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本文对比了DeepSeek-OCR与PaddleOCR两种OCR技术路径。DeepSeek-OCR作为多模态视觉语言模型,采用创新的"视觉压缩"机制,通过自适应分辨率编码和端到端统一处理,将大量视觉token压缩90%以上,显著提升长文档处理效率。而PaddleOCR采用传统"检测-识别"两阶段方案,在复杂版面还原上更具优势。测试显示,DeepSeek-OC
如果我们直接给LLM一个非常复杂的指令,比如“创建一个可以处理用户输入并生成购物清单的程序”,这可能会让模型感到困惑,因为它需要处理很多细节,比如如何接收输入、如何存储商品、如何生成清单等。假设我们要使用大型语言模型(LLM)来完成一个复杂的任务:编写一个简单的购物清单程序,用户可以输入他们想要购买的商品,然后程序会生成一个购物清单。每个步骤都由一个简单的提示词来引导,这样LLM可以更清晰地理解每
如果我们直接给LLM一个非常复杂的指令,比如“创建一个可以处理用户输入并生成购物清单的程序”,这可能会让模型感到困惑,因为它需要处理很多细节,比如如何接收输入、如何存储商品、如何生成清单等。假设我们要使用大型语言模型(LLM)来完成一个复杂的任务:编写一个简单的购物清单程序,用户可以输入他们想要购买的商品,然后程序会生成一个购物清单。每个步骤都由一个简单的提示词来引导,这样LLM可以更清晰地理解每
如果出现不能正常使用的情况,比如正常登录后无法激活,或者已激活显示disabled,需要注意一下自己的github账号是否被flag过。(曾经和别人拼车过copilot企业版或者在已毕业情况下申请过学生免费版copilot)

序列化前后对象的变化:对于_myInt成员,其顺利地通过反序列化还原了初始值:而_myPrivate成员,由于NonSerialized的作用而丢失了初始值。可以通过申明Serializable特性来使类型的对象可以被序列化,同时,对于一些特殊的不希望被序列化的成员,可以为其添加NonSerialized特性。在.NET中,通过Serializable特性提供了序列化对象实例的机制。而对象的实例则
C#中元组(Tuple)是一个可以包含多个不同类型的元素的数据结构。元组可以在需要返回多个值时使用,而不必显式地定义一个类或结构。需要注意的是,元组不应该被用来代替类或结构体,它们只应该在需要返回多个值时使用。如果需要在多个方法中使用相同的数据结构,应该使用类或结构体来定义它。个人感觉结合LINQ使用比较合理,不要另外定义一个类,直接用。
最近在用Vue3做一个练手项目,用的Sass首先Sass最新版本用除法报错,建议我math.div()。无卵用,然后谷歌把默认版Sass删了,降级,亲测1.32.12可以用第二个坑:要把Sass放到开发环境依赖项中,所以打开配置JSON文件。移动到DevDependencies中。解决...
“SingalR是对webSocekt的封装”,这句话是片面的。因为:SignalR支持多种服务器推送方式:Websocket、Server-Sent Events、长轮询。默认按顺序尝试。为什么支持多种?因为有些浏览器不支持webSocekt。
本文介绍了LangChain中三种文本摘要策略的实现方式: Stuff策略:一次性处理整个文档,适用于短文本,类似于_execute_single_task中单个任务的直接执行。 Map-Reduce策略:将文档分割后并行处理再合并,对应_execute_workflow_tasks中的多任务协调机制。 Refine策略:迭代优化摘要内容,类似任务失败后的渐进式重试逻辑。 每种策略在LangCha







