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RAG中你可能会遇到这些典型现象：问题往往不在模型，而在证据：切片策略，就是 RAG 的“证据组织方式”。证据组织错了，检索和生成都会一起翻车。2.2 application.properties2.3 核心模型与工具2.3.1 Chunk 数据结构2.3.2 Chunker 接口2.3.3 文本工具：normalize + 简易句子切分2.4 Chunker 实现（硬切 / 语义切 / 父子块）
文章讲述了GEO（生成式引擎优化）这一新兴领域，类似于SEO但针对大模型。服务商通过优化内容提高品牌被AI抓取展示的概率，市场快速增长但效果难保证。大模型公司面临高额研发成本和商业化难题，考虑植入广告，但可能影响用户信任。大模型也在不断进化，提高对低质量内容的识别能力，GEO技术需不断创新才能持续有效。
文章介绍了AI大模型如何重塑检验检测行业的监管模式，解决监管覆盖不足、机构问题频发等痛点。通过Sunway开发的"智监慧审"专家智能体，实现了从"人盯机构"到"数据驱动"、从"事后处罚"到"生态治理"的转变。该智能体通过体系合规性、业务过程执行和检测报告三个层次的审查，实现风险逐层筛查，推动监管与行业形成"质量提升－信任增强－价值创造"的正向循环。
这篇文章系统调研了大模型知识蒸馏技术，将其分为黑盒（仅访问教师模型的输入输出）和白盒（可访问中间状态）两类。介绍了代表性文献，包括综述研究和具体实现方法，如DeepSeek-R1的黑盒蒸馏和DistilQwen2.5的黑白盒结合方法。还讨论了蒸馏效果的量化评估方法，内容全面覆盖知识蒸馏的理论基础、技术分类、实践案例和评估方法，适合研究者和开发者学习参考。
摘要：JAVA智控无人共享棋牌茶室台球室系统采用微服务架构与物联网技术，实现全流程自动化管理。系统包含高并发微服务（SpringCloud）、智能设备控制（MQTT协议）、AI推荐算法和大数据分析，支持24小时无人值守运营。通过动态定价、精准营销和能耗优化，帮助商家降低人力成本30%-80%，提升设备利用率150%。用户端实现扫码开门、智能预约、自动结算等功能，订单响应时间<200ms，满意
摘要：本文详细解析了基于Java的同城羽毛球馆线上自助预约系统源码方案。系统采用微服务+物联网+AI融合架构，通过SpringCloudAlibaba、ShardingSphere等技术实现高并发处理，支持LBS搜索和智能推荐。核心功能包括全流程自动化预约、设备联动控制和社交化运营，通过HTTPS加密、RBAC权限模型等构建安全防护体系。实际应用案例显示，该系统显著提升了运营效率，降低人力成本50
使用Banana Pro（即Gemini-3-Flash的平替）或GPT-3.5。我们采用**Vector Engine（向量引擎）**作为API网关。我们需要用向量数据库（如Milvus或Pinecone）。第一，单一供应商风险（Vendor Lock-in）。直连模型厂商（如OpenAI或Google）是大忌。GPT-5.2-Pro本质上是一个“概率计算器”。你需要一个强大的中间件（Middl
什么是LLM AgentSkills？——基于提示词的元工具架构在构建生产级大型语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）系统时，“技能”（Skills）代表了一种至关重要的架构范式。Skills并非传统的外部工具或API调用，而是被精确定义为封装的专业知识（Packaged Expertise），其核心作用在于塑造Agent的思维模式和解决问题的方法 [1]。Skills不直接执行代码，而是提
