这个作品来源于一个日志解析工具的开发,这个开发过程中遇到的一个痛点,就是日志文件多,日志数据量大,解析耗时长。在这种情况下,寻思一种高效解析数据解析方案。
引言:在《Excel公式练习87:返回字符串中第一块数字之后的所有内容》和《Excel公式练习88:返回字符串中第一块数字之后的所有内容(续1)》中,我们分别给出了解决这个问题的两个公式,本文中,再次尝试着使用另一个公式来解决这个问题。正如之前已提到过的,尝试多种方法解决问题,能够帮助我们快速提高。
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。
思路:构建几十万量级的数据,然后利用这些数据对大模型进行微调,以将额外知识注入大模型;
引言:在《Excel公式练习87:返回字符串中第一块数字之后的所有内容》、《Excel公式练习88:返回字符串中第一块数字之后的所有内容(续1)》和《Excel公式练习89:返回字符串中第一块数字之后的所有内容(续2)》中,我们分别给出了解决这个问题的三个公式,本文中,再次尝试着使用另一个公式来解决这个问题。正如之前已提到过的,尝试多种方法解决问题,能够帮助我们快速提高。
"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。
经常用Jupyter Notebook写Python代码,看到这个需求不是想去找轮子而是想自己做解析和合并。通过深入文件格式去加深对Jupyter Notebook的了解。用Jupyter 写代码有很多优势:交互式的编程体验、文档图表整合、扩展性强而且非常容易复现结果。
clipOrientation 你可以认为是裁剪的对齐方向,这里设置为 vertical,说明我们想保留的是竖直方向。而我们上面的需求确实是这样的,两个色块,在竖直方向为上和下。
文件流是C#中用于进行文件读写操作的重要概念,它提供了一种逐字节或逐块访问文件内容的机制。文本处理则是指在读取和写入文件时,对文本数据进行解析、操作和转换的过程。在本文中,我们将深入探讨文件流的概念、种类以及使用方法,并介绍在文本处理过程中常见的操作和技巧。
在我之前的文章中,我们讨论了如何使用 ChatGPT 进行主题建模。我们的任务是分析客户对不同连锁酒店的评论,并确定每家酒店提到的主要主题。
原文:www.cnblogs.com/songsu/p/13754170.html
最近遇见一个需要上传超大大文件的需求,调研了七牛和腾讯云的切片分段上传功能,因此在此整理前端大文件上传相关功能的实现。
引言 大多数程序包含大量的逻辑,以及少量文本数据。编程语言被设计成适合这种类型的编程。但是一些编程任务只涉及一点逻辑,以及大量的文本数据。 对于这些任务,我们希望有一个更适合这些问题的工具。模板引擎就是这样一种工具。在本章中,我们将构建一个简单的模板引擎。 最常见的一个以文字为主的任务是在 web 应用程序。任何 web 应用程序的一个重要工序是生成用于浏览器显示的 HTML。 很少有 HTML 页面是完全静态的:它们至少包含少量的动态数据,比如用户名。通常,它们包含大量的动态数据:产品列表、好友的
4、拆分表,为了提高查询效率,把不必要查询的字段拆分成独立的表,比如收件地址一类的富文本可以拆分单独表。
目前围绕 LangChain 框架核心模块主要有六个,包括模型输入输出(Model I/O)、数据连接(Data Connection)、链(Chains)、记忆(Memory)、代理(Agents)和回调(Callbacks)。
4 月 1 日,Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源,仅一天收获上千颗星,到底有何魅力? 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。
◆背景介绍 2020年6月,商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁,商品数据库主从更新数据量大,约每分钟54万多条更新,约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件,在数据库IO能力一定的情况下,发生数据同步延迟,影响写入与读出的及时性,进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析,会花费大量人力。抛开系统本身,当商品多个应用都在读写商品库,并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下,分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本,解析出来
本文为 Google Chrome 团队的开发项目工程师 Addy Osmani 在PerfMatters 2019 网页性能大会发表的“JavaScript性能优化”(https://medium.com/@addyosmani/the-cost-of-javascript-in-2018-7d8950fbb5d4)的演讲,其分享了处理 JavaScript 的脚本优化建议,大幅地减少了下载时间和执行时间。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中进阶系列的第一篇博文,主要内容是介绍粘包半包出现的现象和原因,并结合应用案例来深入讲解多种解决方案,往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏,博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中;
本次的练习是:如下图1所示,使用公式拆分列A中的字符串,从中返回列B中的字符串。例如,如果字符串是Monaco7190Australia1484,那么返回第一块数字右侧的所有字符串Australia1484。
MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件,这些文件分布存储在集群内的节点上。运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务,每一个mapping任务都是平等的:mappers没有特定“标识物”与其关联。因此,任意的mapper都可以处理任意的输入文件。每一个mapper会加载一些存储在运行节点本地的文件集来进行处理(译注:这是移动计算,把计算移动到数据所在节点,可以避免额外的数据传输开销)。
