go test单元测试详解
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【Neo4j 】学习笔记：GraphRAG 宣言：为 GenAI 添加知识
GraphRAG 宣言：为 GenAI 添加知识
自然语言处理NLP--LDA面试题
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种生成概率模型，用于发现文档集合中潜在的主题分布。它假设每个文档由若干个主题生成，每个主题由一组词生成，通过贝叶斯推断方法估计文档中主题的分布以及主题中词的分布。
vue3 选项式生命周期API 和 组合式生命周期API 执行先后顺序
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XSS: 原理 反射型实例[入门]
xss原理，结合实例讲解
springboot websocket 知识点汇总
以下是一个详细全面的 Spring Boot 使用 WebSocket 的知识点汇总1. 配置 WebSocket添加依赖 进入maven官网, 搜索spring-boot-starter-websocket，选择版本, 然后把依赖复制到pom.xml的dependencies标签中在这里插入图片描
基于MindSpore实现BERT对话情绪识别
基于MindSpore实现BERT对话情绪识别。
mysql第一次作业
【代码】mysql第一次作业。
Linux入侵排查
当企业发生黑客入侵、系统崩溃或其它影响业务正常运行的安全事件时，急需第一时间进行处理，使企业的网络信息系统在最短时间内恢复正常工作，进一步查找入侵来源，还原入侵事故过程，同时给出解决方案与防范措施，为企业挽回或减少经济损失。针对常见的攻击事件，结合工作中应急响应事件分析和解决的方法，总结了一些 Li
让AI语言模型自由飞翔：LangChain框架的奇妙世界
今天，我将为大家揭开一项令人激动的技术——LangChain。想象一下，如果能将人工智能的强大能力与我们日常使用的数据和工具无缝连接，那将开启怎样崭新且无限的可能！
大语言模型系列-Transformer
Transformer模型的核心思想是利用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而有效地处理序列数据。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，通过编码器-解码器架构实现了并行化计算，大大提高了训练效率。
LinuxShell编程1———shell基础命令
可以由字母、数字、下划线组成， 不能以数字开头， 不能是关键字，见名知意。变量名=“变量值” 或者 变量名=变量值注意：变量名与变量值等号之间不能有空格，不然就定义失败。调用（提取）变量：$变量名 或${变量名}Shell数组用括号来表示，元素用空格分割开，语法格式：定义数组 ：数组名=(值1 值2
大语言模型-基础及拓展应用
基础模型（transformer）组合模型（bert、gpt）句子向量（simcse）文档解析（openpaser、fitz）
PDF公式转Latex
PDF文档中包含大量知识信息，然而提取高质量的PDF内容并非易事。布局检测：使用LayoutLMv3模型进行区域检测，如图像表格标题文本等；公式检测：使用YOLOv8进行公式检测，包含行内公式和行间公式；公式识别：使用UniMERNet进行公式识别；光学字符识别：使用PaddleOCR进行文本识别；
Linux命令更新-Vim 编辑器
Vim 是 Linux 系统中常用的文本编辑器，功能强大、可扩展性强，支持多种编辑模式和操作命令，被广泛应用于程序开发、系统管理等领域。Vim 启动后默认进入命令模式，此时键盘输入的命令将用于控制编辑器本身，而不是直接编辑文本。Vim 拥有丰富的插件生态，可以扩展 Vim 的功能，满足各种使用需求。
XML 编辑器：功能、选择与使用技巧
XML（可扩展标记语言）是一种用于存储和传输数据的标记语言。由于其结构化和可扩展的特性，XML被广泛应用于各种领域，如网页开发、数据交换和配置文件等。在使用XML时，选择合适的编辑器对于提高工作效率和确保数据质量至关重要。本文将介绍XML编辑器的功能、选择标准以及使用技巧。
AutoHotKey自动热键(十一)下载SciTE4AutoHotkey-Plus的中文增强版脚本编辑器
可以看到fincs是SciTE4AutoHotkey的作者,而他也是基于编辑器SciTE而来。这里我们直接去github上下载增强版的链接,下面是telppa在github链接。如果连不上github,下载我分享的链接也是一样的。这里主要是来推荐SciTE4AutoHotkey。关于AutoHotk
Sentinel规则持久化Push模式两种实现方式
前置知识 pull模式pull拉模式的缺点，以保存本地文件举例：所以还有一种push推送模式。我们一般会引入第三方中间件来实现，以Nacos为例。我们修改了nacos中的配置，它就会将更新后的数据推送给微服务。push模式有两种实现方式：在微服务端添加读数据源，为dataId添加监听器，当规则配置文
NLP篇5:自然语言处理预训练
例如，在文本分类任务中，可以使用 Word2Vec 预训练的词向量来初始化模型的词嵌入层，然后在特定数据集上进行训练以适应具体的分类任务。Word2Vec 旨在从大量的文本数据中学习词的向量表示。通过训练，它能够捕捉词与词之间的语义关系，并将词映射到低维向量空间中。这些学习到的词向量可以被看作是一种
Laravel与现代前端：Vue.js与React的无缝集成
Laravel与Vue.js和React的集成，为开发者提供了强大的工具和灵活性。通过本文的介绍，你应该对如何在Laravel项目中使用Vue.js和React有了更深入的理解。记住，合理利用这些前端技术，可以显著提升应用的用户体验和性能。本文详细介绍了如何在Laravel项目中集成Vue.js和R
