技术专栏 第836页

以最简单的检测情景开始——矩形检测。主要包括检测边界，触发悬停事件和点击事件。

该项目利用 Hugging Face 社区中的 Transformers 库提供的模型实现了流水话处理。该流程处理由以下组件组成:

这一节开始，我们来介绍它具体使用方法。

1，分别在两台电脑上安装mysql（尽量保障mysql版本一样）。

选择排序是最简单的算法，属于
最笨的办法。且不是稳定排序，所以其它排序算法都是基于选择排序的
优化。

具体的部署方法，主要还是参考
这篇文章，这里不做过多讲解。以Docker安装的方式直接进入实战。

　　官网中介绍到：“HHEM模型系列旨在检测 LLM 中的幻觉。它们在构建检索增强生成 (RAG) 应用程序的背景下特别有用，其中 LLM 总结了一组事实，并且 HHEM 可用于衡量该总结与事实在事实上的一致程度。”

比如说报名场景，我们并不知道客户想让用户填哪些东西。

下面我就举个例子，场景前提介绍：

1>. 信号量

2>. 限流能力