文章目录 一、从 Android 应用数据目录中拷贝 SQlite3 数据库文件 二、使用 DB Browser 工具打开 SQlite3 数据库文件 一、从 Android 应用数据目录中拷贝 SQlite3...数据库文件 ---- 进入 /data/data/com.qidian.QDReader/databases 目录 , 拷贝 2 个 sqlite3 数据库文件到 sd 卡中 ; cp download.db.../sdcard/Pictures/ cp ywloginmta.db /sdcard/Pictures/ 将 SQlite 数据库文件拷贝到 Windows 文件系统中 , 二、使用 DB Browser...工具打开 SQlite3 数据库文件 ---- 将数据块文件拖动到 DB Browser 工具中 ; 数据库打开成功 ; 右键点击表中的第一个选项 , 选择浏览表 ; 可以查看表中的字段 ;
LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：开发：使用LangChain的开源构建块和组件构建应用程序。使用第三方集成和模板开始运行。...1-2、特点LangChain的特点如下：大语言模型(llm): LangChain为自然语言处理提供了不同类型的模型，这些模型可用于处理非结构化文本数据，并且可以基于用户的查询检索信息PromptTemplates...agent: LangChain中的agent与用户输入进行交互，并使用不同的模型进行处理。Agent决定采取何种行动以及以何种顺序来执行行动。...例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...防止LLM看到数据库中的任何内容。
例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...1-4、langchain解决的一些行业痛点在使用大模型的过程中，一些行业痛点：大模型的使用规范以及基于大模型的开发范式不尽相同，当使用一个新模型时，我们往往需要学习新的模型规范。...在此过程中，检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给LLM.2-1、文档加载器文档加载器： 从许多不同来源加载文档....它允许你指定如何从 JSON 结构中提取信息，并将其作为文档内容和元数据。....自查询允许您从查询中解析出语义部分和查询中存在的其他元数据过滤器.集合检索器: 有时您可能希望从多个不同的来源或使用多个不同的算法检索文档.集合检索器使您可以轻松实现此目的.附录1、报错：cannot
agent: LangChain中的agent与用户输入进行交互，并使用不同的模型进行处理。Agent决定采取何种行动以及以何种顺序来执行行动。...例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...1-4、langchain解决的一些行业痛点在使用大模型的过程中，一些行业痛点：大模型的使用规范以及基于大模型的开发范式不尽相同，当使用一个新模型时，我们往往需要学习新的模型规范。...(file_path)[:50]data输出：2-3、使用langchain对文档进行分割文档分割： 这里使用的是较为简单的文档分割方法，即一行内容当作一块检索内容。...、数据库检索&LLM（借用大模型的能力）数据库检索&LLM： LLM参考检索的内容来对用户的提问做出回答。
在实际工作中，经常会遇到查询的任务，比如根据某些rs号，检索dbsnp数据库，提取这些snp位点的信息，对于这样的任务，最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典，然后检索特定的key即可。...对象序列化 对象序列化就是将python中的对象保存为二进制的字节流文件，与之相对的是反序列化， 从二进制文件中读取内容，重新解析为python对象。...通过序列化，只需要读取一次数据库，然后将生存的字典对象保存为一个文件，后续在使用时，直接读取序列化产生的文件，就可以快速得到数据库对应的字典。...使用数据库 对于数据检索这种任务，在工业界有成熟的解决方案——专用的数据库软件，比如耳熟能详的mysql等关系型数据库，以及redis等非关系型数据库。...print(row) ... (1, 'A') (2, 'B') 将数据存储在数据库中，称之为对象持久化，除了sqlite3之外，python也支持mysql等其他数据库，只需要安装对应的模块即可。
