Spring拦截器与Servlet过滤器区别
文章浏览阅读1.3k次，点赞14次，收藏10次。在Java Web开发中，Spring拦截器和Servlet过滤器都是处理请求和响应的机制，但功能和应用场景不同。Servlet过滤器：用于请求和响应的预处理和后处理，如日志记录和身份验证，作用于整个Web应用。Spring拦截器：专注于Spring MVC的请求处理流程，可以在控制器方法执行前后插入逻辑，常用于事务管理和权限检查。总之，过滤器关注请求和响应的处理，而拦截器侧重于控制器层的逻辑处理。理解这两者的区别有助于选择合适的工具_拦截器和servlet
Linux系统安装配置 ▎finalShell安装配置
文章浏览阅读621次，点赞5次，收藏3次。步骤:打开控制面板---->点击网络和Internet----->选择网络和共享中心---->更改适配器设置。秘钥破解:MC60H-DWHD5-H80U9-6V85M-8280D。第五步:出现VMnet1 和 VMnet8两个网卡,最终安装成功。博主vx:Dreamkid05 --->欢迎大家和博主讨论问题。第三步:选择安装位置,不配置环境变量。第六步:,命名和选择安装位置。第三步:选择稍后安装操作系统。第四步:选择更改适配器设置。第五步:选择Linux版本。第七步:等待安装完成。第二步:选择典型安装。_finalshell安装
Natural questions: a benchmark for question answering research 论文速读
文章浏览阅读313次，点赞3次，收藏6次。本文介绍了 Natural Questions 数据集，这是一个用于问答研究的新数据集。该数据集包含真实匿名用户向谷歌搜索引擎提出的查询，以及针对这些查询在维基百科上找到的答案的注释。注释包括长答案（通常是一段文字）和短答案（一个或多个实体），如果页面上没有答案，则标记为 null。数据集包含 307,373 个训练示例，7,830 个用于开发的数据，以及 7,842 个用于测试的数据。本文还介绍了用于评估问答系统的鲁棒指标，并展示了这些指标上的人类上限，并使用来自相关文献的竞争方法建立了基线结果。
Docker安装 ▎Docker详细讲解 ▎数据卷挂载 ▎Nginx安装理解
文章浏览阅读1.4k次，点赞15次，收藏16次。Docker 是一个应用打包、分发、部署的容器诞生于2013年，基于Go 语言实现Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux 机器上容器是完全使用沙箱机制，相互隔离容器性能开销极低你也可以把它理解为一个轻量的虚拟机，它只虚拟你软件需要的运行环境，多余的一点都不要，而 普通虚拟机则是一个完整而庞大的系统，包含各种不管你要不要的软件。_docker nginx 数据卷
Redis安装 ▎Redis详细知识点
文章浏览阅读1.5k次，点赞19次，收藏18次。Redis是一个开源的内存数据结构存储，支持丰富的数据类型，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合,作为一个键值对数据库，，适合高并发应用场景。它还支持持久化，将内存数据定期保存到硬盘，保证数据安全,Redis不仅能在单服务器上处理大规模数据，还能通过分片和集群扩展至多个节点，满足不断增长的业务需求。总之，Redis是一个强大的内存数据库解决方案，适应现代应用程序对性能和灵活性的苛刻要求。接下来，我们将深入探讨Redis的特性和最佳实践。
深入理解URL与URI：网络世界的导航标识
文章浏览阅读464次，点赞14次，收藏2次。URI（Uniform Resource Identifier）是一种用于标识资源的字符串。URI可以进一步分为URL和URN（Uniform Resource Name）。scheme：定义了访问资源所使用的协议，如httphttpsftp等。authority：通常包括主机名（hostname）和端口号（port），如。path：标识资源在服务器上的路径，如。query：包含请求参数，通常以?开头，多个参数用分隔，如?。fragment：标识资源内部的某个部分，通常以开头，如#section1。
Knife4j配置 ▎使用 ▎教程 ▎实例
