下图给出了 ZhihuRec 数据集的构建过程，可以看出数据集包含的上下文信息有用户对回答的点击和浏览行为日志、用户查询词记录、用户画像信息、答案属性信息、问题属性信息、作者画像信息和话题属性等各类信息...表 2 显示了 ZhihuRec 中每个印象记录的字段及其说明。根据答案的读取时间，所有用户的点击和未点击的印象都记录在数据集中。...该数据集保留用户、问题、回答和作者的内容信息。表 5 显示了用户的属性，表 6 显示了回答的属性，表 7 显示了问题的属性，表 8 显示了作者的属性。 用户的属性。 回答的属性。...数据集隐私保护 由于整个数据集都是从真实场景中的真实用户那里收集的，因此有必要保护用户隐私。因此，并非用户的所有内容信息都被释放。 ZhihuRec 数据集中的所有 ID 均被匿名和散列处理。...所有文本信息（例如问题的标题、回答的内容、话题的描述和搜索关键字）均被分解为单词，并且所有单词均被数字替换。用户画像中的所有文本功能（例如性别、注册类型、登录频率、省、城市）也都已转换为数字号码。
，答案除了稳定 的系统和可以远程启动之外，十有八九的人会提到正则表达式；如果我们再问他们最头痛的是什么，可能除了复杂的进程控制和安装过程之外，还会是正则表达式。...为了能够使用户 更加灵活的定制模式内容，正则表达式提供了专门的“元字符”。...\s：用于匹配单个空格符，包括tab键和换行符； \S：用于匹配除单个空格符之外的所有字符； \d：用于匹配从0到9的数字； \w：用于匹配字母，数字或下划线字符； \W：用于匹配所有与...：用于匹配除换行符之外的所有字符。 （说明：我们可以把\s和\S以及\w和\W看作互为逆运算） 下面，我们就通过实例看一下如何在正则表达式中使用上述元字符。 ...例如： /[^A-C]/ 上述字符串将会与目标对象中除A，B，和C之外的任何字符相匹配。
我想每次查询的时候直接显示几个小时以前的数据 而不是只有实时的，这些是要存到缓存中么？ 看 Elasticsearch API的时候看到 /_cache/clear，这个缓存什么时候需要清理？...每个节点都有一个所有分片共享的查询缓存。缓存使用 LRU （ Least Recently Used 缓存淘汰策略）策略，当缓存已满时，优先清理最近最少使用的查询结果，以腾出空间存放新结果数据。...用户无法查看节点查询缓存的内容。 3.1.1 节点查询缓存适用场景 Term 查询和 filter 查询。 除 Term 查询和 filter 查询之外使用的查询不符合缓存条件。...Field data 缓存的构建成本很高，因此默认行为是将缓存加载到内存中。默认的缓存大小是无限的，这将导致缓存高速增长直到达到field data断路器设置的限制。...6、小结 读到这里，开头的问题的答案自然得出。 特将缓存使用注意事项说明如下： 将聚合操作与“常规”查询处理分开。 原因：避免聚合随着用户的翻页（查询）重新计算。
一言以蔽之，只要您有个设备或模拟器在运行着，Flutter就可以使构建和运行您的应用程序来进行测试的过程简单到动动手指就能完成。 3 UI开发 UI开发几乎是我最不期待的事情之一。...对于内容，有诸如Text和RaisedButton之类。这只是Flutter提供的小部件中的几个，除这些之外还有很多。...使用这些小部件，我们可以构建一个非常简单的UI： Flutter像一个拥有各种各样道具的魔术师，使你能轻而易举地构建App的主题。你可以通过手动更改字体，颜色，并逐个设置所有内容，但这需要太长时间了。...除文本样式之外的所有内容都将自动应用于整个app范围。...或者，如果要将对象存储在数据库中，可以使用相同的模型将其转换为JSON。 如果没有将其显示给用户的方法，这些数据就不是那么有用了。
从Oracle 8开始GV$视图开始被引入，其含义是Global，除一些特例之外，每个V$视图都有一个对应的GV$视图存在；GV$视图的产生是为了满足OPS/RAC环境的需要；每个V$视图都包含如下类似语句...答案就是V$FIXED_TABLE。V$FIXED_TABLE可以查询数据库中所有底层的表。V$FIXED_TABLE视图显示数据库中所有动态性能表、视图和导出表。...记录日志线程的基本信息 DBA_TRIGGERS 所有用户触发器信息 V$LOG 记录日志文件的基本信息 DBA_SOURCE 所有用户存储过程信息 V$LOGFILE 记录日志文件的概要信息 DBA_SEGMENTS...DBA_OBJECTS 所有用户对象的基要信息 V$INSTANCE 记录当前实例的基本信息 CAT 当前用户可以访问的所有基表 V$SYSTEM_PARAMETER 显示实例当前有效的参数信息 TAB...SQL使用统计 V$LATCH 列出锁存器的统计数据 V$SQLTEXT 在SGA中属于共享SQL游标的SQL语句内容 V$LIBRARYCHCHE 有关库缓存性能的统计数据 V$SYSSTAT 包括基本的实例统计数据
从信息性的意图出发，而不只是针对问题。虽然精选摘要旨在立即回答用户的问题，但问题类型查询并不是触发这些特色结果的唯一类型。...从上述Ahrefs的研究看来，绝大多数触发功能片段的关键词都是长尾查询，没有疑问词。 建议你使用能立即显示查询是否触发摘要结果的关键字研究工具，它非常有效。...通过该报告您就可以查看哪些搜索查询最佳表现了。 ? 接着，你可以使用筛选器查找其中的一些问题类型的搜索词： ?...超越传统的关键词研究工具：和相关人员沟通 所有上述方法（尽管很多了）已经发挥了不少作用：为你或你的竞争对手获得排名第一的机会。 但是除此之外需要做些什么呢？...事实上，即使对于品牌查询（用户显然更喜爱特定品牌），如果其他网站有一张表，Google会选择这个其他网站（而不是来自品牌本身的答案）的这张表： ?
