+n); //先将数组排序 coutn,0,0,1); return 0; } 思路: 利用到了一个数学结论： 对于任意两个正整数a,b如果满足...a+b>a*b，则必有一个数为1....基于这个结论，我们先将数组排好序，进入函数 看注释 二： 06-散列查找1 电话聊天狂人 题目： 代码： #include #include #include...三：前K个高频单词 前K个高频单词：（题目链接） 代码： class Solution { public: vector topKFrequent(vector<string...按字典序排字符串，并且记录出现次数 再用一个multimap来排序出现次数，并且记录字符串 利用迭代器来输出前k大的数 注意： 不能使用sort和堆来排序，因为不稳定 注意第二个map必须要用multimap
k层中位置i的每个隐藏状态h可以关注位置在i- w和i之间的前一层的所有隐藏状态。隐藏状态可以从输入层访问距离为W x k个令牌的令牌。...所以滑动窗口外的标记仍然会影响下一个单词的预测。...然后创建一个新的列full_review，它将客户的标题和评论连接起来，循环10个不同的产品id，将它们转换为Documents (LangChain期望的格式)，并将它们存储在PGVector中。...在将问题发送给LLM之前，我们从向量数据库中检索上下文以帮助指导答案。 为了检索每个产品的正确上下文，我们需要将查询和product ID一起发送，这样可以从表中获取正确的数据。...结束后通过指标图可以看到Mistral 7B比Llama 2 7b快得多，平均每秒产生约1.5个单词，而Llama 27b仅产生约0.8个单词。
#第一个文件 Order.txt 中的第3列修改为另一个文件 ip2.txt，或者第n列 #!.... ----------------------# Oy=( 1111111 # 默认从0开始，占位 `cat -n Order.txt | awk -F"|" '{print $3}'| sed
2022-04-21：给定一个包含 [0，n) 中不重复整数的黑名单 blacklist， 写一个函数从 [0, n) 中返回一个不在 blacklist 中的随机整数， 对它进行优化使其尽量少调用系统方法...1 n <= 1000000000， 0 N)。 力扣710. 黑名单中的随机数。...范围是[0,n)，黑马单有m个；那么随机数的范围变成[0,n-m)。然后随机范围内的数字，碰到黑名单的数根据map映射。 代码用rust编写。...; } struct Solution { size: i32, convert: HashMap, } impl Solution { fn new(n:...n -= 1; while n > blacklist[i as usize] { if n == blacklist[(m - 1) as usize
PostgreSQL自带有一个简易的全文检索引擎，可以实现小规模数据量的全文检索功能。...创建一个GIN索引的范例: CREATE INDEX pgweb_idx ON pgweb USING GIN(to_tsvector('english', body)); 也可以是一个连接列: CREATE...INDEX pgweb_idx ON pgweb USING GIN(to_tsvector('english', title || ' ' || body)); 还可以单独创建一个tsvector列...所以需要对列进行显式类型转换。 使用了to_tsvector()函数的双参数版本指定了全文检索配置，因此必须使用to_tsvector()相同全文检索配置才能命中索引。...在使用一个单独的列来存储tsvector表示时，有必要创建一个触发器在title或body改变时保证tsvector列为当前值。详见文档。
系列文章《C语言经典100例》持续创作中，欢迎大家的关注和支持。...喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S...c\t", a[i][j]); // printf("%c\t", *(*(a*i)+j)); // 指针表示 } printf("\n"); } printf("按列的顺序依次
如果选择49这个值并向下进入其子节点搜索，就会跳过前一个叶子页中的49这个值。因此，在内部节点进行等值查询49时，定位到49这个值，然后选择49的前一个值43，向下进入其子节点进行搜索。...，一直到不满足"indexed-field ≤ expression2" 的条件为止；或者反过来，首先通过第二个表达式进行检索，在叶子节点定位到该值后，再从右向左进行检索，一直到不满足第一个表达式的条件为止...下图是23 ≤ n ≤ 64的查询示意图: ? 案例 下面是一个查询计划的实例。通过demo database中的aircraft表进行介绍。...假设我们查询所需要的列添加到唯一索引，新的组合唯一键可能不再唯一，同一列上将需要2个索引：一个唯一，支持完整性约束；另一个是非唯一，为了覆盖索引。这当然是低效的。...指定该页的最大值，真正的数据从第二个tuple开始。