系统会对文献观点进行分类，例如在“在线教育是否替代传统课堂”的文献中，自动标注“支持替代”（如灵活学习、资源丰富）、“反对替代”（如缺乏师生互动、自律要求高）、“补充关系”（如混合式学习）三类观点，并推荐每类观点下的高被引论文。选题是开题报告的“灵魂”，但许多学生要么选“人工智能对教育的影响”这种“大而空”的题目，要么选“论大学生熬夜现象”这种“小而窄”的话题，结果要么被导师批“缺乏创新性”，要么
一份好的开题报告，不在于辞藻华丽，而在于展现你是否具备提出问题、梳理文献、设计路径的基本科研素养。宏智树AI不做“代笔枪手”，但能成为你科研启程时的“脚手架”与“导航仪”——帮你把模糊灵感，转化为清晰可行的学术计划。如果你正为开题反复修改、无从下手，不妨试试这个重真实、讲逻辑、有引导力的智能伙伴。宏智树AI，回复“开题指南”免费获取《高校开题报告常见问题避坑手册》！宏智树AI写作官网www.hzs
这款 Matlab GUI 软件专为从面波经验格林函数（EGF）或环境噪声互相关函数（CF）中提取群速度和相速度频散曲线而设计。其频散分析基于成像分析技术（Yao、van der Hilst、de Hoop，2006，GJI；Yao 等，2005，PEPI；Yao 等，2011，C.R.Geoscience），该技术能在相（或群）速度 - 周期图像上自动追踪频散曲线。2001 年，我在中国科学技术
随着能源结构调整和可持续发展理念的深入，分布式电源（Distributed Generation, DG）在配电网中的接入规模不断扩大。分布式电源具有清洁、灵活等优点，但其接入也给传统配电网的运行与管理带来了诸多挑战。本文深入探讨分布式电源接入对配电网在电压分布、短路电流、继电保护、电能质量以及网络规划等方面的影响，并对相应的应对策略进行综述，旨在为配电网的安全、稳定、高效运行以及合理规划提供理论
Bull.js是一个轻量级、具有持久化和可靠性的队列库，广泛应用于 Node.js 中的任务队列。Bull.js 使用 Redis 作为后端存储，支持多种复杂的任务调度机制。通过本文的学习，你已经掌握了如何使用 Bull.js 在 Node.js 中构建高效的任务队列系统。Bull.js 提供了强大的功能，不仅能处理简单的任务队列，还能支持分布式任务处理、任务重试、延迟任务等高级特性。确保你在构建
摘要：本文探讨商业太空旅游中生命支持系统(LSS)的冗余测试方法。通过分析NVP架构、故障注入等技术，提出符合ISO26262/DO-178C标准的测试框架，包括需求验证、静态分析和实时性测试等关键阶段。文章指出环境仿真和自动化测试的挑战，并展望AI与量子计算的应用前景，强调构建"零容忍"安全文化对保障太空安全的重要性。为测试从业者提供了从设计到实施的全流程方法论。
通过鸿蒙系统的生物识别 API，可以轻松实现指纹识别功能。开发者只需按照上述步骤调用相关接口，即可在应用中集成指纹认证功能。如果您有更多问题，欢迎继续提问！
摘要：靶向给药软件(TDDS)的精度测试是确保纳米医疗安全的关键环节，需验证位置准确性(误差≤2μm)、剂量控制(偏差≤1%)和时序同步性等指标。测试采用分层策略：单元测试(代码覆盖率90%)、集成测试(延迟<10ms)和系统测试(数字孪生仿真)，并运用AI生成合成数据应对生物环境复杂性。案例显示，未充分测试极端场景可导致30%路径偏差，通过CFD模拟和AI验证可将精度提升至99.2%。测试
一、研究背景与核心问题1.1 研究背景随着分布式能源（如光伏、风电、微型燃气轮机）大规模接入配电网，传统辐射式配电网的功率流向由 “单向” 转为 “双向”，导致节点电压波动加剧、电压越限风险升高 —— 例如光伏午间出力高峰时，配电网末端节点易出现电压抬升；晚间负荷高峰时，首端与末端节点电压差可达 5%-8%，远超《配电网运行规程》规定的 ±7% 电压偏差限值。
本文全面解析AscendC中级认证核心考点与算子开发实战技巧。内容涵盖四大模块：算子开发基础（40%权重）、性能优化（35%）、复杂场景开发（15%）和异构架构理解（10%）。重点包括：1）提供Erf和LogsoftmaxV2等完整算子源码；2）详解并行调度、内存复用、向量指令三大性能优化技巧，实测性能提升4倍；3）结合智能驾驶案例展示复杂场景开发流程；4）配套性能分析工具和问题排查指南。通过系统