文章浏览阅读690次，点赞9次，收藏16次。支持 API 自动生成同步的在线文档:使用 Swagger 后可以直接通过代码生成文档,不再需要自己手动编写接口文档了,对程序员来说非常方便,可以节约写文档的时间去学习新技术。提供 Web 页面在线测试 API:光有文档还不够,Swagger 生成的文档还支持在线测试.参数和格式都定好了,直接在界面上输入参数对应的值即可在线测试接口knife4j是swagger的升级版。_knife4j docket apis
深入探讨Spring Boot中的HttpServletRequest和HttpServletResponse
文章浏览阅读1.2k次，点赞26次，收藏30次。和是Spring Boot中处理HTTP请求和响应的核心接口。通过这两个接口，我们可以获取请求的详细信息，并构建自定义的响应。无论是处理文件下载、跨域请求，还是构建复杂的Web应用，理解并熟练使用这两个接口都是至关重要的。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和的工作原理，并在实际项目中灵活应用。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论！
Es环境搭建 ▎kibana组件 ▎ik分词器 ▎idea继承Es ▎idea中Es操作
文章浏览阅读745次，点赞17次，收藏30次。/精确条件查询 searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("title","美国"));_es可视化 windows kibana
深入理解数据库中的聚集索引与非聚集索引
文章浏览阅读539次，点赞11次，收藏4次。URI（Uniform Resource Identifier）是一种用于标识资源的字符串。URI可以进一步分为URL和URN（Uniform Resource Name）。scheme：定义了访问资源所使用的协议，如httphttpsftp等。authority：通常包括主机名（hostname）和端口号（port），如。path：标识资源在服务器上的路径，如。query：包含请求参数，通常以?开头，多个参数用分隔，如?。fragment：标识资源内部的某个部分，通常以开头，如#section1。
Es概念理解 ▎Es索引库操作 ▎Es文档操作
文章浏览阅读868次，点赞14次，收藏13次。正向索引:Mysql采用正向索引,正向索引基于文档id创建索引.查询词条时必须先找到文档,而后判断是否包含搜索的内容.字符串:text(可分词的文本),keyword(精确值,例如:品牌,国家,邮箱)数值:long,integer,short,byte,double,float。index:是否创建索引参与搜索,默认为true,如果不需要参与搜索设置为false。"info":"我叫张三丰,是太极拳创始人",索引库和mapping一旦创建无法修改,但是可以添加新的字段。"name":"张三丰”,
161 构建一个基本代理
文章浏览阅读239次，点赞2次，收藏5次。它被赋予一组工具，这些工具可以是任意函数，甚至是完整的LlamaIndex查询引擎，并且它会选择最适合完成每个步骤的工具。在LlamaIndex中，你可以选择使用我们预打包的代理/工具，或者从头开始构建自己的代理工作流程，这在“构建工作流程”部分有详细介绍。如你所见，这些是普通的Python函数。文档字符串注释为代理提供了关于工具功能的元数据：如果你的LLM在选择使用哪个工具时遇到困难，这些文档字符串是你应该首先调整的内容。在这个简单的示例中，我们将创建两个工具：一个用于将数字相乘，另一个用于将数字相加。
【Python数据预处理系列】掌握数据清洗技巧：如何高效使用drop()函数去除不需要的列
文章浏览阅读494次，点赞10次，收藏4次。在数据分析和预处理的过程中，经常会遇到需要从数据集中移除某些列的情况。本文将引导您了解如何使用drop函数高效地去除不需要的列，帮助您提升数据处理技能，确保您的数据集只包含对分析有价值的信息。我们将介绍不同编程语言中实现这一目标的具体方法，并提供实用的操作步骤和示例代码，使您能够轻松应对各种数据清洗任务。无论您是数据分析师、数据科学家还是业务分析师，本指南都将是您处理数据时的得力助手。_pcl量表中asd回避
