本/轨道 …… 研究才发现,新版rails,在一次封装分类了....“ rails new my_app” 创建一个 新的应用程序名为MyApp的 在 “....获取配置文件信息 插件安装插件 运行程序在 应用程序环境中 运行一段代码 可以使用 -h 运行所有命令 以获取 更多信息。...调用test_unit 创建测试/单位/助手/account_helper_test.rb 同时加了几个选项： 用法：rails生成GENERATOR [args] [options
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。
PHP作为世界上最好的语言（然而人生苦短，我用python），在CTF web题中大放异彩，深受出题人的喜爱。...P神在对web题出题套路总结的第三条指出，出题人喜欢花式玩弄php的特性，包括弱类型、反序列化、\0截断、iconv截断。那么今天我们就php弱类型这一特性，总结一下相关出题的套路。...在Bugku WEB Write Up（二）《矛盾》这题中我们已经初步领略了PHP弱类型的魅力 也明白了为什么“test”会等于0 这里再举几个例子，加深一下理解 “1test”与1相比较时，会先将“...WEB Write Up（四）》之《前女友》这道题中，对strcmp函数的绕过进行了详细讲解，同时对php中md5()函数（sha1()函数类似）无法处理数组类型的数据从而可以绕过进行了讲解。...这篇文章对php弱类型在CTF比赛中的总结并不全面，如果大家在做题的过程遇到了新的套路和绕过姿势，欢迎一起交流哦~
因此，a这个在栈中的引用指向的是堆中的这个String对象的。...中，会得到两个false，在JDK1.7中运行，会得到一个true和一个false。...书上说，产生差异的原因是：在JDK1.6中，intern()方法会把首次遇到的字符串实例复制到永久代中，返回的也是永久代中这个字符串实例的引用，而由StringBuilder创建的字符串实例在Java堆上...在JDK7、8中，可以通过-XX:StringTableSize参数StringTable大小 jdk1.6及其之前的intern()方法 在JDK6中，常量池在永久代分配内存，永久代和Java堆的内存是物理隔离的...（而且一个在堆，一个在方法区中）。
大模型应用：大模型AI Agent在企业应用中的6种基础类型，企业智慧升级必备 AI Agent 智能体在企业应用中落地的价值、场景、成熟度做了分析，并且探讨了未来企业 IT 基础设施与架构如何为未来...知识助手通常借助于大模型的 **RAG（检索增强生成）**方案来实现，其本质上也是一种提示工程：**借助于在大模型输入时携带相关的私有知识上下文，让大模型理解、总结、整理并回答用户问题。...这两个基础框架对大量的模型、文档加载器、向量数据库、嵌入模型等做了抽象封装，并对 RAG 应用过程中的知识检索、Prompt 组装等过程做了简化，可以大大简化开发过程。...理想中的 AI Agent 是在丢给他一个工具包与一些知识以后，借助于大模型的理解、推理能力，完全自主的规划与分解任务，设计任务步骤，并智能的使用各种工具，检索知识，输出内容，完成任务。...实际上这里的每一种类型也都是一个可以深入的复杂话题，其中部分类型在之前的文章中也展开深入过，后续也会关注 AI Agent 技术趋势与发展，并在未来做持续分享。
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