课堂上课节奏很快，我的笔记常常留有大片空白，往往还没来得及消化老师讲的这一段内容，下一段就已经开始了。熬夜整理笔记、通过Yahoo!搜索各种问题的答案更是家常便饭。...在这种情况下，我只需输入以下内容： 36.1 g B2H6 + O2 -> B2O3 + H2O Wolfram|Alpha 能够配平方程式并计算答案，并把答案清晰明了地显示在表格中。...例如，我输入查询“C4H6O3+H2O -> C2H4O2"。Wolfram|Alpha首先显示答案，然后显示方程式的结构。...例如，如果输入"particle in a box"，这是量子力学领域的基础模型，则结果首先显示对查询的解释，然后是经典力学和量子力学的所有相关方程式。Wolfram|Alpha 还显示势能图。...如果查询"等温过程"，将会出现一个含有初始压力、初始体积、初始温度和最终体积等输入域的计算器。
该数据集利用现有的公开标注数据构建数据集，包括使用 Visual Genome 数据集中图像场景图标注以获得图像中的所有对象 / 关系三元组, 使用 WebChild、ConceptNet、DBpedia...推理路径的提取由一组层级化的基本查询的构建。一个基本查询将告知模型在已知主语 A，宾语 B 和关系 R 中的其中两个时，需要去哪个信息源取出第三个信息。...图 5 用以隐式编码知识库的预训练任务示意 在表三上所示的 KRVQA 结果显示，在给定标定的三元组或查询实体时，模型能大幅提高在知识相关问题上的结果。...而在给定除查询实体外的标定三元组 “+knowledge inference” 时，由于一副图像可能对应多个知识三元组，模型在推理图像答案时仅仅取得了少量提高。...两个预训练任务则仅仅相对基线方法有稍微的提高。这显示了 KRVQA 中知识库的重要性，同时说明当前模型在正确感知图像内容以及编码知识库上的不足。 ?
3.问题描述：页面是由主页面加内容页面组合而成。在主页面做弹出菜单时，弹出菜单无法显示。 问题根源：内容页面遮挡了弹出菜单，致其无法显示。 解决措施：弹出层放在内容页面里，父页面通知内容页面来显示。...（使用遮罩蒙版技术解决） 注：在popover、侧滑菜单等界面，经常会用到蒙版遮罩；比如popover弹出后，除popover控件外的其它区域都会遮罩一层蒙版，用户点击蒙版不会触发蒙版下方的逻辑，而会关闭...popover同时关闭蒙版；再比如侧滑菜单界面，菜单划出后，除侧滑菜单之外的其它区域都会遮罩一层蒙版，用户点击蒙版会关闭侧滑菜单同时关闭蒙版。...并获取其id 解决措施： //on中参数的含义依次为事件、选择器、参数、方法，其中选择器与参数为可选项 mui(‘.mui-content’).on(‘tap’,‘body’,function(){...如下图： 感触：其实很多问题都可以从Hello mui demo 中得到答案。自己要经常操作以求更加熟悉。 6.问题描述：见下 解决措施：见上。
（其中，All或者Allprivileges代表权限列表中除Grant option权限之外的所有权限）。...在上图所示的权限列表中，Context字段显示了该权限的使用环境（或者叫权限的作用域）。根据Context字段内容的不同，权限分为如下三类。...option之外，代表其他所有权限。...➢ 具有Super权限的用户连接服务器时，服务器不执行init_connect系统变量指定的内容。...全局级别权限，拥有该权限的用户可以登录到数据库服务器中，但在默认配置下除能够执行部分show命令之外，其他任何数据变更和数据库查询操作都无法执行。
使用 0.1 的权重衰减和1.0的梯度裁剪。 下图显示了使用这些超参数的 Llama 2 的训练损失。...(2)对于微调过程，每个样本都包含提示和答案, 为了确保正确填充模型序列长度，连接训练集中的所有提示和答案。 使用特殊标记来分隔提示和答案部分。...(3) 利用自回归目标，将用户提示中的token损失归零,仅对答案token进行反向传播。 最后对模型进行了 2 个 epoch 的微调。...然后我们可以将该指令综合连接到对话的所有用户消息。接下来，可以使用最新的 RLHF 模型从这些合成数据中进行采样。 我们现在有了一个上下文对话和样本，可以用来微调模型，其过程类似于拒绝采样。...可以在除第一轮之外的所有轮次中删除它，而不是用指令来增加所有上下文对话轮次，但这会导致系统消息之间的训练时间不匹配，即最后一个轮次之前出现的所有中间辅助消息 轮到我们的样品了。
