然而，这只是保证积极用户体验的一部分。还有什么会导致用户点击离开网站并永远不再返回？ 无法发现他们正在寻找的东西。 搜索某样东西却无法快速有效地找到它，这种沮丧可能是用户最令人失望的体验之一。...一个简单的向量搜索示例 将数据转换为向量涉及嵌入过程，其中文本数据被转换为高维空间中的数值表示。在这种情况下，向量是一个数学实体，通过将词语和短语表示为多维空间中的点来捕捉它们的语义含义。...如何存储和检索向量嵌入 只有当结果能够快速、经济高效地存储和检索时，它们才是有用的。随着网站数据的不断增长，需要存储和检索的向量嵌入也会随之增长，因此任何解决方案都必须具有高度可扩展性。...无论是本地还是云端的通用数据库解决方案都不适合向量搜索需求。数据库必须专门化，以便能够高效地处理嵌入的高维特性，支持快速相似性搜索，并优化对大量向量的存储。...将向量搜索集成到网站中是否能解决所有问题，消除用户的所有困扰？当然不是。它是否能在很大程度上为用户提供更出色、更无缝的体验？毫无疑问，答案是肯定的。
实际上在密钥长度相同的情况下，ECC（椭圆曲线密码学）通常比RSA（Rivest-Shamir-Adleman）更安全。以下是详细的分析和解释：1....密钥长度与安全性对比ECC：在较小的密钥长度下就能提供与RSA相当的安全性。例如，256位的ECC密钥可以提供与3072位的RSA密钥相当的安全性。...性能与效率ECC：由于密钥长度较小，ECC在密钥生成、加密和解密操作中通常比RSA更快，计算效率更高。RSA：随着密钥长度的增加，性能会显著下降，尤其是在资源受限的环境中（如移动设备和物联网设备）。...RSA：由于其广泛的兼容性和在传统系统中的广泛应用，仍然在许多场景中被使用，尤其是在需要向后兼容的情况下。...总结在相同密钥长度下，ECC通常比RSA更安全，因为它基于更难解决的数学问题，并且在较小的密钥长度下就能提供相当的安全性。此外，ECC在性能和资源效率方面也具有明显优势。
之前有说到，在 React 中渲染列表的时候，要给每一个数据加一个 key 值，赋予一个确定的标示，而且也详细描述了如何给一个标示，方法知道了，那么为什么要这么做呢？...，然后匹配第二个元素 second 对应的树，最后插入第三个元素的 third 树。...Connecticut Duke Villanova 现在 React 知道只有带着 '0' key 的元素是新元素...你要展现的元素可能已经有了一个唯一 ID，于是 key 可以直接从你的数据中提取： {item.name} 当以上情况不成立时，你可以新增一个 ID 字段到你的模型中...由于组件实例是基于它们的 key 来决定是否更新以及复用，如果 key 是一个下标，那么修改顺序时会修改当前的 key，导致非受控组件的 state（比如输入框）可能相互篡改导致无法预期的变动。
这个数字超出了数组最大的长度范围。...接下来，生成的令牌流将传递到解析阶段，由解析器处理。 这是从令牌流生成AST的地方。 AST是我们代码结构的抽象表示。...4.TypeError 类型错误 当其他NativeError对象中没有一个是失败原因的适当指示时，TypeError用于指示操作失败。 对错误的数据类型执行操作时会发生TypeError。...break ... up to 1000 cases } 太多的递归，一个简单的例子是这样的： function foo() { foo() } foo() 总结 正如我们所说，没有人能避免犯错误...就我们键入代码而言，这是一个稳定的事件。 为了克服它，我们需要知道可以抛出的本机错误的类型。 我们在这篇文章中列出了它们，并提供了一些示例来说明它们是如何遇到的。
如何结合向量搜索和其他搜索技术，构建一个高效且灵活的搜索系统？ 大语言模型是如何与搜索技术相结合的？ 向量搜索是什么？它有什么优势和局限性？ 向量搜索是一种基于深度学习模型将文本转换为高维向量的方法。...在这些模型上，向量搜索是用不着的，反而是传统的全文检索，字段精确匹配和过滤更能适配这些NLP任务的推理输出。 图片 这也首先回答了为什么只有向量搜索引擎是不够的。因为，向量生成比搜索更重要。...以下是一些常见的场景和建议： 如果数据源是长文本或富文本，例如新闻，博客，论文等，且用户需要基于语义和主题进行搜索，那么向量搜索是一个很好的选择。...但这里需要注意的是，无论是跨语言还是跨模态，尽管我们应该在这种场景中选择使用向量搜索，但这并不意味着向量搜索是唯一的选择。 另外，这种选择应该是灵活可变的。...虽然大模型内部会把输入变为向量特征，再根据这些信息进行理解和生成，但这是模型内部的事情，并不需要我们外部参与。 图片 因此，与大模型的结合，向量搜索不是必须得。仅有向量搜索也是不够的。
