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结合之前Matlab设计出来的向量化算法，实现了HatreeFork算法HatreeFork计算过程voidHatree_Fork(std::vector<double&ks,Eigen::MatrixXdN_up_avg,Eigen::MatrixXdN_down_avg,intncc){autoI

4年前写过一个长连接的库 https://my.oschina.net/hes/blog/158404(https://my.oschina.net/hes/blog/158404)，当初因为需求简单就简单封装了一下，但是在当下的互联网时代，信息的即时性的要求也越来越高，所以出现了很多这样那样的即时通讯的库，当初为了写一个IM的sdk而使用了Netty框

导读Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。更重要的是，这种向量化操作不仅适用于数值计算，对于文本和时间格式也有着良好的支持，而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。腾讯课堂|

前提：统计学习（统计分析）和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题：　 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数

渲染包含了两大部分：决定一个像素的可见性，决定这个像素上的光照计算。光照模型就是用于决定在一个像素上进行怎样的光照计算。一、光源　　在实时渲染中我们通常把光源当做一个没有体积的点。　　1.1辐照度　　在光学里，使用辐照度（irradiance）来量化光。对于平行光来说，它的辐照度可以通过计算在垂直于光的方向的单位面积上单位时

1\.文本相似度计算文本向量化(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fhuangyc%2Fp%2F9785420.html)2\.文本相似度计算距离的度量(https://www.oschina.net/a

工欲善其事，必先利其器。面对时代变革、技术迭代，开发者们是如何使用Rust构建各场景应用的呢？受疫情影响，延期一年的“第二届中国Rust开发者大会”于7月31日在线上顺利举行，为Rust爱好者带来了前沿的技术交流和实践成果。非凸科技量化策略负责人陆一洲受邀出席分论坛“Rust商业实践”，带来了“Rust如何助力量化高频交易”的主题演讲，为大家揭晓答案。非凸科

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。