正常打包会生成.js和.map文件怎么去解决它呢？正常来说我们会在vite.config.ts配置我们的项目打包方式，如下：（我这里的target：es2022是为了支持模块中顶层await的使用）//Vite配置文件exportdefault{build:{//指定构建输出目录outDir:"dist",//使用"

HouseofOrange介绍:HouseofOrange与其他的HouseofXX利用方法不同，这种利用方法来自于HitconCTF2016中的一道同名题目。由于这种利用方法在此前的CTF题目中没有出现过，因此之后出现的一系列衍生题目的利用方法我们称之为HouseofOrange。概述：HouseofOra

      前面几篇文章谈了多种针对RAG的优化如多表示索引（Multi-representationindexing）、Raptor等但其都是存储在向量库中的，这里将介绍一种新的存储模式，图数据库，适合存储数据高度相关的数据。其存储实体与实体间的关系，存储着丰富的关系类型数据，能给RAG知识库带来更精准的上下

    本文主要关注Linux环境的堆内存的管理，详细解析Glibc与TCMalloc的malloc原理， 由于本人能力有限，难免会出现解读错误的地方，望各位大佬批评指正，后面也会在进一步解读中对本文进行修改。1、Linux内存分布        下图的布局形式是在内核2.6.7以后才引入的，

在数学建模的比赛中，数据分析类的题目中往往我们要面对大量的数据，在给出的数据中，如果数据缺失会影响到判断和后序的操作这里我们给出一个数据预处理的办法：数据清洗（DataClearning）：涉及到检测和纠正数据中的错误、不完整、不准确或不适用的部分，以确保数据质量和可靠性。数据清洗

在bytesized32的开源代码里面看到了一个玄学内容。whileTrue:try:stream=call_gpt(stream=True,model=model,messages=messages,**kwargs)pbar=tqdm(stream,unit="token",total=kwargs.get("max_tokens",8*1024),leave=

https://blog.csdn.net/qq_43332010/article/details/120402102相关定义攻击原理及方法gdb调试理解https://blog.csdn.net/xy_369/article/details/130788093https://blingblingxuanxuan.github.io/2020/02/23/paper/#fastbin-attackhttps://ywhkkx.github.io/2021/12/12/堆

文章连接： 《堆的相关数据结构》参考：1.ctf.wiki:堆相关数据结构-CTFWiki2.星盟pwn佬:0011.哔哩哔哩-【个人向】CTFpwn入门-P11[高清版]_哔哩哔哩_bilibilimalloc_chunk概念：通过malloc申请的内存称为chunk，也可以将chunk称作堆的一个单位(自己随意理解)。free

注：本文有部分内容引用了维基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/WAV一、引言WaveformAudioFileFormat（缩写WAVE或WAV）是微软与IBM公司所开发在个人电脑存储音频流的编码格式，在Windows平台的应用软件受到广泛的支持。此格式属于资源交换文件格式(RIFF)的应用之一（关于RIFF格

1、删除以下文件（1）node_modules 其中快速删除node_modules方法可参考：rimraf快速删除node_modules方法-CSDN博客文章浏览阅读258次。rimraf快速删除node_modules方法https://blog.csdn.net/2401_85955297/article/details/140566245?spm=1001.2014.3001.5501（2）.umi（3）.umi_

sklearn中的增量学习：特征提取的艺术在机器学习领域，特征提取是构建有效模型的关键步骤。然而，并非所有数据集都适合一次性加载到内存中进行处理，尤其是在处理大规模数据集时。Scikit-learn（sklearn）提供了一些支持增量学习的模型，允许用户逐步地从数据中学习并提取特征。本文将详

TimescaleDB:这是一款支持完整sql开源的时间序列数据库。用处1、数据量庞大2、只做时间索引类的插入3、很少更新数据TimescaleDB的好处：基于时序优化自动分片（自动按时间、空间分片(chunk)）全SQL接口支持垂直于横向扩展支持时间维度、空间维度自动分区。空间维度指属性字

