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3年前
t-io应用场景和能力
tio历史、应用场景(图示——简)tio应用场景(文字描述——详)tio是基于JVM的网络编程框架,和netty属同类,所以netty能做的tio都能做,考虑到tio是从项目抽象出来的框架,所以tio提供了更多的和业务相关的API,大体上tio具有如下特点和能力:内置完备的监控和流控能力内置半包粘包处理一骑绝尘的资源管理能力内置心跳检查和心跳发送能力
Stella981 Stella981
3年前
Django中模型层中ORM的多表操作
ORM的多表创建(一对一.一对多,多对多):1模型创建  实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系作者模型:一个作者有姓名和年龄。作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(onetoone)出版商模型:出版
Stella981 Stella981
3年前
Apache ECharts 5 系列教程(3)交互能力
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up5652403eba83f15892d75a75cf9c3feed7e.JPEG)在ApacheECharts5系列教程(2)视觉设计(https://my.oschina.net/echarts/blog/4942208)中,我们了解到,通过在视觉设计方面的调整
多模态GPT-V出世!36种场景分析ChatGPT Vision能力,LMM将全面替代大语言模型? | 京东云技术团队
LMM将会全面替代大语言模型?人工智能新里程碑GPTV美国预先公测,医疗领域/OCR实践166页GPTV试用报告首发解读ChatGPTVision,亦被广泛称为GPTV或GPT4V,代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM(LargeMultimodal
AGIC.TWang AGIC.TWang
1星期前
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。