MTU:最大传输单元,以太网的MTU为1500Bytes MSS：最大分解大小，为每次TCP数据包每次传输的最大数据的分段大小，由发送端通知接收端,发送大于MTU就会被分片 TCP最小数据长度为...1460Bytes 这个跟具体传输网络有关，以太网的MTU为1500字节，Internet的MTU为576字节。...MTU是网络层的传输单元，那么MSS = MTU - 20字节（IP首部） - 20字节（TCP首部）。所以以太网的MSS为1460字节，而Internet的MSS为536字节。...TCP最大负载65535-40Bbytes TCP报文段的最大负载为65495字节，因为每个数据段必须适合IP的载荷能力，不能超过65535字节，IP头20B，TCP包头20B，故最大负载为65535
本文是作者在实际工作经验中总结提炼出的错误使用 React 的一些方式，希望能够帮助你摆脱这些相同的错误。1. Props 透传props 透传是将单个 props 从父组件向下多层传递的做法。...但是不正确的使用 useEffect 可能会导致最终创建多个事件绑定。 下面就是一个错误的用法。...所以要让程序按照预期执行，必须使用下面的语法：setFiles(oldFiles => [...oldFiles, ...res.data])7....布尔运算符的错误使用大多数情况下我们都会使用布尔值来控制页面上某些元素的渲染，这是非常正常的事情。...} )}这种代码没有功能性上的错误，但是在可读性方面做得很差。 解决它的办法有两种。 第一种是使用条件判断代替三元表达式。
什么是思维链长度思维链长度是指模型在完成一项任务时，能够保持连贯的推理和逻辑链条的最大深度。它反映了模型在推理过程中能够追踪的逻辑步骤或思维层次的深浅程度。...思维链长度通常决定了模型能否处理多步骤推理问题，尤其是在涉及数学计算、逻辑推理或复杂知识整合的任务中。关键点：思维链长度不是简单的参数，而是模型在生成过程中展现的能力。...剩下的苹果数量是 5 - 3 = 2。这个过程可以被描述为 3 步思维链。如果模型只能回答最后一步结果而没有推理过程，思维链长度会显得不足。...短的思维链可能适用于简单问题，但对于需要多步骤推理的任务（例如解谜、程序生成、复杂问答），较长的思维链是不可或缺的。模型表现的限制和突破对于许多应用场景，思维链长度是模型性能的上限。...例如： Prompt: 请逐步解释为什么以下结论是正确的：...对比性能的变化：比较模型在直接回答问题和逐步推理问题时的表现差异，差异的大小通常与思维链长度相关。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...展开全部 要求严2113格的代码缩进是python语法的一大特色，就像C语言5261家族（C、C++、Java、C#等等）中的花括4102号一1653样重要，在大多数场合还有必要。...在很多代码规范里面也都有要求代码书写按照一定的规则进行换行和代码缩进，但是这些要求只是纯粹是方便人（程序员）来阅读、使用或修改的，对于编译器或者解释器而言，完全是视而不见的。...代码缩进十分严格，如果不按规律办事，不小心的话就会出现语法错误，比如unexpected indent之类的。甚至有时也会出现逻辑错误。...在实际情况中，由于代码缩进而出现语法错误或逻辑错误，在我看来有这两种主要情况，一是混用tab和空格缩进，二是编辑器对缩进的处理各异。
今天做文件上传功能，需求要求文件内容相同的不能重复上传。感觉这个需求挺简单的就交给了一位刚入行的新同学。等合并代码的时候发现这位同学居然用文件名称相同和文件大小相同作为两个文件相同的依据。...文件Hash校验 如果两个文件的内容相同，那么它们的摘要应该是相同的。这个原理能不能帮助我们鉴定两个文件是否相同呢？...我又把yml文件的内容作了改动，断言就false了。这证明了单个文件的情况下，内容不变，hash是不变的。...新建的空文件会根据特定的算法返回一个固定值，比如SHA-1算法下的空文件值是: da39a3ee5e6b4b0d3255bfef95601890afd80709 结论 通过实验证明了： 在相同算法下，...任何两个内容相同的文件的摘要值都是相同的，和路径、文件名、文件类型无关。 文件的摘要值会随着文件内容的改变而改变。
