技术人员的日常积累其中的一部分就是总结不同的使用工具。现在各种软件都提供网站形式，在网站场景里，Javascript 是统治语言。TamperMonkey 提供...
print(response)总结RAG（检索增强生成）通过将检索和生成相结合，能够在需要丰富背景信息的任务中表现出色。
给定一个部门，输出当前部门的所有父部门及其自己。如下图： 分析： 1：如果直接就是一级部门,直接返回； 2：如果不是一级部门,就递归查询。
本文提出的数据增强生成对抗网络(Data Augmentation Generative Adversarial Networks,DAGAN) 是基于图像的条件生成对抗网络，从源域中获取数据，并学习获取数据项
通过部门ID查询子部门 例如:select getDepartmentListName(1);getDepartmentListName:函数名；1：参数 获取结果：顶级部门/一级子部门/二级子部门/...三级子部门/四级部门 DELIMITER $$ USE `sporch`$$ DROP FUNCTION IF EXISTS `getDepartmentListName`$$ CREATE DEFINER
Link: https://doi.org/10.1128/mSystems.00540-20
现有的 ChatGPT 的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题：
在线Coding题目例如：部门表（id，名称...），员工表（id，部门id，姓名，薪资，入职时间...）...，查出部门中薪资最高的员工；部门薪资总和；部门中入职时间在2022年4月份-2023年4月份之间的员工table designdepartment 部门表 id varchar(32), name varchar...position_id varchar(32),综合字段生成员工表 employee_position id varchar(32), department_id varchar(32), //部门
这个话题是我最近一直在思考的，不一定成熟，这篇文章权做笔记 前言 大数据部门的常见能力如下： 报表统计 算力/存储输出 推荐/搜索/精准营销等传统产品形态 通常，大数据部门会花费很大的力气构建数据平台...，而这个数据平台除了能让研发，算法，分析师等角色爽一些，从宏观角度很大的节省部门人力成本，提高效率以外，似乎对公司/其他业务部门并无一个直接的输出。...从上面我们可以看到，数据部门的最大价值，最终会通过AI来进行落地，并且还会给部门/公司提供了极为丰富的想象空间。 如何 All In AI？ 对于这件事情，我们要仔细研究一个核心的东西： 资源。...人力资源的问题是个大问题，算法团队再大，也就是大数据部门一个子部门/组。如何在保持现有成本的情况下，扩大人力呢？...那么为了让组织更加合理高效，重构数据部门团队就很有必要了。 算法部门需要切分成三个子团队，一个是偏研究性质的，一个是偏业务性质的，还有一个则是AI平台和工具团队。
及根据联邦法律成立的其他机构的负责人，以及构成俄罗斯关键网络体系核心结构的战略和骨干企业、组织及法人实体的负责人，授权各机构（组织）的副负责人确保网络安全，包括检测、预防和减轻网络攻击造成的后果，以及应对网络事件，并设立结构部门以确保网络安全
/** * 部门安排所有组合 * @param departments: dict, key是部门名, value是每个部门对应所有员工ID数组 * 例 {'frontend...': [1, 2], 'backend': [3, 4], 'devops': [5]} * @param required_department: dict, 该任务需要参与的部门和需要的人数
相关工作的文章和代码汇总在：Awesome RAG Evaluation 摘要 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）由于其复杂的结构性和对检索知识库的依赖