waitTime表示获取锁的最大等待时长，在第一次获取锁失败后不会立即返回，而是在等待时间内不断的去尝试获取锁。如果超过最大等待时长都没有成功获取到锁就会返回false。所以传入waitTime的值就变成了一个可重试的锁了。leaseTime表示锁自动失效，释放锁的一个时间。不传值，默认值为-1。unit是时间单位。
性能调优效果对比优化项默认配置优化后配置QPS提升Worker线程数CPU*8CPU*4+15%~20%直接内存缓冲区堆内存直接内存+30%HTTP/2支持关闭启用+25%响应压缩阈值无压缩>10KB启用带宽减少40%Undertow的优势：轻量级和高性能：Undertow基于非阻塞I/O模型，具有低资源消耗和高并发处理能力。支持HTTP/2和WebSockets：开箱即支持HTTP/2
Python 3.14带来了多项革命性改进：GIL被移除实现真正的自由线程并发，多线程性能提升高达300%；引入延迟类型评估解决循环引用问题；新增模板字符串支持自定义处理；REPL环境和错误定位大幅优化；实验性JIT编译器使数值计算提速20倍；Zstandard压缩算法效率提升3-5倍。这些特性显著提升了Python在并发编程、开发体验和计算性能方面的表现，标志着Python进入高性能编程新时代。
配电网潮流计算是智能配电网实施中的基本要求,由于配电网三相参数不平衡，通常配网潮流计算采用三相不对称模型。新能源发电技术的快速发展，如风电、太阳能不断的快速渗入，研究有效的含有分布式电源的配网三相潮流计算是一个非常重要的课题。分布式电源接入到配电系统中使其配电网络由放射状无源网络变成了含有中小型电源的有源网络。根据配电网三相不平衡的实际情况，为准确计算分布式电源并入配电网后的潮流问题，本文研究了三
java内存泄漏问题排查
站在2025年的科技风口，大模型已不再是实验室中的前沿概念，而是渗透到社会生产生活各领域的“基础设施”。无论是电商平台的智能推荐、医疗机构的病理分析辅助，还是影视行业的剧本创意生成，大模型正以惊人的速度重构产业逻辑，成为驱动数字经济发展的核心引擎。对于职场人、创业者或高校学子而言，掌握大模型技术不仅是抓住时代机遇的“敲门砖”，更是实现职业突破与价值升级的关键能力。
摘要：随着智能温控织物在2026年的普及，其核心软件逻辑的验证成为关键挑战。本文探讨了分层测试策略：单元测试验证算法准确性，集成测试确保模块交互，系统测试评估整体性能。针对实时性、多变量交互等挑战，提出使用RTOS仿真器、AI生成测试场景等创新方案。通过自动化测试框架和数字孪生技术，可显著降低故障风险，满足安全合规要求，为智能穿戴设备的可靠性提供保障。（149字）
DeepResearch是一种专业AI研究范式，采用Plan-Execute-Synthesize三步流程，将复杂研究任务分解为可执行的工作流。文章介绍了多种DeepResearch框架实现，并重点展示如何使用LangGraph进行实践，包括状态管理、工具集成和工作流可视化。通过模块化设计，可整合网络搜索、网页访问和学术搜索等工具，构建完整的AI研究助手，帮助用户系统性地完成深度研究任务。
Uniswap V2的流动性池是由两种ERC20代币按一定比例组成的资金池（如ETH/USDT、TokenA/TokenB），遵循XY=K恒定乘积公式（X为代币A储备量，Y为代币B储备量，K为恒定值），实现无需对手方的自动价格发现与代币兑换。流动性提供者（LP）向池子中注入等值的两种代币，会获得对应的LP代币（Uniswap V2 Pair代币），LP代币既是“流动性权益证明”，也是后续赎回代币+
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