把简单的事做对，把复杂的事情做简单。如果你也遇到了类似的搜索排序问题，或者在用 EasyEs 遇到啥坑，欢迎交流。我也还在摸索，后面可能还会把销量、热度等维度引进来一起做多因子排序，到时候再写一篇。

我们将开发一个智能家居控制中心应用，实现手机、手表、电视三端适配，支持灯光、空调、窗帘等设备的远程控制。设备分工手机端：完整控制界面，支持所有设备管理手表端：快捷控制界面，支持常用设备开关电视端：全屋设备状态监控，支持语音控制多端开发十大最佳实践优先使用相对布局：避免固定像素尺寸组件化设计：提高UI组件复用率状态集中管理：使用AppStorage管理全局状态设备能力动态检测：而非静态判断设备类型轻

人脸检测是人脸识别的第一步。OpenCV提供了Haar级联分类器和DNN（深度神经网络）模型进行人脸检测。模块中的LBPH（局部二值模式直方图）、Eigenfaces或Fisherfaces方法进行特征提取。确保你已经安装了OpenCV和其他所需的库。测试并评估系统的准确性和鲁棒性。可以使用混淆矩阵和其他评估指标来量化识别性能。通过这些步骤和注意事项，你可以实现一个高精度的人脸识别系统。在获得人脸

对于Java后端的朋友来说应该是最全面最完整的面试备战仓库，为了更好地整理每个模块，我也参考了很多网上的优质博文和项目，力求不漏掉每一个知识点，很多朋友靠着这些内容进行复习，拿到了BATJ等大厂的offer， 也已经帮助了很多的Java学习者，希望也能帮助到你。、头条等大厂面试大全，其中概括的知识点有：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memca

ES 的持久化机制核心是“Translog 保障数据安全 + Lucene Segment 保障查询性能”写入时：通过 “内存缓冲 + Translog” 实现高吞吐写入，同时确保数据不丢失；查询时：通过 “Refresh 生成内存 Segment” 实现近实时查询；持久化时：通过 “Flush 刷写磁盘 Segment” 实现数据永久存储；优化时：通过 “Segment 合并” 提升查询效率。

Java核心面试知识点总结 本文涵盖了Java面试中的核心知识点，包括： Java基础：数据类型、字符串操作、异常处理、final关键字等 JVM：内存结构、垃圾回收、类加载机制、性能调优 多线程：线程创建、同步机制、线程池、死锁预防 设计模式：单例、工厂、代理模式等常见模式 集合框架：List/Set/Map区别、HashMap原理等 IO流：字节流/字符流转换、BIO/NIO/AIO区别 重点

接下来只需堆数据、堆评估、堆运营，就能让大模型真正“说人话、说行话”。retriever.py —— 多路召回（向量 + BM25）+ ColBERT 重排。chat.py —— 终端多轮对话（ConversationBufferWindow）chain.py —— 带护栏的 RAG 链（自定义提示 + 置信度过滤）下面给出一份“能直接跑”的最小可运行范例（Python 3.9+），覆盖。inge

Spring AI 是 Spring 生态系统中的 AI 应用开发框架，而 Redis 作为高性能内存数据库，其向量搜索能力（Redis Stack）为 RAG（检索增强生成）应用提供了强大支持。本文将深入探讨如何使用 Spring AI 最新版本结合 Redis 向量库，构建生产级的智能问答系统。⚡高性能：基于内存的向量搜索，毫秒级响应🔄实时性：支持实时索引更新，无需重建📦易部署：单一服务，

可以从上图看到，随着Prompt的不断优化，大模型返回结果的综合得分指数一直在提高。但是并不是所有场景都适合这样的优化路径，PE不是银弹，不能一劳永逸，需要不断尝试，不断优化。

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