$ sudo -u postgres psql sammy 这将建立一个交互式PostgreSQL会话，指示您正在操作的数据库名称，在我们的例子sammy中。...第二步 - 准备和搜索文档 这里的第一步是使用数据库表中的多个文本列构建一个文档。然后，我们可以将结果字符串转换为单词向量，这是我们将在查询中使用的。...此外，该功能允许您指定要使用的语言以及所有单词是否必须存在于结果中或仅包含其中一个单词。 该@@运营商标识，如果tsvector匹配的tsquery或其他tsvector。...它们之间的主要区别在于它们从表中检索文档的速度有多快。添加新数据时构建GIN的速度较慢，但查询速度更快;GIST构建速度更快，但需要额外的数据读取。...因为GiST比GIN检索数据慢大约3倍，所以我们在这里创建一个GIN索引。
例如，在最后一个示例中，您被指示通过首先切换到postgres用户然后运行psql以打开Postgres提示来进入Postgres提示。...(y/n) y 您可以通过传递一些额外的标志来获得更多控制。查看man页面查看选项： $ man createuser 您现在安装的Postgres有一个新用户，但您还没有添加任何数据库。...这是serial您为equip_id列提供的类型的表示。这将跟踪序列中的下一个数字，并自动为此类型的列创建。...例如，不要将列名包装在引号中，但是您输入的列值确实需要引号。 另外要记住的是，您不要为equip_id列输入值。这是因为只要创建表中的新行，就会自动生成此项。...添加和删除表中的列 创建表后，您可以修改它以相对容易地添加或删除列。
2023-01-04：有三个题库A、B、C，每个题库均有n道题目，且题目都是从1到n进行编号 每个题目都有一个难度值 题库A中第i个题目的难度为ai 题库B中第i个题目的难度为bi 题库C中第i个题目的难度为...第二题的难度必须大于第一题的难度，但不能大于第一题难度的两倍 第三题的难度必须大于第二题的难度，但不能大于第二题难度的两倍 小美想知道在满足上述要求下，有多少种不同的题目组合 （三道题目中只要存在一道题目不同，则两个题目组合就视为不同...输入描述 第一行一个正整数n, 表示每个题库的题目数量 第二行为n个正整数a1, a2,...... an，其中ai表示题库A中第i个题目的难度值 第三行为n个正整数b1, b2,...... bn，...其中bi表示题库B中第i个题目的难度值 第四行为n个正整数c1, c2,...... cn，其中ci表示题库C中第i个题目的难度值 1 n N * logN)。因为要排序。 空间复杂度O(N)。 用rust和solidity写代码。 代码用rust编写。
在上一个教程中，我们探讨了 Chroma 作为一个向量数据库来存储和检索嵌入。现在，让我们将用例扩展到基于 OpenAI 和检索增强生成（RAG）技术构建问答应用程序。...df.dropna(subset=['film']) df['category'] = df['category'].str.lower() df.head() 对过滤和清理过的数据集，让我们在 dataframe 中添加一个包含整个提名句子的新列...例如，在 dataframe 的前两行中， “text” 列具有以下值: Austin Butler got nominated under the category, actor in a leading...既然我们已经从数据集构建了文本,那么就将其转换为单词嵌入并存储在 Chroma 中。...通过设置 n_results 参数，我们可以将输出限制为 15 个文档。
对于五篇文章中的所有段落，抛弃不包含与已知答案完全匹配的段落，抛弃小于25个字大于1500个字的段落，若有的段落中包含命名实体，抛弃那些不包含命名实体的段落 对于留下来的所有段落，从段落中找出包含答案的...span，这里是基于word水平的，也就是unigram，首先找到段落中包含答案的完整区间[start, end]，然后基于20 token window，从start向左延展20个word，从end向右延展...20个word（要保证左右两边不能溢出，溢出则取边界）得到一个备选小段落 从备选小段落中找出最有可能的5个小段落，要与问题进行比较。...取出S中的一行 1J ，做softmax，得到的结果即视为权重，与U中的每一列做加权求和，得到一个 2d1 的向量。...遍历S中的每一行重复上述动作，得到矩阵 \check{U} ，维度为 2d*T Query-to-Context attention ：和上面的做法并不一样，先取出S中每一行的最大值，得到一个列向量 T1
#include void sort(int*x,int n) { int i,j,k,t; for(i=0;in-1;i++) { k=i; for(j=i+1;jn;j+...numbers:"); for(i=0;i<10;i++) scanf("%d",p++); p=a; sort(p,10); for(;p<a+10;p++) { printf("%d\n"
