最近公司由于业务需要，需要上线一套在线问卷调查系统用来收集客户对公司产品的反馈意见。我们的技术人员对比了问卷星、问卷网等在线问卷调查平台后发现开发一套问卷调查系统需要花费很多时间满足不了公司的紧迫需求。所以我们准备使用开源的或者购买一套成熟的问卷调查系统供公司业务部门使用。因为公司自己的技术开发人员使用的是java开发技术，所以我们在网上搜索了所有用ja

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

    到现在为止，我也转载了很多关于Google中国退出中国的消息了，我也偶尔该写一点自己的东西，来发表一下作为一名SEO的意见了。     我一向倾向于利用Google来搜索我想要的资讯，这一点应该是源于我的职业，源于我比更大多数人优于对Google的认识。我不喜欢百度，人为因素太重，大家打开百度和Google对比一下。我们随便使用一个关键词，就

在现实业务中，Kafka经常会遇到的一个集成场景就是，从数据库获取数据，因为关系数据库是一个非常丰富的事件源。数据库中的现有数据以及对该数据的任何更改都可以流式传输到Kafka主题中，在这里这些事件可用于驱动应用，也可以流式传输到其它数据存储（比如搜索引擎或者缓存）用于分析等。实现这个需求有很多种做法，但是在本文中，会聚焦其中的一个解决方案，即Kafka

絮絮叨叨是你吗？是你吗？打开电脑，搜索面筋或者2020字节跳动面试题，哦！看完之后，嗯蛮不错的感觉。于是接着搜集下一篇。花了几个小时你会发现在网上搜面试题，搜到的还全是重复的，并且一点都不系统。花了大把时间发现刷了个寂寞，不会的越来越多。而且更混乱了。是的牛客网是个好地方，各种大厂，各类面经上面都能找到。都是有时候你会发现看来看去都是前面几篇

机器人和僵尸网络通常与网络犯罪分子窃取数据、身份、信用卡号码和更糟糕的情况有关。但是，机器人也可以有好的目的。将好的机器人与坏的机器人区分开来，也可以在保护你公司的网站和确保你的网站获得应有的互联网流量方面发挥很大作用。大多数好的机器人基本上都是世界上最大的网站派出的爬虫，为其搜索引擎和社交媒体平台索引内容。你想让这些机器人访问你。它们会给你带来更多的访问量

近日，2024可信数据库发展大会在北京召开，主题为“自主、创新、引领”。大会重磅发布多项中国信通院及中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSATC601）在数据库领域最新研究和实践成果。一众数据库领域的专家、学者、创业者汇聚一堂，围绕金融、电信、能源与政务领域的数据库应用创新带来切实的落地经验，分享AIDB、搜索与分析型数据库、多模数据库、数据库生态、数据库国际化等前沿技术趋势。

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。