作者:Even Oldridge,Karl Byleen-Higley 翻译:陈之炎校对:zrx 本文约2500字,建议阅读10分钟本文与你分享涵盖了部署推荐系统的全流程的一种推荐模式。 标签:推荐系统 新手在构建推荐系统时面临的最大挑战是缺乏对推荐系统的切实理解,将大多数推荐系统的在线内容集中在模型上,并且通常仅限于一个简单的协同过滤例子。对于新的从业者来说,推荐系统的简单模型示例和实际量产系统之间存在着巨大的差距。 本博将和读者分享一种模式,它涵盖了部署推荐系统的全流程,示例程序来自Meta公司、Net
对于设计和实现 API 来说,当结果集包含成千上万条记录时,返回一个查询的所有结果可能是一个挑战,它给服务器、客户端和网络带来了不必要的压力,于是就有了分页的功能。
客户端(前端)和服务器(后端)之间的通信通常不是超级直接的。因此,我们使用一个叫作“应用编程接口”(或 API)的接口,作为客户端和服务器之间的中介。
幸好,Python的标准库提供了collections模块,它为您提供了更多的数据类型
每天使用Python是我内在工作的一部分。在这个过程中,我学会了一些有用的技巧和心得。
使用到System.Threading.Timer类。定时器触发任务的DoWork方法。定时器在StopAsync上停止,并且释放是在Dispose上
总的来说,HTTP协议出现以来Web服务也就存在了。但是,自从云计算出现后,才成为实现客户端与服务和数据交互的普遍方法。
作为一名数据工作者,我们每天都在使用 Python处理大多数工作。在此过程中,我们会不断学到了一些有用的技巧和窍门。
在这篇文章中,我们将探讨如何使用Elasticsearch作为向量数据库,结合RAG技术(检索增强生成)来实现问答体验。我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的Mistral LLM模型。
熟悉 Node 或前端 JavaScript 工作的同学都知道,社区中的可用模块有数十万之多。
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句,分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外,可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据,处理器会跟踪列的最大值,从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行,该处理器只在主节点上运行,可以接受传入的连接;
点击保存之后,会弹出窗口,即为api_key。注意:api_key只会在这个界面出现一次,所以生成后要注意保存。
原文地址:https://dzone.com/articles/accessing-data-the-reactive-way
原文:sourl.cn/F95CrZ,代码仓库地址: https://github.com/dabit3/react-state-5-ways
算法分析 (Analysis of algorithms) 是计算机科学的一个分支, 着重研究算法的性能, 特别是它们的运行时间和资源开销。见 http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_ofalgorithms 。
Python 的 map() 函数将一个函数应用于迭代器中作为输入提供的每个项目。列表、元组、集合、字典或字符串都可以用作迭代器,它们都返回可迭代的映射对象。Map() 是一个内置的 Python 函数。
自 ChatGPT 问世以来,OpenAI 一直被认为是全球生成式大模型的领导者。2023 年 3 月,OpenAI 官方宣布,开发者可以通过 API 将 ChatGPT 和 Whisper 模型集成到他们的应用程序和产品中。在 GPT-4 发布的同时 OpenAI 也开放了其 API。
您是否知道高达90%的应用程序通常包含第三方组件,主要是开源软件?您是否知道全球500强中超过50%使用易受攻击的开源组件?
