###数位DP1.记录：1.是否顶上限；2.是否当前填了的都是前导$0$；3.当前位是否是从左往右数第一位。（2和3是两种做法，2是在Query里只调用一次DFS，3是在Query里枚举第一个非$0$位调用多次DFS）。2.记忆化的数组可以不用记所有内容。3.注意DFS返回时要返回res，而不是记

背景Chromaquery底层查询的 query思想是相同的，甚至在vectordb的世界中，都大同小异。如果你有看前面写的  RAG与LLM原理及实践（5）---Chromaquery源码分析应该比较清楚query的运作原理，说直白就是在memory或是disk中通过暴力查询比较与HNSW算法（NSW算法的变种，分层可导航

思路考虑用线段树维护区间信息：价格在\([l,r]\)之间的CPU的数量。购买所有价格在\([l,r]\)之间CPU所需的钱。容易将区间修改转化为差分，从而实现单点修改。于是可以使用\(n\)个vector存储第\(i\)天所需进行的修改。查询第\(i\)天的答案时，如果不足\(k\)

题目描述给定一个长为\(n\)的序列\(a_1,\ldots,a_n\)，其中对于任意的\(i\)满足\(1\leqa_i\leqn\)。定义一个二元组函数如下：\[f((l,r))=(\min\{a_l,\ldots,a_r\},\max\{a_l,\ldots,a_r\})(l\leqr)\]你需要回答\(q\)次询问，每次给定\((l_i,r_i)\)，问其最少经过多少

elasticsearch全文搜素query_string搭配其他条件{"query":{"bool":{"must":[{"term":{"item_type":"question"

在数据库调优中，我们的目标就是响应时间更快，吞吐量更大。利用宏观的监控工具和微观的日志分析可以快速帮我们找到调优的思路和方式。一、数据库服务器的优化步骤1、观察服务器状态是否存在周期性波动(双11，618等)，如果是执行2，否跳到3；2、加缓存，更改缓存失效策略。如果解决则

问题：由问题+答案生成结果let源=Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content],结果=Table.AddColumn(源,"结果",eachText.Combine(List.Combine(List.Zip({Text.Split([问题],"__"),Text.Split([答案],"、")}))))in结果逆向（根据结题和答案反推问

双AdguardHome配置做DNS服务器概述看到网上dns泄露的文章，准备重新修改一下家里的网络配置后面准备使用mosDns作为53端口入口，使用两个adguardHome，一个插件的，专门用于国内的dns服务器，一个使用docker安装adguardHome，专门用于国外dns服务器MosDns配置使用docker安装adguardHome

  1、下载SQLiteDatabaseActivitiesforUipathpackages,无需安装SQLite数据库驱动。2、SQLite查询操作   2.1添加查询活动：在UIPathStudio的“Activities”面板中，搜索并添加“ExecuteQuery”活动。这个活动用于执行SQL查询语。在“ExecuteQuery”活动的属

在当今快速发展的人工智能领域，大型语言模型（LLM）已经成为无处不在的技术，它们不仅改变了我们与机器交流的方式，还在各行各业中发挥着革命性的影响。然而，尽管LLM+RAG的能力已经让人惊叹，但我们在使用RAG优化LLM的过程中，还是会遇到许多挑战和困难，包括但不限于检索器返回不准确或

前一段时间，各个大模型在争斗：谁能携带更长、更大的上下文Prompt，比如Kimi说200万字，阿里通义千问又说自己能达1000万字；大家都知道Prompt很重要，但是RAG和长的上下文文本携带是两个不同的技术方向。RAG先来简单介绍一下什么是RAG（增强搜索生成），很简单：当我们问Ch

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论文：https://arxiv.org/pdf/2404.04561v1代码：https://github.com/Rorisis/Co-Occ?tab=readme-ov-fileQ:这篇论文试图解决什么问题？A:这篇论文提出了一个名为Co-Occ的多模态3D语义占据预测框架，旨在解决自动驾驶领域中的3D语义占据预测问题。具体来说，它关注以下几个挑战：

前言作为一名测试工程师，在性能测试中，查询数据库的响应时长是一个重要指标。MySQL提供了多种方法来监控和优化查询性能。本文将详细介绍如何使用MySQL的内置功能和工具来查询数据库响应时长，并分享一些性能优化的技巧。启用查询日志开启慢查询日志慢查询日志用于记录执

NLP常见的任务之一是高效检索：在大规模语料库中快速检索与查询相关的段落或文档；用户输入query，要在语料库中找到语义最接近、最匹配的回答！此外，还有文本分类、情感分析等下游任务需要先把文本的embedding求出来，这些功能都能通过"双塔结构"（Bi-Encoder）实现！核心思路很简单：用两个不同

原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/plates-between-candles/description/题目：Thereisalongtablewithalineofplatesandcandlesarrangedontopofit.Youaregivena 0-indexed string s consistingofcharacters '*' and '|' only,

Motivation&Abs现有的结构限制了模型以端到端的方式预测多粒度分割mask；同时目前没有大规模的语义感知&粒度感知数据集，同时不同数据集之间语义和粒度的固有差异给联合训练工作带来了重大挑战。本文提出通用图像分割模型，能够以任何粒度分割识别任何内容，给一个点作为prompt能够生

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简单浏览一下Sigir2024中与ranking相关的论文。不得不说，自从LLM大热后，传统的LTR方向的论文是越来越少了，目前不少都是RAG或类似场景下的工作了，比如查询改写、rerank等。目录TheSurprisingEffectivenessofRankersTrainedonExpandedQueriesCanQueryExpansionImproveGene

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1、attention机制：这算是transformer架构最大的创新点了！利用attention机制，找到token之间的相似度(或则说距离)，根据相似度调整token本身的embedding值，本质就是根据token的context调整自身的embedding值，这个思路非常符合人脑对语言和语义的理解！比如”苹果“这个词，如果只看这一个t

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