Souleigh ✨ Souleigh ✨
4年前
Vuex 4 正式发布:打包现在与 Vue 3 一致
Vuex是一个专门为Vue.js应用程序开发的状态管理模式。Vuex采用集中式存储管理应用的所有组件组件的状态。换句话说,Vuex就是帮开发者存储多个组件共享的数据,方便开发者对其读取的更改的工具。Vuex4正式版本现已发布。Vuex4的改进重点是兼容性。Vuex4支持Vue3,并提供了与Vuex3完全相同的
不是海碗 不是海碗
2年前
快递物流查询API有什么作用?
随着电商的发展,如今网上购物的人越来越多,频率越来越高,不用出门就能买到自己想要的东西。商品下了单之后商品怎么到自己的手上呢?这就离不开快递和物流了,商家把商品给到快递和物流服务商,快递和物流服务商则把商品运输并配送到我们的手上。除了电商行业之外,在我们生活、工作中处处也离不开快递物流。爸妈给出门在外的子女寄东西需要快递物流;去某个地方,东西太重了不好随身携带,可以寄快递物流送过去;两个公司之间纸质合同、文件、发票寄送也需要走快递物流等等,很多很多地方我们都需要用到快递物流,它也方便了我们的生活、工作。
Wesley13 Wesley13
3年前
ERNIE:知识图谱结合BERT才是「有文化」的语言模型
自然语言表征模型最近受到非常多的关注,很多研究者将其视为NLP最重要的研究方向之一。例如在大规模语料库上预训练的BERT,它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式,经过微调后可以持续改善不同NLP任务的性能。因此,我们获取BERT隐藏层表征后,可用于提升自己任务的性能。但是,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(ht
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL主从延迟如何解决?
我们知道生产环境中经常会遇到MySQL主从延迟问题,从原理上也能看出主库的事务提交是并发模式,而从库只有一个SQL线程负责解析,所以本身上就可能存在延迟。延迟的主要原因在于:1、从库的配置往往没有主库的配置高2、主库支持并发写入,而5.7之前的版本上从库只有单线程SQL来完成任务。3、MySQL主从之间的同步,并不是完全的实时同步,而是主库
Wesley13 Wesley13
3年前
Java架构师,大数据架构师,高并发设计模式,机器学习课程大全百度云分享
以下所有课程现在只需100元,需要的联系Q(2929608935)第一章:java精品课程目录大全1、亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战       1课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西?32分钟      2基于大型电商网站中的商品详情页系统
Stella981 Stella981
3年前
2020DevOps状态报告——变更管理
如果你的公司还没有走向平台化,现在仍然可以是很大的飞跃。您仍然可以通过解决公司的变更管理流程来加快软件交付。在本章中,我们将研究我们在公司内部所学的变更管理模式。我们将向您展示什么是有效的,什么是无效的,以及如何利用DevOps原则将变更管理转化为有效的、使能的流程。 在过去的十年里,我们已经看到DevOps的实践颠覆了软件发布团队的工作方式。以下
数据堂 数据堂
2年前
问答对话文本数据,构建智能问答对话系统的基础
在人工智能领域的发展中,问答对话系统显得尤为重要。一方面,它为我们提供了常用的人机交互方式;另一方面,它也对互联网公司和其他机构提供了一种新的商业模式。不过,对话系统的核心技术之一就是问答对话文本数据的处理,它直接决定对话系统的准确性和可用性。问答对话文本
邢德全 邢德全
1年前
电线电缆行业生产管理怎么数字化?
随着市场环境的变化和现代生产管理理念的不断更新,电缆的生产模式也在发生转变,批量小,规格多,交期短的新型制造需求逐年上升,所以企业车间管理的重要性越发凸显,作为企业良性运营的关键,就是使“计划”与“生产”密切配合,企业和车间管理人员可以在最短的时间内掌握生产现场的变化,做出准确的判断和快速的应对措施,保证生产计划得到合理而快速修正。
系统整容纪:责任链设计模式的应用实战(爆灯了,研发工期由45天降为1天)
引言22年校招入职京东后,我一直在数据中台测试部从事测试开发的工作。毕业后,写的最多的文档是测试计划和测试报告,鲜有机会就自己的成长码字进行回顾和总结。借“up技术人”栏目,也终于是在工作之余回头望,对自己这近两年时光进行一个小总结。本文是一个大数据测试小
AGIC.TWang AGIC.TWang
9个月前
关于RAG
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。