一些基于大型语言模型的应用经常需要用到模型数据集中没有的数据。针对这一需求,LangChain提供了一系列的工具可以让你从各种数据源中加载新的数据,转换数据,存储数据以及访问数据。
概述 前面 New UWP Community Toolkit 文章中,我们对 V2.2.0 版本的重要更新做了简单回顾,其中简单介绍了 MarkdownTextBlock 和 MarkdownDocument,本篇我们结合代码详细讲解一下 Markdown 相关功能。 Markdown 是一种非常常用的标记语言,对于编写文档或者文章排版等有很大帮助:Markdown 维基百科。关于 Markdown 语法,大家可以去网络查询,很容易上手,一次书写,到各个平台都能有一样的操作体验,非常的简便实用。而 UWP
考虑添加 preconnect 或 dns-prefetch 资源提示以建立与重要第三方来源的早期连接。
在 ES 中,全文搜索与 Analysis 部分密不可分。我们为什么能够通过一个简单的词条就搜索到整个文本?因为 Analyzer 分析器的存在,其作用简而言之就是把整个文本按照某个规则拆分成一个一个独立的字或词,然后基于此建立倒排索引。
引言:在《Excel公式练习87:返回字符串中第一块数字之后的所有内容》中,我们给出了解决这个问题的一个公式,本文中,尝试着使用另一个公式来解决这个问题。尝试多种方法解决问题,能够帮助我们快速提高。
在把gpt等自然语言模型融合到底层的时候,我遇到了数不清的困难,虽然大多都解决了,但仍有一些硬伤。在这个过程中,我也总结出了相当多的经验,gpt可以把自然语言翻译成自然语言,一般用于给c端用户直接看是比较不错的,但想用于B端企业服务,尤其是处理数据和大量文本的时候,则漏洞百出相当不可靠。于是我总结出了一整套用gpt做底层的坑和解决办法。
HTTP 协议(HyperText Transfer Protocol, 超文本协议):是一种发布和接收 HTML 页面的方法。
今天,我们很高兴做一个分享,因为我所在的 Linkedin 公司 开源了我们做的一个ULR探测工具:URL-Detector Java 库。
大家好,这里是 菜农曰,欢迎来到我的频道。我们今天的主题是 AST (抽象语法树)
右边的题目就是一个组件,根据不同的类型进行显示,这个组件这里不做谈论。这里要做的就是根据左边的文本内容,解析成一个个对象的形式,传入右边的组件进行渲染。
在日常开发展示页面,如果一段文本的数量过长,受制于元素宽度的因素,有可能不能完全显示,为了提高用户的使用体验,这个时候就需要我们把溢出的文本显示成省略号。
一、 背景 1. 现状 歌词浏览已经成为音乐app的标配,展示和动画效果也基本上大同小异,主要是单行的逐字染色的卡拉OK效果和多行的滚动效果。当然,我们也不例外。 2. 目标 我们的目标十分明确,一是提升歌词的基础体验,二是在此基础上,能提供差异化的VIP特效,来吸引用户开通VIP。 二、探索技术方案 经过多次的需求评审和沟通讨论,各方在需求的目标和细节上也达成了初步的统一。 产品的希望 :效果炫酷,能实现逐字动画(位移,翻转,渐隐渐现,模糊,粒子特效等),可配置等。开发的思考: 技术架构方案,性能挑战等
通常,我们编写的HTML、CSS、JavaScript等文件,经过浏览器运行之后就会显示出页面,那他们是如何转化为页面的?这背后的原理是什么?这个过程就是浏览器的渲染进程来操作实现的。浏览器的渲染进程的主要任务就是「将静态资源转化为可视化界面:」
今天介绍一下 LangChain 框架,LangChain 是一个帮助在应用程序中使用大型语言模型(LLM)的编程框架。它可以将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合,从而实现功能更加强大的应用。
今天,我们很高兴做一个分享,因为我所在的 Linkedin 公司 开源了我们做的一个ULR探测工具:URL-Detector Java 库。 Linkedin 在每一秒钟,会检查数十万数量级的 UR
LlamaIndex是一个方便的工具,它充当自定义数据和大型语言模型(llm)(如GPT-4)之间的桥梁,大型语言模型模型功能强大,能够理解类似人类的文本。LlamaIndex都可以轻松地将数据与这些智能机器进行对话。这种桥梁建设使你的数据更易于访问,为更智能的应用程序和工作流铺平了道路。
在过去的 2 个多月里,以 ChatGPT 为代表的 AI 风靡全球。随着 GPT 模型的不断优化,ChatGPT 在多个领域表现出了堪比专家的水平。目前,已有不少专家将 ChatGPT 为代表 AI 浪潮,视为新一次工业革命的开始。面对 ChatGPT, 有人欣喜若狂,有人焦虑难安。无论我们抱有何种态度,AI 时代已经降临。 AI 是否可替代人类,或许过于遥远。善用 AI 工具的人,效率将提升十倍百倍,替代不使用或者不擅长 AI 工具的人。
文本块是JDK增强建议 (JEP 355),可以在JDK13和JDK14中作为预览语言功能使用。它计划在JDK15中成为永久性功能。文本块是一个字符串文字,它跨越多行,并且不需要大多数转义字符。
上周领导安排了一个任务:希望我们的动态展示不是固定把图片展示在文本的上面或者下面,希望图片放在文本内容里,也不需要很复杂的效果,就排版好看就行。
庖丁解词支持将整块文本拆分为若干语义块,并对其进行自由重组,方便对重组结果进行分享和收藏等操作。
Elasticsearch 还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异,我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条,先给出词条例子:
当然要配vue-loader啊,.vue文件解析全靠他了。vue-loader的整体流程的分析可以参考我之前的文章:「.vue文件的编译」1. vue-loader@15.8.3 的整体流程
在这篇博文中,我们介绍了一种全新的 LlamaIndex 数据结构:文档摘要索引。我们描述了与传统语义搜索相比,它如何帮助提供更好的检索性能,并通过一个示例进行了介绍。
在Vue.js中的延迟加载和代码拆分文章中,我们了解了代码拆分是什么,它如何与Webpack一起工作以及如何在Vue应用程序中使用延迟加载来使用它。
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