01此前时不时会有一些研发小伙伴和我诉苦，说很多企业由于人力财力限制或者需求不强，会直接购买使用第三方的开放API，这样一来，一则由于开放项目不是量身定制的，寻找自己合适的接口也要搜索调研蛮多时间。二则这种合作方式下API提供者通常只会提供调用权限和一份接口文档，研发童鞋调试的时候只能手动一个个把接口数据复制到调试工具，费时费力。综合上述两大痛点，我给

前言小伙们好，我是阿沐！一个喜欢通过实际项目实践来分享技术点的程序员！你们有没有遇到被面试官嘲讽的场景；之前有位刚毕业的小学弟在上海魔都某某某大公司面试，二面主要是问了关于redis的相关知识点，回答的也是磕磕绊绊的，其中一个问题是如何实现搜索附近人加好友功能；想跟大家一起分享、一起探讨下。如果有不正确的地方，欢迎指正批评，共同进步面试官的主要考点考点一

今日头条现阶段在全国各地的分销模式，关键或是以省部级代理商为主导，除开一线城市和领域频道栏目地区代理现阶段的营运能力还说的以往，别的中西部地区省区自2014年具有如今，扩展的哪一点儿广告服务连成本费都收不回家，这也是今日头条在渠道运营层面最不成功的地区，想借助省部级代理商在我省铺平扩展业务流程，参考的是以百度搜索、58同城网等互联网公司的经营模式。殊不知，今

Linux的.a、.so和.o文件chlele0105的专栏CSDN博客https://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/23691147在说明Linux的.a、.so和.o文件关系之前，先来看看windows下obj,lib,dll,exe的关系https://zh.wikipedia.

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。