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夜莺监控设计思考（四）关于机器那些事儿
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LangChain RAG 学习笔记：从文档加载到问答服务
首先回忆一下RAG 系统的核心思想，是将用户查询与知识库中的相关信息进行匹配，再结合大语言模型生成准确回答。 这里我将一套 RAG 系统通分成以下几个模块：
【每日Arxiv热文】北大新框架 Edit-R1 炸场！破解图像编辑 3 大难题，双榜刷 SOTA
Uniworld-V2:ReinforceImageEditingwithDiffusionNegative-awareFinetuningandMLLMImplicitFeedback
面向智能体与大语言模型的 AI 基础设施：选项、工具与优化
无论采用云、本地还是混合云部署，基础设施在 AI 架构落地过程中都起着关键作用。本文是 AI 基础设施系列文章的一部分，聚焦于部署和优化 AI 智能体与大语言模型的多样化基础设施选择，深入剖析了基础设施在 AI 架构（尤其是推理环节）实现中...
【大数据高并发核心场景实战】 数据持久化层 – 查询分离
基本思路：将更新的数据放在主数据库里，而查询的数据放在另外一个专门针对搜索的存储系统里。主库单表查询，无关联无外键，所以写数据无压力。数据查询通过一个专门处理大数据量的查询引擎来解决。
吴恩达深度学习课程二： 改善深层神经网络 第一周：深度学习的实践（二）L2正则化
本篇为第二课第一周的内容， 1.4和 1.5的内容。
如何区分应用所在的运行环境：物理机、虚拟机、容器还是 K8s？
物理机和虚拟机因为都是完整的操作系统。因此可以用dmidecode来检查计算机所在的环境。dmidecode是一个可以将DMI table中的内容以人类可读格式导出的工具。DMI (也被称为 SMBIOS) Table中保存的是该表包含系统...
Git 免密认证：Git Credential Helper
比如你没有提交 SSH 公钥的权限。
《刚刚问世》系列初窥篇-Java+Playwright自动化测试-30- 操作单选和多选按钮 – 番外篇（详细教程）
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