【LangChain】4 基于文档的问答

RT-Thread Studio SDK管理器安装资源包失败和AT32F437下载失败

问题1： SDK管理器安装资源包失败参考 https://blog.csdn.net/2201_75354475/article/details/133939137 需要安装git 1 git安装配置 git安装： Git官网下载链接：Git - Downloads (git-scm.com) 下载： Git for Windows/x64 Se…

STM32项目---汽车氛围灯

一、蓝牙模块驱动 1、怎么使用蓝牙模块呢？ 1：首先，先通过串口调试助手验证蓝牙模块是否正常使用。先连接好 2：打开串口调试软件配置好 3：发送测试指令：AT\r\n,返回OK，则说明连接正确&#xff…

二维码识别深度解析

二维码解码器技术文档概述本文档详细介绍基于 zxing-cpp 库的二维码解码器实现，重点解析二维码的各种属性、中文编码处理机制以及代码逻辑。核心架构 1. 库依赖 import zxingcpp # 核心解码库，基于ZXing C++实现 from PIL import Image # 图像处理库 imp…

系统学习·PHP语言

由于之前没系统的学习PHP语言，都是在做题时遇到不会的才去查，后来发现这样的效率非常低，审代码别人一眼扫出漏洞，而我还需要去查一下这行代码的意思，那个函数的作用，查当然要查，但连简单的语法都…

一个完整的日志收集方案:Elasticsearch + Logstash + Kibana+Filebeat (三)

现在我们主要完成AI-RAG服务的扩展，利用ES的向量检索能力完成历史聊天记录的存储和向量检索，让ai聊天有记忆。通过网盘分享的文件：EC0601.7z 链接: https://pan.baidu.com/s/1QJW8Co0898F7q4zKnFs65Q 提取码: zece 主要做法是在首次聊天完成…

香橙派3B学习笔记10：snap打包C/C++程序与动态链接库（.so）

esnap打包C/C程序与动态链接库（.so） 之前已经学会了snap基本的打包程序，现在试试打包C/C程序与动态链接库（.so） ssh ： orangepi本地ip 密码 ： orangepi 操作系统发行版： 基于 Ubun…

HTTP1.1

HTTP基础知识 HTTP（HyperText Transfer Protocol）是用于传输超文本的应用层协议，采用客户端-服务器模型。客户端（如浏览器）发起请求，服务器响应并返回数据。工作原理客户端发送HTTP请求至服…

基于协同过滤的新高考志愿个性化智能推荐系统

写在前面当前推荐算法仍处于迭代优化阶段，尚未达到最终理想形态。我清醒地认识到：现有协同过滤与规则引擎的结合虽已实现基础个性化推荐，但在复杂兴趣建模和长尾专业覆盖上仍有明显局限。这正是我持续投入的原因—— 短期规划：正…

记录一次pytorch转onnx精度损失失常的debug经历

需要:pytorch->onnx 转换生成onnx 一开始的思路: if __name__ "__main__":device torch.device("cuda")dummy_input torch.randn(1, 6, 256,448).to(device) # 假设输入为 1440,2560 的图像model IFNet().to(device)with torch.no_grad():torch.…

RabbitMQ 知识详解（Java版）

RabbitMQ 知识详解（Java版） RabbitMQ 是一个开源的消息代理，实现了高级消息队列协议（AMQP）。它用于在分布式系统中实现应用解耦、异步通信和流量削峰。核心概念生产者(Producer)：发送消息的应用消费者(…

分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-LSTM故障诊断分类预测

分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-LSTM故障诊断分类预测目录分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-LSTM故障诊断分类预测分类效果功能概述程序设计参考资料分类效果功能概述代码主要功能 (1) main1_AOA_VMD.m 核心功能： 使用阿基米德算法优化算法(AOA) 优化变分模态分解…

Netty从入门到进阶（四）

四、Netty常见参数的学习及优化 1. 扩展序列化算法序列化和反序列化主要用于消息正文的转换上序列化时，需要将Java对象变成要传输的数据（可以是byte[]，或者json等，最终都需要变成byte[]）反序列化时，需…

(下)通用智能体与机器人Transformer：Gato和RT-1技术解析及与LLM Transformer的异同

原创1从感知决策到具身智能的技术跃迁与挑战(基座模型与VLA模型)2ALOHA机器人平台：低成本、高精度双臂操作及其进展深度解析3(上)通用智能体与机器人Transformer：Gato和RT-1技术解析及与LLM Transformer的异同4(下)通用智能体与机器人Transformer&#x…

每天一个前端小知识 Day 1 - 语义化 HTML

📘 语义化 HTML（Semantic HTML） 1. 什么是语义化 HTML？ 语义化 HTML 指的是使用符合内容含义的标签，而不仅仅为了布局或样式。例如： <article>…</article> <nav>…</nav> <…

uniapp switch设置背景颜色

在uniapp中引入 colorui.css 样式文件后，导致switch控件默认样式失效（如：设置背景颜色），经过摸索验证，终于找到原因。目录 1、案例剖析 1.1、App.vue 文件 1.2、index.scss 文件 1.3、colorui.css 文件…

Flutter 与原生技术（Objective-C/Swift，java）的关系

在 iOS 开发中，Flutter 与原生技术（Objective-C/Swift）的关系一、技术定位与核心差异 Flutter 语言：使用Dart 语言开发，通过 AOT（提前编译）将代码转换为原生 ARM 指令，无需依赖 iOS…

10.OpenCV—联合QT界面显示

1.显示在graphicsView控件上 .h文件 #ifndef MAINWINDOW_H #define MAINWINDOW_H#include <QMainWindow>#include <QGraphicsPixmapItem> //1.声明头文件 namespace Ui { class MainWindow; }class MainWindow : public QMainWindow {Q_OBJECTpublic:explicit Ma…

四六级英语作文模版

四六级英语一、四级1、四级题型及分数2、作文题型**一、议论文模板（观点对比型）****二、议论文模板（现象阐述型）****三、应用文（书信类）**四、活动（邀请信） 3、万能模板一、议论文模…

芯片测试之 trim修调详解

文章目录 1. trim的概念和目的2. trim方式2.1 OTP（One-Time Programmable）一次性修调2.2 EEPROM（Electrically Erasable PROM）修调 3. trim算法3.1 电压trim code table3.2 电压测量函数3.3 公式法验证3.4 线性法验证3.5 二分法验…

大模型成长过程-预训练tokenizer

大模型（如GPT、BERT、PaLM等）的成长历程可以看作是一个技术栈的持续进化，涉及预训练、微调、强化学习、对齐（Alignment）等关键阶段。每个阶段解决不同问题，推动模型从“通用语言模型”发展为“有用、安全、…

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