得益于深度学习的快速发展和数据规模的不断扩大，以GPT、混元、T5等为代表的大语言模型具备了前所未有的自然语言处理和生成能力，然而，在实际应用中，大语言模型的高效存储、检索和推理成为了一个新的挑战。...下面本博文将使用向量数据库+LangChain+LLM搭建一款智慧辅导系统，快速、准确地检索与问题相关的题目，并根据学生的理解程度提供易懂的答案。...然后选择使用外网连接本数据库，在连接之前要确定数据库的外网是已经开放状态（并记录下外网地址），若未开放需要启用并输入0.0.0.0/0向全部ip开放。...pypdfcd：是一个Python PDF解析工具，能够解析PDF文档中的文字，图形等格式，并支持多页文档的处理。VectorDB：是一个面向向量存储和检索的向量数据库引擎，支持高效的向量索引和查询。...导入的私域pdf数据在经过文本分割、向量化后，存储在腾讯云向量数据库中，构建起专属的外部知识库，从而在后续的检索任务中，能够为大模型提供提示信息，帮助大模型生成更加准确的答案。
视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。...与之不同的是，作者利用预训练的图像语言模型，将其简化为二阶段的框架，包括图像文本的共同学习 和分别增强视频帧和文本之间的时间关系 ，使其能够在相对较小的数据集上进行训练。...为了应对这些挑战，作者从更宏观的角度重新思考了视频文本检索任务。虽然视频和句子都是顺序的，但单词的含义可以反映在图像或顺序帧中。比如，对象可以单个图像中被描述，但动作需要与短期视频片段相关联。...具体来说，ViT提取非重叠的图像patch，并执行线性投影以将每个patch映射到1D token中。...总结 在本文中，作者从宏观的角度重新定义了视频文本检索，将其分为图像文本多模态学习 和视频帧与视频文本之间的时间关系学习 。
通常的视频大模型，会先生成关键帧，再通过插帧的方式将多个关键帧连成视频的做法实现，本质上是在大模型图片生成基础上做的优化；更进一步的视频大模型，会提取画面中的关键信息，按照关键信息的联系，逐帧生成连续的画面内容...在插帧的步骤中，模型不知道两帧之间的内容如何连接，只是采用了类似于PPT中“平滑”的效果将线条和内容进行移动。...其他国产视频大模型生成的画面“动画感”较强，以动物类模型，用“一个培养皿，里面长着一片竹林，里面有小熊猫在跑来跑去”作为关键词生成视频[4]，可以看到字节和腾讯的大模型生成的视频中，小熊猫和环境的动画风格强烈...图11 字节艺映AI和腾讯VideoCrafter2生成的动物类视频内容而Vidu生成的动物类视频，从环境到主体的大熊猫都具备更强的真实感，熊猫弹吉他的行为除外。...也就是说，Vidu理解的是，当人物主体在走路时，人在往前走，路在往后退，但它并不理解二者的相对运动应该符合什么样的规律，从训练数据中获取的经验也不够充分，才得到了这样的画面。
和 dumps 方法 打开文件读取内容并解码数据 创建一个 JSON 文件，并写入从 BSON 文件的数据创建的 JSON 文档 该脚本适用于 mongodump 生成的 BSON 文件。...连接到数据库并使用 PyMongo（MongoDB 的 Python 驱动程序）查询数据。...() 方法检索集合中的文档，并使用结果创建一个列表。...如果您不向此方法传递任何参数，结果将类似于 MySQL 中的“SELECT *” 通过调用 dumps 方法创建一个 JSON 对象。...对于Python，可以安装PyMongo，连接数据库，查询数据，使用bson模块将内容保存为JSON文档。 还有其他解决方案，例如其他编程语言提供的在线工具和方法，在此处就不做过多的讲解了。
数据使用：任务、表、列、指标等数据，如何进行检索、复用、清理、热度Top计算？ 数据管理：怎样对表、列、指标等进行权限控制、任务治理以及上下游依赖影响分析？...例如可以利用元数据构建任务、表、列、用户之间的数据图谱；构建任务DAG依赖关系，编排任务执行序列；构建任务画像，进行任务质量治理；数据分析时，使用数据图谱进行字典检索；根据表名查看表详情，以及每张表的来源...DB保存任务的SQL数据、任务基础信息、执行引擎上下文信息； Extract循环抽取SQL并解析成表、列级血缘Lineage； DataSet包含Lineage关系数据+任务信息+引擎上下文； 将DataSet...Q3：把从SQL中的埋点数据存储到MySQL中，是如何规划的？这些埋点信息不应该像是日志数据一样被处理吗？存储在MySQL中是有自增全局ID的么？...还是说你们是对任务和表分别有MySQL表，然后更新MySQL表中任务和表甚至列的信息么？这里的MySQL表就是您说的DataSet么？