本文整理了 26 个 Python 有用的技巧,将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容。
python之所以如此受欢迎的原因之一是因为它可读性和表现力强。 人们经常开玩笑说Python是“可执行伪代码”。但是,当你可以编写这样的代码时,很难用其他方式反驳:
人们还经常把 Python 笑称为「可执行伪码(executable pseudocode)」。但是,当你可以编写这样的代码时,很难去反驳这种言论:
原生的 Elasticsearch 检索机制没有这个功能。那就意味着,咱们得自己实现。
信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览,以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时,将使用以下功能:
摘要:ASP.NET为保持用户请求之间的数据提供了多种不同的途径。你可以使用Application对象、cookie、hidden fields、Sessions或Cache对象,以及它们的大量的方法。决定什么时候使用它们有时很困难。本文将介绍了上述的技术,给出了什么时候使用它们的一些指导。尽管这些技术中有些在传统ASP中已经存在,但是有了.NET框架组件后该在什么时候使用它们发生了变化。为了在ASP.NET中保持数据,你需要调整从先前的ASP中处理状态中学习到的知识。
本文介绍了EF Core 2.0的新特性和改进,包括实体、表、查询、性能提升和查询方面的内容。
这篇文章(或OpenAI所称的"训练数据")提供了一个快速入门指南,来建立你的第一个ChatGPT插件,并将其与ChatGPT界面整合。
2020 年是社区团购风起云涌的一年,互联网大厂纷纷抓紧一分一秒跑步进场。“京喜拼拼”(微信搜京喜拼拼)是京东旗下的社区团购平台,依托京东供应链体系,精选低价好货,为社区用户提供次日达等优质服务。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中,我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
为了开始我的安全测试,我首先使用Subfinder来识别与目标域关联的任何子域名。
Lucene是apache下的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎。官网地址:https://lucene.apache.org/
介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量,并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中,您将学习如何使用Sentence Transformers和Faiss构建一个基于向量的搜索引擎。代码地址会在本文的最后提供 为什么要构建基于向量的搜索引擎? 基于关键字的搜索引擎很容易使用,在大多数情况下工作得很好。你要求机器学习论文,他们会返回一堆包含精确匹配或接近变化的查询结果,就像机器学习一样。其中一些甚至可能返回包含查询的同义词或出现在类似上下文中的单词的结
序列本身由正好两个项目的迭代项组成(例如,[(A,B),(A,C)…]),作为该字段的选择。如果给出了选择,它们将通过模型验证来执行。默认表单部分将是包含这些选项的选择框,而不是标准文本字段。 每个元组中的第一个元素是要在模型上设置的实际值,第二个元素是人类可读的名称。例如:
本章将介绍一个 Web 搜索引擎,我们将在本书其余部分开发它。我描述了搜索引擎的元素,并介绍了第一个应用程序,一个从维基百科下载和解析页面的 Web 爬行器。本章还介绍了深度优先搜索的递归实现,以及迭代实现,它使用 JavaDeque实现“后入先出”的栈。
INTO子句和主机变量仅在嵌入式SQL中使用。它们不在动态SQL中使用。在动态SQL中,%SQL.Statement类为输出变量提供了类似的功能。在通过ODBC、JDBC或动态SQL处理的SELECT查询中指定INTO子句会导致SQLCODE-422错误。
Composition API是什么?也称为组合式 API。如果你第一次听到这个词,请认真读完这篇文章。
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网):
为了在提交的时候尽可能多的携带上下文信息,我们让提交信息包含了正在处理的JIRA编号。这样,将来如果有人回到我们现在正在提交的源代码,输入git blame,就能很容易的找出JIRA的编号。
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中,经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网):
KerasUI是一种可视化工具,可以在图像分类中轻松训练模型,并允许将模型作为服务使用,只需调用API。
官方网站:https://www.elastic.co/guide/index.html
前面一篇我们介绍了 Office 365 REST API 的官方工具的使用,本篇我们来看一下 SharePoint REST API 本身的描述、结构和使用方法,以及一些使用经验。 首先来看看SharePoint REST API 的概述: REST API 服务是在 SharePoint 2013 中被引入的,官方认为 REST API 服务可以媲美于现有的 SharePoint 客户端对象模型。开发人员可以使用任何支持 REST Web 请求的技术(C#,javascript,java,o
Vue.js中最常用的列表渲染方式是使用v-for指令。这个指令可以根据一个数组或对象的数据源,循环渲染出多个元素。在每次循环迭代中,你可以访问当前迭代的元素和索引,并根据需要对它们进行操作。
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。
在本章中,我们将构建一个典型的Web应用程序,在前端和后端使用RxJS。我们将转换文档对象模型(DOM)并使用Node.js服务器中的WebSockets进行客户端 - 服务器通信。
Elasticsearch 的同义词功能是一个重要的文本分析工具,特别是在全文搜索应用中。同义词机制使得用户能够建立一个同义词库,以处理一词多义、多词同义等情况,从而增强搜索的准确性和丰富性。
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