我们知道，在编译期间相同的字符串，在运行期间就会是相同的字符串实例。然而，如果编译期间存在字符串的运算，那么在运行期间是否是同一个实例呢？...错误提示为：常量的初始化必须使用编译期间能够确定的常量。 然而，这段代码不能在编译期间确定吗？实际上我们有理由认为编译器其实是能够确定的，只是编译器这个阶段没有这么去做而已。...： False False False True 也就是说，对于最后一种情况，也就是内插的字符串是常量的时候，得到的字符串是同一个实例；这能间接证明编译期间完全确定了字符串 G。...少年，使用指针修改字符串是很危险的！鬼知道你会把程序改成什么样！...blog.walterlv.com/post/same-strings-at-compile-time-are-the-same-instances-at-runtime.html ，以避免陈旧错误知识的误导
/App.vue' const store = createStore({ // 插件是一个数组，同时可以配置多个插件 plagins: [createLogger()], state(...{ num: 1 } }, mutations: { increment(state) { state.num++ } } }) 当上面用的是同步的...actions 不能直接修改 state 的全局状态，只能去触发，mutations 里面的函数去修改，下面来看一下 actions 函数的日志是怎么样的 import { createApp } from.../App.vue' const store = createStore({ // 插件是一个数组，同时可以配置多个插件 plagins: [createLogger()], state(...) { setTimeout(() => { context.commit('increment') }, 1000) } } }) 可以看到先出发的是
只是去例证一个书本问题？ 也要做出高逼格~~~~
错误信息是我们在线日常生活的一部分。每次服务器故障或没有网络，或忘记在表格中添加一些信息，我们就会收到错误信息。"出错了" 是常见的做尘。但是什么出错了？发生了什么？...而且，最重要的是，我要怎么做才能修复它？ 图片 那怎样写才是一个好的提示呢？ 在介绍好的提示之前，我们先来看一下什么是不好的错误提示。...尽量把重点放在问题上，而不是导致问题的行动上。 Generic for no reason 太官方的说辞：比如「稍后尝试」。知道原因而不告诉用户，是不好的。...好的错误提示 图片 Say what happened and why: 说明出错的原因：让用户清楚的知道发生错误的原因，可以通过视觉和文字的结合来完成。解释用户为什么会出现这个错误。...即使是技术原因，也要说明是我们的原因，而不是用户操作错误。比如：「由于技术上的原因，暂时无法连接到你的账户」。 Provide reassurance 提供保证：比如「你的修改已被保存到草稿」。
什么是词向量 在机器学习和自然语言处理（NLP）中，词向量（Embeddings）是一种将非结构化数据，如单词、句子或者整个文档，转化为实数向量的技术。这些实数向量可以被计算机更好地理解和处理。...当我们在数据库检索时，如果数据库存储的是文字，主要通过检索关键词（词法搜索）等方法找到相对匹配的数据，匹配的程度是取决于关键词的数量或者是否完全匹配查询句的；但是词向量中包含了原文本的语义信息，可以通过计算问题与数据库中数据的点积...二、向量数据库 1. 什么是向量数据库 向量数据库是用于高效计算和管理大量向量数据的解决方案。向量数据库是一种专门用于存储和检索向量数据（embedding）的数据库系统。...它与传统的基于关系模型的数据库不同，它主要关注的是向量数据的特性和相似性。 在向量数据库中，数据被表示为向量形式，每个向量代表一个数据项。这些向量可以是数字、文本、图像或其他类型的数据。...主流的向量数据库 Chroma：是一个轻量级向量数据库，拥有丰富的功能和简单的 API，具有简单、易用、轻量的优点，但功能相对简单且不支持GPU加速，适合初学者使用。
