通常在/etc/nginx/nginx.conf或/etc/nginx/sites-available/default。将/path/to/your/react/build/directory替换为你的 React 项目构建产物的实际路径。2. 将构建完成的build文件夹中的内容复制到Nginx的网站目录中，例如/usr/share/nginx/html。1. 根据你的操作系统，安装 Nginx

【代码】react前端框架简介及其代码样例。

不同的索引类型通常有一些可调整的参数，如 HNSW 中的 M（连接邻居的数量）和 efConstruction（构建索引时的搜索范围）等参数。- 对于频繁执行的查询，可以考虑使用缓存机制，将查询结果缓存起来，下次相同查询可以直接从缓存中获取结果，提高查询效率。- 根据具体的查询需求，合理设置查询参数。- 对向量进行归一化处理，使向量的长度为 1，这样可以避免向量长度对相似度计算的影响，提高查询的准

向量数据库：常用于图像和文档检索（根据内容相似性查找相似的图像或文档）、个性化推荐（基于用户行为或内容的向量表示进行相似性推荐）、异常检测（识别与正常数据向量差异较大的异常向量）、机器学习中的数据处理与分析（如对高维特征向量进行存储和检索）等场景，主要突出对数据内在特征相似性的利用。- 向量数据库：侧重于数据的内在特征表示，将数据转化为向量形式，向量的各个维度数值蕴含了数据的属性信息，但并不直接体

总之，在使用 Elasticsearch 时，需要根据其版本选择合适的 Java 版本，并进行正确的 JVM 配置，以确保 Elasticsearch 能够正常运行并发挥最佳性能。

FID 综合考虑了生成图像的质量和多样性，与人类对图像质量的感知有较好的相关性。较低的 PPL 值表示模型能够在潜在空间中进行更平滑的过渡，生成的图像序列更连贯，不会出现突然的、不合理的变化。例如，在图像生成过程中，从一个场景逐渐过渡到另一个场景时，PPL 低的模型能生成更自然的中间过渡帧。对于扩散模型，通常是将加噪后的图像作为输入，模型的目标是重构出原始的无噪图像。IS 衡量了生成图像的清晰度和

StableDiffusion模型在不同硬件设备上的推理速度大致如下：

无论是研发类、管理类、生产类还是后服务类工业软件，都将用大模型重新升级，基于代码大模型打造的新一代 AI 编码平台产品，将支持代码补全、测试单元生成、代码解释、代码查错等核心场景。通用大模型需要与工业领域的专业小模型协同工作，大模型提供通用的知识和能力，小模型针对具体工业场景和问题进行优化和定制，实现更精准的应用。随着技术的发展，未来还将开辟更多应用场景。企业会更加注重数据的收集、清洗、管理和保护

比如智能客服系统中，根据用户输入的问题向量，在数据库中查找最相似的已回答问题的向量，从而给出相应答案；用于文本聚类，将相似的文本向量归为一类。8. AI制药：将药物分子根据其功效转化为向量，研究人员可以将需要治疗的疾病或症状转化为向量，在向量数据库中搜索相关药物分子。例如，利用范围搜索功能，找到与目标在一定距离内相似的所有向量（分子），提供更多相关搜索结果，这对药物研发过程中的药物筛选和发现具有重

此外，也可以根据经验公式进行大致估算。一般来说，1个英文字符约等于0.3个token，1个中文字符约等于0.6个token，但具体换算比例因模型分词策略而异。若要精确计算，可使用模型提供的分词工具，如OpenAI的tiktoken库。在大模型中，tokens的计算主要通过模型的分词器将文本分割成基本单元后进行统计，不同语言和模型的分词规则会影响计算结果。