在 ResultSet 中检索和访问数组值 与 JDBC 4.0 大对象接口（Blob，Clob，NClob）一样，您可以操作Array对象，而无需将所有数据从数据库服务器传输到客户端计算机。...摘录检索z的内容并将其存储在zips中，zips是一个包含String类型对象的 Java 数组。摘录遍历zips数组并检查每个邮政（邮编）代码是否有效。...例如，如果从表中删除特定行，则数据库可能会将其ROWID值重新分配给稍后插入的行。...从 URL jdbc:default:connection 中检索Connection对象。这是 Java DB 中的一种约定，表示存储过程将使用当前存在的Connection对象。...END 块中。为了退出过程，方法使用语句 leave main。 在 MySQL 中调用存储过程 在 MySQL 中调用存储过程与在 Java DB 中调用它们相同。
它整合了腾讯混元大模型以及行业特定大模型能力，并结合文档技术，可以向用户提供大模型企业知识服务应用模板，以及文档解析、向量检索、多轮改写等原子能力。...，知识引擎使用腾讯自研的TRAG技术，不局限于向量化和检索增强，对全流程每个环节进行优化，包括文档处理、检索、理解和生成等。...处理复杂图文PDF、PPT方面，腾讯云知识引擎还开发了混合图文的多模态阅读理解大模型。 然后，RAG能够精确检索的前提是做好知识切分，如何保证整个信息块的语义完整一直是业内难题。...此外，还提供原始数据分析、数据清洗、数据去重等功能，并拥有超过100万条的预置配比数据。...最后，TI平台通过与知识引擎的强强联合，提供了一种边迭代边测评的机制，使用户能够及时了解并优化大模型的业务效果。
我们现在已准备好将块转换为数字向量并将它们保存在向量数据库中。我们将使用 FAISS 矢量数据库将所有数据保存在本地。...第一行采用我们的拆分块 （docs） 和嵌入模型将块从文本转换为数字向量。之后，我们将转换后的数据保存在本地的“vector_db”目录中。...()9.从数据库检索上下文数据我们已经完成了向量数据库、嵌入和 LLM（大型语言模型）的准备工作。...我们将通过将此链与另一条链相结合来实现这一点，该链将仅从数据库中检索对我们重要的块，并自动将它们作为上下文添加到提示中。...让我们从“langchain”库中导入该链：from langchain.chains import create_retrieval_chain 首先，我们需要将数据库准备为检索器，这将启用对与查询相关的块的语义搜索
我来自熊猫直播，从去年的7月份加入熊猫并在 11月中旬开始开发播放器，主要致力于HTML5播放器的研制开发。 接下来我将从以下几个方面介绍HTML5播放器的相关内容： 1....2) 解决方案 如果你打开熊猫HTML5播放器并右键点击打开监控，会看到显示“正在清洗能量槽”，很多人问我什么是正在清洗能量槽？其实是正在清理缓存的意思。...这是我们一个具体的数据传输方式。首先是向缓存中填充数据，再通过消息通道通知下一个模块获取数据；之后会给出获取数据的长度，否则下一块模块无法确定获取数据量；接下来收到这些消息后下一模块从缓存中提取数据。...Q&A Q1.1：播放器刚启动时默认使用大码率还是小码率？ A：大码率 Q1.2：如果用户的网络环境比较差怎么办？ A：关于这一点我们有一个降级的解决方案。...如果出现网络抖动，保持在比较卡的状态下拉流会和服务器端产生很大差距；但如果是网络抖动，后面的数据密度大，可与服务器保持一个相似的状态。这两种不同追帧方式，如果只是抖动，最后拉流多少就是多少。
在大语言模型时代，从工程师和科学家到市场营销等各个领域的专业人士，都热衷于开发 RAG AI 应用原型。像 Langchain 这样的工具对此过程至关重要。...此外，Denser Retriever 在 MTEB 检索数据集上提供了全面的检索基准测试，以确保部署中的最高准确性。...在这篇文章中，我们将展示如何安装 Denser Retriever，从文本文件或网页页面构建检索索引，并在此索引上进行查询。...手动下载 docker-compose.dev.yml 并保存为 docker-compose.yml，或者使用以下命令。...以下代码显示如何读取文本文件，将文件拆分为文本块并将其保存为 jsonl 文件（passages.jsonl）。
