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这坑爹的抽卡机制,一晚上没睡,游戏的保底算法

妈的,完了《三国志~战略版》快2年了,抽五星将总是一种乘兴而来,败兴而归的,总是一周才能保底一次,我的心态已经够佛系了,于是就开始企图玄学了,比如零点抽卡运气会变好!先抽几发友情抽,再抽高级的,会出好货。花钱买的钻和游戏里送的钻,得到好东西的概率不一样。到地图的特色景点,比如九寨沟中溜达,放一首好日子再来。1. 伪随机算法目前软件中的随机算法都是伪随机算法,看上去是随机的,但其实是确定的!伪随机生

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#算法
java mybatis查询结果返回,如果字段为空,返回结果保存null属性字段

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#数据库#java
Make Me a Hanzi:开源汉字数据项目深度解析

摘要: Make Me a Hanzi 是一个开源汉字数据库,提供9000+常用汉字的详细数据,包括拼音、释义、笔顺SVG路径等,支持简繁体。核心数据文件(dictionary.txt和graphics.txt)以JSON格式存储,便于开发者和教育应用集成。 用途: 教育:生成笔顺动画、书写练习工具。 开发:构建字典、手写识别等应用,兼容多平台。 生态整合:为其他项目(如hanzi-writer)

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#python
C#开源GIS使用GDAL读取ArcGIS FileGDB

1. C#中使用GDAL当前使用的环境为:Win10+VS2019+.Net5.0新建一个工程之后,添加引用需要引用的dll路径为:C:\gdal\bin\gdal\csharp示例代码static void Main(string[] args){string strDataPath = @"C:\Users\xiaocai\Desktop\Data\781122PDT.gdb";Gdal.Al

2:调用大模型

大模型参数规模极大(通常 ≥ 数十亿参数)、在海量通用数据上进行预训练、可通过微调或提示(Prompt)适配多任务的通用模型。大语言模型(LLM, Large Language Model)或更广义的基础模型(Foundation Model)

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#AI
Docker容器启动中需要增加一个端口

Docker容器运行时无法直接添加新端口映射,但有两种解决方案: 推荐方案:停止并重建容器 备份容器信息(docker inspect和docker commit) 删除旧容器后重新运行,添加新端口参数(-p 新端口:容器端口) 应急方案:使用iptables临时转发 先备份iptables规则(iptables-save) 手动添加NAT规则转发新端口 注意重启会失效,需谨慎操作 两种方法都能实

#docker#eureka#容器
图数据结构综述

在许多计算机应用中,由相连的节点所表示的模型起到了关键的作用。这些结点之间的连接很自然地会产生一连串的疑问:沿着这些连接能否从一个结点到达另一个结点有多少个结点和指定的结点相连两个结点之间最短的连接是哪一条要描述这些问题,我们要使用一种抽象的数学对象,叫做图。图论作为数学领域的一个重要分支已经有了数百年的历史。人们发现了图的很多重要而实用的性质,发现了许多重要的算法,其中许多困难问题的研究仍然十分

图数据结构学习:无向图

我们首先要学习的图模型中,边(edge)仅仅是两个顶点(vertex)质检的连接。为了和其他图模型相区别,我们将它称为无向图图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组成的。使用0至v-1来表示一张含有V个顶点的图中的每一个顶点使用v-m的记法来表示连接v和w的边,w-v是这条边的另一种表示方法在绘制一幅图时,用圆圈表示顶点,用连接两个顶点的线段表示边,这样能够比较直观的看出图的结构。但是同样的图

9:MemNet记忆层使用,实现大模型对话上下文记忆

本文介绍了一个带记忆功能的聊天系统MemNet,该系统通过三个解耦但协作的模块实现:1)MemNet_Embedder将文本转换为向量;2)MemNet负责记忆的存储与检索;3)LLM结合当前问题和检索到的记忆生成回答。系统工作流程包括:用户输入问题→MemNet检索相关记忆→将记忆拼接到提示词中→LLM生成回答→存储新记忆。该系统能有效保持对话上下文,如能记住用户名、年龄等信息,并在后续对话中准

#人工智能#算法#机器学习
10:什么是 RAG?一文讲清大模型的“外挂大脑”

RAG(检索增强生成)是大模型落地业务场景的核心架构,解决了模型知识静态、幻觉问题和微调成本高等痛点。它通过检索外部知识库增强生成过程,使回答有据可依、可验证且可更新。RAG流程包括文档准备、向量化、存储、检索和生成,显著提升企业知识库、智能客服等场景的可用性。虽然RAG不增强推理能力,但已成为大模型工程化的必经之路,是AI应用的默认架构选择。

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#人工智能
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