finally本质上是then方法的特例.finally()的错误捕获：Promise.resolve('1') .finally(() => { console.log('finally1')...) .catch(err => { console.log('捕获错误', err) })输出结果为：'finally1''捕获错误' Error: 我是finally中抛出的异常进程与线程的概念从本质上说...关于原理： 基本原理是通过媒体查询（@media）查询检测不同的设备屏幕尺寸做处理。关于兼容： 页面头部必须有mate声明的viewport。...并且即使在跨站点的情况下，相同地址的资源一旦被硬盘缓存下来，就不会再次去请求数据。Disk Cache： Push Cache 是 HTTP/2 中的内容，当以上三种缓存都没有命中时，它才会被使用。...catch捕获到了第一个错误，在这道题目中最先的错误就是runReject(2)的结果。如果一组异步操作中有一个异常都不会进入.then()的第一个回调函数参数中。
前言 向量的长度指的是该向量的模长，也就是从向量的起点到终点所形成的直线段的长度。记作||v||。 距离指的是两个点之间的距离，可以看作是由这两个点所形成的向量的长度。记作d(P,Q)。...一、向量的长度和距离计算 1.向量的长度 1.1 二维向量 二维向量长度计算公式为： \left\|\boldsymbol{v}\right\|=\sqrt{v_{x}^{2}+v_{y}^{2}} 其中...{25}=5 因此，向量 \boldsymbol{v}=(3,4) 的长度为 5 。...1.2 三维向量 三维向量长度指该向量的模长，也就是空间中从向量起点到终点的距离。...boldsymbol{v} 的长度， v_1 、 v_2 、 v_3 分别表示向量 \boldsymbol{v} 在 x 、 y 、 z 三个方向上的分量。
下面是定义我们看一下。...在本文的最后，我们将深入的探讨这个问题。 错误流处理 上面一小几节，我们已经知道什么是错误。下一步是可视化生命周期中的错误流程。 为了简单期间不要重复写累赘的代码。我们把错误处理抽象出来。...这是通常的做法，也是一种很成熟和稳定的方法。 上面的代码虽然逻辑上很合理。但是也有一个问题。go语言的错误处理没有堆栈跟踪，所以如果抛出异常，我们无法追踪到底是哪一行发生的错误。...return customError{errorType: errorType, originalError: newErr}} 正如上面代码所示，只有ErrorType 和错误类型是公开可访问的。...我们如何向错误中添加/获取上下文，甚至是向外部依赖项中已存在的错误中添加上下文?
模型架构几乎与原始 Transformer 相同，但有一点不同，允许将图像做为输入，就像自然语言处理一样。 首先，ViT 将图像分成 N 个“patches ”，例如 16x16。...在JFT-300M上训练的表示更好因为JFT-300M是一个庞大的数据集。接下来是包括ResNet在内的模型的比较可以看出，模型越大表示效果越好。...Soft Nearest Neighbor Loss 值大表示按类的特征是交织在一起的，而小值表示按类的特征是分开的。...在我看来ResNet的这一特性可能是最后一层附近精度快速提高的原因，如图13所示。 在最后一层，软最近邻损失值较小，说明特征是按类别划分的。...该 MLP-Mixer 可以达到与 ViT 相同或更高的精度。下图以与之前相同的方式比较了 MLP-Mixer 的表示。将此图与图 1 和图 2 进行比较，作者表示总体趋势与 ViT 相似。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说oracle中varchar2类型的最大长度是_oracle修改字段长度sql,希望能够帮助大家进步!!!...在设计表的时候，设计了一个未来可能会使用的字段，varchar2类型，长度较长。因为目前不会使用，因此想到这样设计会否暂用额外空间。...根据VARCHAR2的定义，为可变长 度的字符串，因此应该不会占用多余空间，在找了一些资料之后，验证了这个结论。...但是会否影响插入或者查询效率呢，本人没有研究过数据库底层原理，但基于基本的逻辑判断 以及对数据库的信任，拍脑袋判断影响不大。...因此，在80%后期会使用的字段，可以预先创建，否则，还是等需要再建吧，以免造成误解。 今天文章到此就结束了，感谢您的阅读，Java架构师必看祝您升职加薪，年年好运。
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