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一、个人简介        2021年9月就读于南京邮电大学自动化学院、人工智能学院智能科学与技术专业，主修人工智能方向的相关课程，极其擅长具身智能的相关开发，曾被誉为“原批之星”，最有希望颠覆三国杀的人之一。        志愿活动:参加2023年度自动化学院、人工智能

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目前，关于java的面试相关的，网上可以说是多的数不胜数，但是关于.net的，找来找去却发现很少，并且大部分相似，所以，我这里便想做个关于.net面试相关的功能，所以就我花了好几个周末的时间，毛毛糙糙的算是把这个功能赶了出来，当然也有很多不完善的地方。欢迎大家赏脸哈！现在我把我的实现步骤贴出

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作者：肯梦本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的EmbeddingAPI[2]，来从0到1构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于OSS文本文档动态插入数据，进行实时的文本

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中国计量大学《C语言程序设计》课程实验报告实验课程：   C语言程序设计        实验名称：实验一 熟悉上机环境、程序设计-顺序结构                                      实验

Java题目集1~3前言本阶段的Java课程作业中，我们完成了从题目集1到题目集3的任务。每个题目集围绕一个或多个编程主题，难度逐步增加，从基本语法操作到较为复杂的面向对象设计，循序渐进地帮助我构建和巩固编程知识。以下是每个题目集的概述：题目集1：基础语法训练，涵盖了基本的循环、条件

第一次博客作业一、前言第一次作业第一次作业有五道题，前四道为入门及简单的小题，最后一题为难度较大的答题判断程序。主要考察对类的属性和方法的设计与使用，以及在规定格式下对程序用户的输入进行解析从而获取题目、答卷等信息。第二次作业第二次作业有四道题，前三道为难度入门

一、前言对于这三次作业的知识点来讲我认为是相当密集的，无论是第一次作业中有无参构造方法、类和对象的使用和字符串的接收处理和输出，又或是往后的第二三次作业，都让我在思考中学到了很多。就题量来讲的话，基础类的题较多，难题虽少但是确实够难，题量上的设置在我看来还是合理的。难

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近日，H2O.ai宣布推出两款新型视觉语言模型，旨在提升文档分析和光学字符识别（OCR）任务的效率。这两款模型分别是H2OVLMississippi-2B和H2OVL-Mississippi-0.8B，它们在性能上与大型科技公司的模型相比，展现出令人瞩目的竞争力，可能为处理文档繁重工作流的企业提供更为高效的解决

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1.情景展示在实际开发中，不同的地方可能所需使用的数据库是不同的。这就要求，我们开发的程序需要兼容不同的数据库，放到程序里面就是：需要有不同类型的sqlMap文件。以既要兼容MySQL，也要兼容Oracle进行举例说明。2.准备工作第一步根据已经写好的一套sql进行复制，然后，在原有sql的

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          参考https://www.zhihu.com/question/268090534

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任务使用大模型+RAG技术，缓解大模型幻觉问题。RAG介绍在实际业务场景中，通用的基础大模型可能存在无法满足我们需求的情况，主要有以下几方面原因：知识局限性：大模型的知识来源于训练数据，而这些数据主要来自于互联网上已经公开的资源，对于一些实时性的或者非公开的，由于大模型