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RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与生成式AI，从外部知识库获取相关信息生成准确回答，解决大语言模型的局限性。数据加载作为RAG流程的第一步，直接影响系统效果。本文详细介绍了五种常见文件格式（Markdown、CSV、HTML、PDF、JSON）的加载方法，包括对应的加载器特点和使用场景。数据加载后的核心工作包括文档分割、嵌入向量生成、向量存储及检索生成。不同格式需选择适配的加载器，确保为后续步骤提供干净、结构化的原始素材，这是构建高效RAG系统的基础。

Redis事务是一组命令的集合，这些命令会被顺序化、串行化地执行，确保在执行过程中不会被其他客户端的命令打断。核心特性命令打包：多个命令打包成一个单元执行顺序保证：执行期间不被其他客户端插队简单易用：相比MySQL事务实现更轻量优势说明适用场景命令打包多个命令作为一个单元执行需要原子性操作的场景防止插队执行期间不被其他客户端打断并发资源竞争简单轻量实现简单，性能开销小不需要完整ACID的场景乐观锁支持通过WATCH实现版本控制数据一致性要求较高的场景。

Python和Kotlin在表达这种算法时确实更优雅，而C++在性能和类型安全上更有优势。选择哪种语言取决于你的具体需求！Kotlin和Python的函数式编程确实可以更简洁地实现这个逻辑。特性PythonKotlinC++20Ranges。为什么Python/Kotlin更简洁？函数式支持⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。类型安全⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。简洁性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。可读性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。性能⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。

从《网络安全法》到等保2.0，国家法规明确“鼓励开展风险评估等安全服务”，将系统化、专业化的风险管理提升至战略高度。为响应国家号召，培养具备国际视野与实战能力的风险管理专业人才，应运而生。本课程旨在构建学员从理论到实践、从标准到落地的完整知识体系，现正式发布，诚邀各位安全同仁共同精进，成为组织风险防控的“守门人”与战略决策的“参谋长”。

悟空API网关系统是一个基于Golang开发的微服务网关系统，主要用于企业级API服务治理、高性能HTTPAPI转发和服务编排。该系统能够有效提高API服务的稳定性、安全性和管理效率，是现代微服务架构中不可或缺的核心组件。悟空API网关系统具备强大的功能模块，包括高性能HTTPAPI转发引擎，能够处理大量并发请求；服务编排功能，支持多个API的聚合和转换；多租户管理系统，实现不同用户或团队的隔离管理；API访问权限控制机制，保障API的安全访问；自定义插件系统，允许开发者根据业务需求扩展网关功能；友

在iPhone上设置密码可以保护我们的数据免遭非法访问甚至未经授权人员的破坏。无论出于什么原因，本文都将指导您如何在没有密码的情况下擦除iPhone。让我们开始吧。

Python文件操作=open+with+正确的模式80%用10%用二进制10%用pathlib。

'获取工作表的最后一行和最后一列'lastRow=ThisWorkbook.Sheets("Sheet1").Cells(ThisWorkbook.Sheets("Sheet1").Rows.Count,1).End(xlUp).Row'获取工作表的最后一行'

本文记录了一次前端DOM事件监听bug排查经历：为解决编辑器拖拽与返回手势冲突，在页面添加capture模式监听器，却因移除时未传对应第三个参数，导致监听器未真正失效，进而影响其他模块地图功能。通过查阅MDN深入理解捕获/冒泡队列机制后，补充参数完成修复。此次"翻车"警示开发者：基础知识点需吃透，勿过度依赖自动补全，合理使用工具可降低失误。

卷积神经网络（CNN）基础摘要卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域的核心深度学习模型，通过模拟人类视觉系统实现高效的图像处理。CNN的核心组件包括：卷积层：使用局部感知和权重共享机制提取特征，通过卷积核滑动计算生成特征图，具备平移不变性优势池化层：通过最大/平均池化降维，保留关键特征同时减少计算量全连接层：整合特征进行最终分类决策图像数据以多维张量形式输入（[高度,宽度,通道]），经过预处理（去均值、归一化）后进入网络。CNN通过层次化结构从浅层（边缘纹理）到深层（语义特征）逐步提取信息，其参数

虽然上面列举的场景较多，但实际上并不需要大家刻意去记。简单来说，凡是MySQL内部自动执行的操作（即非用户手动执行的操作），通常不会写入binlog。典型场景包括：实例初始化与升级、表的写入、数据字典的维护、表数据的更新等。对mysql库下的表进行DML操作，只要不属于上面提到的特殊类别的表，基本都会写入binlog。但若执行的是DDL操作（如truncate），基本都会写入binlog。