由于只有一行, 因此该行中列的值可以被优化器的其余部分视为常量。const 表非常快, 因为它们只读一次。 const用于将 "主键" 或 "唯一" 索引的所有部分与常量值进行比较。...除 了 system 和 const 类型之外, 这是最好的联接类型。当连接使用索引的所有部分时, 索引是主键或唯一非 NULL 索引时, 将使用该值。...我们还可以了解他们之间的好坏排序 type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：system > const > eq_ref> ref> fulltext > ref_or_null...甚至可以看官方文档的其他章节内容。 四、demo大法 根据官方文档的解释，创建一个表去验证。动动手，印象更深刻。 此处略掉。 五、通法 这类问题，可以参考第二部分的几个步骤来解决。...源码，搜索引擎，翻书，命令帮助，官方文档，写demo验证等几个角度去找到想要的答案。
之后，只有相关上下文才会被用作 LLM 的输入。最先进的检索器都是针对单轮查询进行优化的，因此对多轮对话查询的泛化能力有限。 在图 2 中，研究者描述了他们的检索器微调方法，以缓解这一问题。...他们建议使用对话查询和上下文对来进一步微调单轮检索器，以更好地应对对话输入。 另一种解决方案是对话查询重写法，它使用查询重写器根据对话历史记录重写当前问题。...重写后的查询直接作为单轮查询检索器的输入，用于检索相关上下文。除了嵌入和搜索成本外，查询重写模型还引入了大量额外的计算开销来生成重写后的查询。...考虑到 F1 分数是评估问答模型最常用的自动指标，研究者对 ConvFinQA 之外的所有数据集使用它。...在第二个例子中，模型需要找到隐含信息（以蓝色高亮显示）来给出答案。GPT-4 在给出答案时倾向于保守，它回答说上下文没有提供关于年龄的确切信息，这也是正确的。
MySQL 服务器在启动时将这些表的内容读入内存，后续针对用户的访问控制决策基于权限表的内存副本来实现。 MySQL 访问权限控制系统可以确保只有被允许的（与用户权限匹配的）操作才能够在服务器中执行。...3、MySQL 提供了哪些权限 MySQL 提供的权限列表如下所示（其中，All 或者 All privileges 代表权限列表中除 Grant option 权限之外的所有权限）。...拥有该权限的用户在使用 SHOW PROCESSLIST 语句或 mysqladmin processlist 命令查看有关线程信息时，除可以看到自己的线程信息之外还可以查看到属于其他账号的线程信息。...具有 Super 权限的用户连接服务器时，服务器不执行 init_connect 系统变量指定的内容。...全局级别权限，拥有该权限的用户可以登录到数据库服务器中，但在默认配置下除能够执行部分show命令之外，其他任何数据变更和数据库查询操作都无法执行。
简单RAG案例大致如下： 将文本分割成块，然后使用基于Transformer decoder的模型将这些块嵌入到向量中，将所有这些向量放入一个索引中，最后为LLM创建一个提示，告诉模型在我们在搜索步骤中找到的上下文中回答用户的查询...响应合成器 这是任何RAG流程的最后一步——基于我们仔细检索的所有上下文和初始用户查询生成答案。最简单的方法可能是将所有获取到的上下文（超过某个相关性阈值的）连同查询一起一次性输入给LLM。...这里有一个这种调整过程的例子[9]，结果显示交叉编码器微调提高了4%的成对分数。...这里的想法是拿一个文档，用GPT-3.5-turbo生成一些问题，然后使用GPT-4根据文档内容生成这些问题的答案（构建一个由GPT4驱动的RAG流程），然后对GPT-3.5-turbo进行微调，使其在问题...RAG系统的主要生产挑战除了答案相关性和忠实度之外，还有速度，尤其是如果你倾向于更灵活的基于代理的方案。
搭配size使用得符号：+表示大于，-表示小于，没符号表示等于） -mtime ：按照修改时间去查询 -atime ： 按照访问时间查找 -ctime ：按照修改属性时间查找 -user ： 按照用户的属主查询...-group ： 按照用户的属组查询 知识补充： -exec : 将find处理好的结果交给其他命令继续处理。...查看结果真假） -i 忽略大小写 -l 匹配成功之后，将文本的名称打印出来 -R/ -r 递归匹配 -E 使用拓展正则 等价于 egrep -A 除了显示符合范本样式的那一行之外，并显示该行之后的内容...-B 除了显示符合范本样式的那一行之外，并显示该行之前的内容。 -C或- 除了显示符合范本样式的那一列之外，并显示该列之前后的内容。 知识扩展： $?...普通正则表达式： ^ : 以某字符开头 $ : 以某字符结尾 . : 匹配除换行符之外的任意单个字符 * ：匹配前导字符的任意个数 [] : 某组字符串的任意一个字符 [^] : 取反 [a-z
