本文深入探讨了高级RAG(检索增强生成)技术体系，从基础RAG的三大痛点(检索失败、上下文噪声、单跳局限)出发，提出了四大进阶方案：1)查询转换技术(HyDE、查询重写)；2)高级检索策略(语句窗口检索、父文档检索等)；3)迭代式RAG实现多步推理；4)生成器增强检索(如FLARE方法)。文章还提供了生产级RAG的技术栈推荐和性能优化技巧，并展望了RAG与具身智能融合的未来方向，强调高级RAG能将

本文深入探讨了高级RAG(检索增强生成)技术体系，从基础RAG的三大痛点(检索失败、上下文噪声、单跳局限)出发，提出了四大进阶方案：1)查询转换技术(HyDE、查询重写)；2)高级检索策略(语句窗口检索、父文档检索等)；3)迭代式RAG实现多步推理；4)生成器增强检索(如FLARE方法)。文章还提供了生产级RAG的技术栈推荐和性能优化技巧，并展望了RAG与具身智能融合的未来方向，强调高级RAG能将

本文深入探讨了高级RAG(检索增强生成)技术体系，从基础RAG的三大痛点(检索失败、上下文噪声、单跳局限)出发，提出了四大进阶方案：1)查询转换技术(HyDE、查询重写)；2)高级检索策略(语句窗口检索、父文档检索等)；3)迭代式RAG实现多步推理；4)生成器增强检索(如FLARE方法)。文章还提供了生产级RAG的技术栈推荐和性能优化技巧，并展望了RAG与具身智能融合的未来方向，强调高级RAG能将

本文提供了Ollama本地大语言模型运行框架的完整使用指南。主要内容包括：1) Ollama在Windows/macOS/Linux系统的安装方法及模型存储路径自定义；2) 推荐使用Chatbox图形界面与本地模型交互；3) 详细介绍了如何手动导入Hugging Face下载的GGUF格式模型，包括创建Modelfile和模型注册流程；4) 常见问题解决方案及推荐模型列表。通过Ollama+Cha

摘要： 本文为2027届C++方向校招同学提供实战指南，突破传统刷题思维，强调系统级工程能力培养。从高频考点切入（static本质、智能指针所有权、虚函数内存布局），揭示面试官真正关注的底层原理与设计权衡。结合机器人控制等场景，详解C++11+新范式（移动语义、lambda）及OS/网络核心知识（epoll、TCP/UDP选型）。提出“问题-原理-工程”三角学习法，建议通过手写智能指针、HTTP解

本文为C++方向秋招面试提供高频考点精讲，从基础概念到高级特性全面覆盖。重点解析static关键字、智能指针、C++新特性等必考内容，提供精准回答模板和项目结合案例。文章特别强调理解语言设计哲学，而非单纯记忆，指导读者通过RAII、类型安全等思想解决实际问题。最后给出面试避坑指南和行动建议，包括技术深挖故事准备和经典书籍推荐，帮助求职者系统提升C++工程素养，在秋招中脱颖而出。

mmdetection在训练自己数据集时候 报错‘ValueError: need at least one array to concatenate’

意思是要求三个参数，但是函数只返回两个参数。OpenCV升级进行了优化，函数发生了变化。也可以将自己的OpenCV降级。

电脑每一个浏览器都打不开网页，但是其它设备比如tim可以正常使用。再次打开梯子，然后刷一刷网页，就可以打开了，然后再关闭梯子。电脑在关机的时候“梯子”没有关闭。关机，尽量关闭梯子。之后就可以正常上网了。

本文为深度学习面试提供全面指南，涵盖基础理论到实际应用。第一部分讲解神经网络核心概念，包括激活函数和常见网络架构（CNN、RNN、Transformer）。第二部分介绍优化算法（SGD、Adam）和数据处理技巧（数据增强、预处理）。第三部分讨论模型训练与评估，包括过拟合解决方法及评价指标。第四部分对比主流框架TensorFlow和PyTorch。第五部分涉及模型优化方法和部署方案。第六部分详解损失