在大语言模型时代，从工程师和科学家到市场营销等各个领域的专业人士，都热衷于开发 RAG AI 应用原型。像 Langchain 这样的工具对此过程至关重要。...此外，Denser Retriever 在 MTEB 检索数据集上提供了全面的检索基准测试，以确保部署中的最高准确性。...在这篇博客中，我们将展示如何安装 Denser Retriever，从文本文件或网页页面构建检索索引，并在此索引上进行查询。...手动下载 docker-compose.dev.yml 并保存为 docker-compose.yml，或者使用以下命令。...以下代码显示如何读取文本文件，将文件分割成文本块并将其保存为 jsonl 文件（passages.jsonl）。
本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。...2.3 HybridDB for MySQL计算规格介绍 HybridDB for MySQL计算规格对我们的这个场景而言，核心能力主要有： 任意维度智能组合索引(使用方无需单独自建索引) 百亿大表查询毫秒级响应...MySql BI生态兼容，完备SQL支持 空间检索、全文检索、复杂数据类型(多值列、JSON)支持 那么，HybridDB for MySQL计算规格是如何做到大数据场景下的任意维度组合查询的毫秒级响应的呢...首先是HybridDB的高性能列式存储引擎，内置于存储的谓词计算能力，可以利用各种统计信息快速跳过数据块实现快速筛选； 第二是HybridDB的智能索引技术，在大宽表上一键自动全索引并根据列索引智能组合出各种谓词条件进行过滤...我们通过离线T+1定时任务，把数据汇总导入到实时计算层的用户大宽表中。 实时计算层：根据人群的筛选条件，从用户大宽表中，查询符合的用户数量和用户ID列表，为应用系统提供服务。
作者：Itamar Turner-Trauring 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《跟老齐学Python：数据分析》 ---- 让我们想象，你有一个非常大的数据集，以至于读入内存之后会导致溢出，但是你想将它的一部分用...如果你担心索引数据也会超出内存，那么数据库则能作为保存它们的容器，例如PostgreSQL、MySQL等数据库都能实现。哦，你不喜欢安装和维护那些讨厌的服务，好吧，SQLite应运而生了。...将数据载入SQLite，并创建索引 SQLite数据库能够保存多张数据表，首先将voters.csv文件的数据载入SQLite，并保存为voters.sqlite文件，在这个文件中，我们创建一个名为voters...(street)") db.close() 虽然我们只创建单个索引，但我们还可以在其他列或多个列上创建其他索引，从而允许我们使用这些列快速搜索数据库。...重写查询函数 现在，所有数据都已经载入SQLite，我们可以按照街道进行检索了。
2.1.3、多表查询时一定要以小驱大 所谓的以小驱大即是指用小的数据集去驱动大的数据集，说简单一点就是先查小表，再用小表的结果去大表中检索数据，其实在MySQL的优化器也会有驱动表的优化，当执行多表联查时...④当使用连接查询从其他表中检索记录时，如果MySQL声明了相同的类型和大小，它可以更有效地使用列上的索引。在这种情况下，如果varchar和char被声明为相同的大小，则被认为是相同的。...⑦在某些情况下，MySQL可以使用索引来满足order by子句，并避免执行文件排序操作时涉及的额外排序。 ⑧在某些情况下，查询可以被优化，以检索值而不查询数据行。...(为查询提供所有必要结果的索引被称为覆盖索引)如果查询只使用表中某些索引所包含的列，那么可以从索引树中检索所选的值，以提高速度。 最后，索引对于小表的查询并不重要。...当MySQL从行中检索任何值时，它读取一个包含该行所有列（可能还有其他相邻行）的数据块。保持每一行的大小并只包含最常用的列，使每个数据块可以容纳更多的行。
研究表明，大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难，而繁殖难的问题主要源于「性冷淡」。 熊猫的繁殖季节时间非常短，一年 365 天中，最佳交配时间仅有 1 天。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...他们并未直接将提取出的声学特征用于预测，而是先使用一个深度网络来学习更具判别能力的发声特征，然后再基于每一帧上的这种特征来预测交配成功或失败的概率。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。...最后，在经过归一化的音频段（2 秒）的 86 帧中的每一帧上提取其梅尔频率倒谱系数（MFCC），并将其用作深度网络的输入。
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