题目：从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 4被抽中的概率是1/5 5被抽中的概率是1/4 * 4/5 = 1/5 2被抽中的概率是1/3 * 3/4 *...() * Math.random()); System.out.println(list.remove(t)); } } ---- Knuth洗牌算法 在上面的介绍的发牌过程中，...该算法的基本思想和 Fisher 类似，每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。...时间复杂度为O(n), 空间复杂度为O(n) //O(N)time //O(N)space void knuth(int n, int m) { int[] arr = new int[n];
如下图： 倒排索引的构建方法 为了便于浏览，我们交换了上表的行和列，并将单词按字典序排序： 倒排索引中的术语 对于每种作为检索对象的数据，构建索引的单位都是不同的。...1-3 深入理解倒排索引 倒排索引 = 词典 + 倒排文件 从倒排索引中查找单词 如何查找同时包含了多个单词的文档呢？...单词级别的倒排文件。这种倒排文件中不仅带有有关单词出现在了 哪个文档中的信息，还带有单词出现在了文档中的什么位置（从开头数 是第几个单词）这一信息。...③ ” 获取对检索结果进行排序时使用的属性值； ④ 根据匹配度或用于排序的属性值，获取前 k 个文档。...于是，就经常可以看到在存储 倒排索引前，对其进行压缩以减少从二级存储读取的时间，进而使检索 处理得以高速运转的对策。
矩阵行、列最多为12 // 现在给出一个词库words，为一维数组，找出词库的所有单词中能在字符矩阵中连成的所有单词。...words最多3*10^4个单词 // 因为单词可以从字符矩阵中任意字符出发，从1个字符构造到m*n个字符的单词，那么最多构造出m^2 * n^2个单词，当然暴力解也是可以的...矩阵行、列最多为12 // 现在给出一个词库words，为一维数组，找出词库的所有单词中能在字符矩阵中连成的所有单词。...words最多3*10^4个单词 // 因为单词可以从字符矩阵中任意字符出发，但是因为单词规定最长长度为10，所以从1个字符构造到10个字符的单词 // ...的第一个字符开始检索该单词，看能否找到。
训练句向量的方法和词向量的方法非常类似，例如对于一个句子i want to drink water，如果要去预测句子中的单词want，那么不仅可以根据其他单词生成feature， 也可以根据其他单词和句子来生成...因此doc2vec的框架如下所示：图片每个段落/句子都被映射到向量空间中，可以用矩阵的一列来表示。每个单词同样被映射到向量空间，可以用矩阵的一列来表示。...然后将段落向量和词向量级联或者求平均得到特征，预测句子中的下一个单词。...ordering: Distributed bag of words）相比上面提到的DM方法，DBOW训练方法是忽略输入的上下文，让模型去预测段落中的随机一个单词。...就是在每次迭代的时候，从文本中采样得到一个窗口，再从这个窗口中随机采样一个单词作为预测任务，让模型去预测，输入就是段落向量。如下所示：图片我们使用 gensim 工具可以快速构建 doc2vec。
在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Ent, Atlas, 和 pgvector 构建一个 RAG (检索增强生成) 系统。 RAG 是一种通过结合检索步骤来增强生成模型能力的技术。...我们不再仅仅依赖于模型内部的知识，而是可以从外部来源检索相关文档或数据，并使用这些信息来生成更准确、更符合上下文的响应。...在这种情况下，它建议重新排序 chunks 表中的列以减少磁盘空间。由于在本教程中我们不关心磁盘空间，因此我们可以通过选择 Approve and apply 来继续迁移。...该方法从指定的路径读取 markdown 文件，将它们分成 1000 个 token 的块，并将它们保存到数据库中。...我们查询数据库中的 embeddings，使用 pgvector 的 运算符按相似度排序，并将结果限制为前 5 个。
然后，每个文档中的文本将通过一个称为标记化的过程拆分为其组成的单词，这产生了一袋单词。最简单的形式是，标记化将涉及一个顺序过程，包括在空格上拆分、小写字母和删除标点符号。...在我们解释向量如何解决捕获跨单词的语义关系以及允许搜索更丰富的数据类型的问题之前，让我们从基本原理开始，并提醒自己什么是向量。 在数学和物理中，一个向量被正式定义为一个同时具有大小和方向的物体。...在这里，我们将单词表示为嵌入，但同样，嵌入可以表示短语、句子甚至一段文本。通常，特定维度的概念很难推理或附加标签，尤其是在更高维度中，但允许在组合时从概念上理解单词。...幸运的是，用于计算两个向量之间的角度或距离的数学（通常是余弦相似度或欧几里得距离）可以缩放到N维，即使我们人类无法在视觉上理解它。嵌入通常具有低于1000的维度——足以编码文本语料库中的大多数概念。...此外，具有完整SQL支持的传统数据库，如Postgres和ClickHouse，增加了对向量存储和检索的本机支持。在Postgres的情况下，这是通过pg_vector实现的。
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