除了这些将数据传送到显示模板的公共属性之外，PageModel类还包括OnGet()和OnPost()之类的方法。...ASP.NET Core MVC与Razor Pages MVC 是用于实现应用程序的用户界面层的架构设计模式 Model(模型):包含一组数据的类和从底层数据源（如数据库）查询数据的逻辑。...如果我们要构建一个相当复杂的门户网站，那么最终我们可能会得到使用许多不同依赖项和视图模型并返回许多不同视图的控制器。 简而言之，我们可能最终得到大型控制器，这些控制器具有许多彼此不相关的动作。...顾名思义，显示模板包含HTML。PageModel类包含服务器端代码，它结合了Controller和ViewModel的职责。 我们放在PageModel类中的所有内容都与Page有关。...由于PageModel类和显示模板位于一个位置并且彼此密切相关，因此使用 Razor Pages 构建单个页面非常简单，同时仍使用ASP.NET Core MVC的所有体系结构功能，例如依赖项注入，中间件组件
可以看成是Java类的成员变量。属性在数据库中又称为字段（或者是列） 例子：(课程名)，(课程号)、(学时)就是属性名。 ---- 元组 除含有属性名所在的行之外的其他行称之为元组。...当用户应用程序只需要显示用户名称和密码时： 用户关系(用户名称，用户密码) 在数据库中操作局部逻辑结构就称作为外模式！ ---- 内模式 内模式是对数据库表物理存储结构的描述。...(差集) INTERSECT(交集) 并 显示查询结果的全部信息，消除重复的元组 ?...投影是从列的角度进行的运算 投影的下标可是列序号，也可是列属性名 查询出所有部门的编号 SELECT deptno FROM dept; 查询时的过程：先查询得出dept表的所有结果，再通过投影运算只提取...这里写图片描述 ---- 除运算 除运算的实际应用我还没想明白～～～如果有朋友知道除运算能够用在数据库的哪处，请告诉我一声哈。。
今天，我们很兴奋地宣布一个新的免费工具，用于社区，帮助您Kubernetes网络策略编写旅程:editor.cilium.io Kubernetes网络策略编辑器帮助您构建、可视化和理解Kubernetes...如果希望防止应用程序将通信发送到除同一名称空间中的Pods之外的任何地方，可以创建以下策略: apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy metadata...使用podSelector和namespaceSelector来代替ipBlock: 只允许特定Pod的进出 允许同一命名空间内的所有出口通信 允许集群内的所有出口流量 具体答案请点击：https://...这两个看起来相似的网络策略规则都利用了{}，它们之间的区别是什么?猜测一下，然后在下面的网络策略编辑器中查看每条规则，看看您是否正确。 乍一看，空花括号(例如:{})可能意味着匹配所有内容。...理论上，它应该匹配所有内容:同一名称空间中的所有pod，其他名称空间中的所有pod，甚至来自或来自集群外部的通信流。
qt的场景图是根据界面元素的位置、透明等信息构建出来的，而osg的场景图是直接利用节点构建出来的。也就是用户不直接参与qt场景图的构建，但是直接参与osg场景图的构建。...即使节点树主要由现有的Qt Quick QML类型在内部构建，用户也可以添加具有自己内容的完整子树，包括表示3D模型的子树。 节点 对于用户而言，最重要的节点是QSGGeometryNode。...还可以组合多个渲染上下文和多个线程以创建要在场景图中显示的内容。场景图-线程示例中的渲染FBO显示了如何完成此操作。...即使QQuickFramebufferObject当前不支持，除OpenGL之外的其他图形API也可以采用这种方法。...版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
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