Java基础架构设计（四）|通用响应与异常处理（单体/分布式通用增强方案）

摘要：本文介绍了使用Vue3和TypeScript实现网页端二维码扫描功能的完整方案。通过vue-qrcode-reader调用摄像头，配合zxing-js解析二维码，详细说明了组件封装、解码工具实现和主页面集成的步骤。重点包括：1)摄像头权限获取处理；2)二维码解码逻辑；3)扫描结果展示。文章还强调了HTTPS环境要求、移动端适配等注意事项，并提出了扫描区域高亮、多码识别等扩展方向。该方案利用Vue3的组合式API和TypeScript类型检查，为Web应用提供了安全高效的二维码扫描解决方案。

1 .命令模式的用途2.应用场景3.demo1-菜单程序4.命令模式的作用不仅仅是封装运算快，还可以很方便地给命令对象增加撤销操作哦，之前策略模式有写过一个Animal类，这个类是让页面上的div移动到水平方向的某个位置，下面来修改一下这个demo现在页面中有一个input文本框和一个button按钮，文本框可以输入一些数字，表示小球移动后的水平位置，小球在用户点击按钮后立即开始移动，代码如下：现在我们想要加一个撤销按钮，以便小球可以会回到初始状态，我们先把目前代码改成用命令模式实现增加撤销按钮现

本文为Java开发者提供Tair入门指南，涵盖环境搭建到生产实践的全流程。首先介绍两种Tair环境选择（阿里云实例或本地Docker）及Maven依赖配置。详细讲解核心客户端初始化方法，包括基础连接池配置和SpringBoot集成方案。实战部分演示String和Hash数据类型操作，如设置键值、计数器实现、分布式锁基础及Hash表操作。通过代码示例展示Tair在Java项目中的典型应用场景，帮助开发者快速上手Tair开发。

CodeGeeX是一款基于智谱GLM模型的智能插件，支持问答和代码编写功能。它能自动生成代码注解，通过点击图标即可为提交的代码创建注解信息。插件还提供Java方法前的操作菜单，支持多种快捷操作。安装方式简单，只需在IDEA插件市场搜索"CodeGeeX"并安装即可。该工具能有效提升开发效率，简化代码文档工作。

大家好，今天我们聊聊自然语言处理（NLP）的“地基”——词编码技术。从让机器“区分单词”到“理解语义”，这背后是四代技术的迭代，正好对应四张经典示意图。

JVM`OutOfMemoryError`是生产环境中最致命的故障之一，直接导致应用崩溃。系统掌握OOM的触发场景、定位工具和解决方案，是Java开发者的核心能力

结合真实工程实践，讨论FlutterApp在iOS平台上的测试方式，从Flutter测试框架出发，结合Instruments、SafariInspector、Charles等工具，并引入克魔（KeyMob）进行真机性能与运行行为观察，帮助开发者更全面地完成FlutterApp测试。

一个开源平台，用于构建和部署基于AIagent的工作流程，支持灵活设计和管理智能自动化任务。

本文介绍了一个原型模式(PrototypePattern)的Java实现示例。项目采用Maven构建，包含Shape抽象类作为原型接口，以及Circle和Rectangle等具体实现类。Shape类实现了Cloneable接口，提供浅拷贝和深拷贝两种克隆方式。Circle类展示了如何扩展基础原型，包含半径、颜色等属性，并演示了引用类型字段的处理。整个项目结构清晰，包含主程序、测试用例和缓存管理类，完整展示了原型模式在实际开发中的应用场景和实现细节。

摘要：ClouderaCDP7.3通过集成Kafka、Flink、Kudu等组件构建批流融合架构，支持毫秒级实时数据分析。其核心方案包括Kafka作为消息总线、Flink/SparkStreaming流处理、Kudu+Impala实时存储查询组合，适用于金融风控、实时监控等场景。该平台通过资源隔离、Checkpoint优化等手段提升性能，并支持ML模型实时推理。尽管在ARM架构下存在组件兼容性问题，但整体提供了企业级可治理的实时分析解决方案，尤其适合强监管行业的低延迟需求。

5.服务器进行测试，asp.netcore可以不用iis进行发布管理，可以直接启动webcon.exe(自己的项目执行文件)，进行发布测试，数据库如果遇到ssl等授权问题，可以用userid+password+认证:true的组合方式。1.使用asp.netcore进行开发阶段，可以使用vs自带的数据库服务，默认的字符串连接在app.json文件里。4.测试后之后进行发布部署，项目进行publish，发布的文件夹中已经基本涵盖了项目所需要的各种运行时支撑文件，将文件打包拷贝到服务器。

本文介绍了基于分片上传的文件处理方案，分为前端和后端实现。前端负责文件分片计算、初始化上传、进度查询和分片上传，支持断点续传和SHA-256校验；后端使用Redis存储分片信息，提供初始化、进度查询、分片校验及合并功能。系统采用10KB分片大小，通过哈希校验确保数据完整性，并实现自动重传机制。最终合并时校验所有分片完整性，成功后将文件保存至指定路径并返回下载URL。该方案有效解决了大文件上传的稳定性问题，支持断点续传和完整性校验。