题目： 有一个员工employees表简况如下: [2DD8A8D108E674BCB32D6E32B03492C1] 有一个部门表，dept_emp简况如下: [4BF7C729BECEE5D9215DF0C0B22855A0...] 请你查找所有已经分配部门的员工的last_name和first_name以及dept_no，未分配的部门的员工不显示，以上例子如下: [92EDD0ECE3222E00AE2F555AC9153034...INSERT INTO employees VALUES(10004,'1954-05-01','Chirstian','Koblick','M','1986-12-01'); 解题思路： 此题是查询已经分配部门的员工信息...，我们则直接去部门员工信息表查找到那些员工已经分配了部门。...查询到也已经分配了部门的员工编号，我们则根据编号直接到员工信息表中查找员工信息。 由于是查询已经分配了部门信息的员工，部分员工也没有分配部门，则不查询出来。我们则使用inner连接方式。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术为人工智能领域带来了革命性的变化。...什么是 RAG 以及其工作原理 检索增强生成（RAG）是一种人工智能技术，它宣称通过在响应生成过程中整合外部最新信息, 可以显著增强生成式模型的能力。...RAG 的开发过程 开发一个用于生成式人工智能的检索增强生成（RAG）系统是一个多步骤的过程，关键在于确保系统不仅能检索到相关信息，还能有效地整合这些信息，以提升响应的质量。...确保准确性 尽管检索增强生成（RAG）显著提高了提供正确答案的可能性，但更重要的是要认识到它并不能保证 100% 的准确性。...数据库访问 在实施检索增强生成（RAG）时，访问庞大的数据库以检索正确的信息是一个重大挑战。当我们有了明确定义的查询并理解了所需的信息，下一步就不仅仅是搜索，而是有效搜索。
这个话题是我最近一直在思考的，不一定成熟，这篇文章权做笔记 01 前言 大数据部门的常见能力如下： 1、报表统计 2、算力/存储输出 3、推荐/搜索/精准营销等传统产品形态 通常，大数据部门会花费很大的力气构建数据平台...，而这个数据平台除了能让研发，算法，分析师等角色爽一些，从宏观角度很大的节省部门人力成本，提高效率以外，似乎对公司/其他业务部门并无一个直接的输出。...从上面我们可以看到，数据部门的最大价值，最终会通过AI来进行落地，并且还会给部门/公司提供了极为丰富的想象空间。 03 如何All In AI？...人力资源的问题是个大问题，算法团队再大，也就是大数据部门一个子部门/组。如何在保持现有成本的情况下，扩大人力呢？...那么为了让组织更加合理高效，重构数据部门团队就很有必要了。 算法部门需要切分成三个子团队，一个是偏研究性质的，一个是偏业务性质的，还有一个则是AI平台和工具团队。
越来越多地，向量搜索已成为生成式 AI 在问答应用中的关键企业用例，即所谓的“检索增强生成（retrieval augmented generation）”或RAG。
This repository contains source code necessary to reproduce some of the main res...
每个产品都会有接到来自不同职能部门需求的经历，我们应该如何应对？如何应对不同部门提出的需求，以及需求的验证、判断与执行？ 职能部门 我们之前聊过，任何部门提出的任何需求，我们首先要尊重。...因为不同职能部门会站在不同的角度，以产品能更好为出发点给我们提出需求，这样的需求肯定会有一些经验上的观点在里面，那么我们想了解不同部门提出需求的原因，前提是需要了解下每个职能部门的职责，并且根据职能部门的需求去验证需求的真伪程度和可执行程度...，一定要考虑清楚一个功能的出现，会对全局有什么样的影响 不同部门的处理 每个公司不一样，大公司和小公司的部门可能会有很大的差异性，大公司部门可能更加细分，职责清晰，而小公司就不一样了，也许一个部门身兼数职...，当我们看到一些有可能实施的方案，又或者有些不错的想法的时候，我们就会提出一些部门自己生产的需求。...最后想说的是，任何一个部门的任何一个需求都是值得尊重和认真对待的!
每周都需要向老板汇报部门的工作，怎么做才能让老板了解部门成绩，并获取有效支持呢？
因获取IT基础设施来进行应用试验，DevOps 部门和IT部门的冲突正越来越大。开发者们不再等待内部IT部门为应用程序开发提供IT基础架构，而是开始通过公共云服务访问应用程序编程接口（APIs）。...DevOps 部门和IT部门的冲突只是工作负载迁移到云上的其中之一的例子，像VMware这样的供应商也有这种趋势。
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