DB-GPT项目介绍DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AINativeDataAppDevelopmentframeworkwithAWEL(AgenticWorkflowExpressionLanguage)andAgents)。目的是构建大模型领域的基础设施，通过开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Age

前置知识File对象：表示一组文件，我们使用<inputtype="file"/>去选择文件时，这些文件就被存储在File对象中。Blob对象：表示二进制数据，常用于存储大型数据对象（如图像、音频等）。File对象是Blob对象的一个子类，它继承了Blob对象的所有属性和方法。formData对象：前端先将文件存储

概述Webpack默认会将尽可能多的模块代码打包在一起，优点是能减少最终页面的HTTP请求数，但缺点也很明显：页面初始代码包过大，影响首屏渲染性能；无法有效应用浏览器缓存，特别对于NPM包这类变动较少的代码，业务代码哪怕改了一行都会导致NPM包缓存失效。为此，Webpack提供了S

 截至目前，RAG最大的缺陷就是无法回答总结性的问题了。上篇文章（https://www.cnblogs.com/theseventhson/p/18281227）介绍了RAPTOR方法(利用GMM高斯混合模型对chunk聚类，然后再用LLM对每个cluster概括总结摘要)提取cluster的语义，借此来回答概括、总结性的问题，最核心的步骤就是聚

1、RAG有很多优点，但是缺点也很明显，其中一个硬伤就是：只会“断章取义”！如果文本有明确的答案，现有的retrieve方式大概率能找到，但是如果文本没有明确的答案了？比如android逆向和windows逆向，哪个更有钱途？很多资料会介绍android逆向、windows逆向的原理和技术细节，但是没有哪个更有钱

1.问题webpage5打包告警：chunkcommon[mini-css-extract-plugin]Conflictingorderbetween:2.解决方案：-vue.config.js配置//vue.config.jsmodule.exports={//...,css:{extract:{ignoreOrder:true},}};或者：调整组件引入的顺序3.

总体简单来说：Webpack通过内部的事件流机制，保证了插件的有序性Webpack底层利用了发布订阅模式，在运行过程中会广播事件Webpack插件只需要监听它所关心的事件，在特定的时机对资源做处理站在代码逻辑的角度：Webpack在编译过代码程中，会触发一系列Tapable钩子事件插件需

堆块：chunk堆是以一个个的堆块构成的，这些堆块就叫chunkchunk的大小是8字节对齐，但是一个堆块的具体大小是16字节对齐的，比如一个堆块只能是0x40，0x50，0x60不会是0x48这样的数据其中一个堆块的header头部字节占16字节大小，也就是0x10字节64位程序下的最小长度是32字节大小的这里

1前言记录一下Pytorch中对tensor合并分割的方法2合并Pytorch中对tensor合并的方法有两种：torch.cat()torch.stack()其中，torch.cat()直接将两个变量进行拼接，不会产生新的维度而torch.stack()则会将tensor堆叠，产生新的维度tensor1=torch.randn(2,3)tensor2=torch.rand

10.5.2 Langchain和OpenAI处理编写文件summarizer.py，定义了使用Langchain和OpenAI处理文本和文档的功能处。其中，类UnstructuredStringLoader用于加载未结构化的字符串内容，将其分割成适当大小的块。方法split_text_in_chunks和方法split_doc_in_chunks分别用于将文本

consturls=["url1","url2",...,"url100"];constmaxConcurrentNum=10;//最大并发数//数组分块，chunk表示每批次数量，返回数组二维数组functionchunk(arr,chunk){letresult=[];for(leti=0,len=arr.length;i<len;i+=chunk

1.执行的sql语句和目的执行的sql语句selectrowid,*fromtest1whereid=1;目的：查找到test1表中id=1这个值在硬盘中的真实位置并取出2.寻址的过程-确定表的数据空间和逻辑页的信息根据表名查看这张表的数据空间位置和逻辑页号[gbasedbt@iZ2ze5s78e4tanwe5q2znxZ~]$