162 使用本地模型的代理
文章浏览阅读113次，点赞3次，收藏2次。由于我们将进行代理工作，我们需要一个非常强大的模型，但最大的模型在笔记本电脑上很难运行。我们认为mixtral 8x7b是一个在性能和资源之间的良好平衡，但llama3也是一个很好的选择。如果你对使用OpenAI或其他远程模型感到满意，可以跳过这一部分，但许多人对使用自己运行的模型感兴趣。最简单的方法是通过我们的朋友在Ollama的出色工作，他们提供了一个易于使用的客户端，可以为你下载、安装并运行越来越多的模型。第一次运行时，它还会自动为你下载和安装模型，这可能需要一些时间。
【数据分析系列】交叉列联表与卡方检验：数据解读与Python实践应用
文章浏览阅读2.2k次，点赞20次，收藏25次。在数据分析中，交叉列联表和卡方检验是分析分类数据的有力工具。本篇博客将详细解释交叉列联表的构成以及如何运用卡方检验对表中数据进行统计显著性分析。文章还将讨论卡方检验中的两个关键元素：卡方统计量和P值，并解释它们在假设检验过程中的重要性。通过具体实例，展示从数据收集到列联表构造，再到卡方检验的详细步骤。本篇博客旨在为读者提供一站式的指南，从理解交叉列联表和卡方检验的基本概念到能够独立进行数据分析和结果解释，帮助研究人员、数据分析师或任何对统计实践感兴趣的读者，有效利用这些工具来洞察和解析分类数据。_交叉表卡方检验
163 为代理添加RAG（检索增强生成）
文章浏览阅读152次。你的代理现在可以使用任何任意高级的查询引擎来帮助回答问题。你还可以根据需要添加任意数量的不同RAG引擎，以查询不同的数据源。接下来，我们将看看如何使用LlamaParse回答更高级的问题。为了演示如何在代理中使用RAG引擎作为工具，我们将创建一个非常简单的RAG查询引擎。我们的源数据将是维基百科上关于2023年加拿大联邦预算的页面，我们将其打印为PDF。为了读取PDF并对其进行索引，我们需要一些新的依赖项。我们之前直接传递了LLM，但现在我们需要在多个地方使用它，因此我们将它添加到全局设置中。
【Python预处理系列】深入理解过采样技术及其Python实现
文章浏览阅读2.3k次，点赞49次，收藏34次。本文旨在为读者提供一个关于过采样技术的全面概述，包括其基本概念、实现方法以及与数据增强的关系。过采样是处理不平衡数据集的常用技术之一，通过增加少数类的样本来平衡类别分布。我们将重点介绍SMOTE（合成少数过采样技术）算法，并通过Python代码示例演示如何在不平衡数据集上应用SMOTE进行过采样。文章还将探讨过采样和欠采样是否属于数据增强的范畴，并解释在PCA降维过程中X_pca与y之间的内在联系。最后，我们将对比展示过采样前后的数据分布情况，以直观地理解过采样对数据集的影响。_python smote
164 使用LlamaParse增强功能
文章浏览阅读94次。首先，你需要一个LlamaCloud API密钥。这很糟糕，因为我们恰好知道确切的数字在文档中！但PDF很复杂，有表格和多列布局，LLM错过了答案。幸运的是，我们可以使用LlamaParse来帮助我们。正如你所见，解析质量对LLM的理解有很大影响，即使是相对简单的问题。接下来，我们来看看如何使用记忆来帮助我们回答更复杂的问题。在之前的示例中，我们向文档提出了一个非常基本的问题，即预算总额。现在你可以在代码中使用LlamaParse了。你可以随时查看仓库以了解这段代码的样子。
【数据可视化系列】使用Python和Seaborn绘制相关性热力图
文章浏览阅读1.2k次，点赞4次，收藏9次。在数据科学领域，了解不同特征之间的相关性是非常重要的。本教程将引导你如何使用Python编程语言和Seaborn库来绘制鸢尾花数据集（Iris dataset）的特征相关性热力图。我们将首先导入所需的库，包括pandas和scikit-learn，然后加载鸢尾花数据集并提取其特征和目标变量。接下来，我们将创建一个数据框来存储这些数据，并使用Seaborn库中的heatmap函数来生成一个可视化的相关性热力图。这个图将帮助我们快速识别数据集中哪些特征之间存在强烈的相关性，从而为进一步的数据分析提供洞见。_seaborn heatmap颜色
165 记忆功能
文章浏览阅读110次，点赞2次，收藏3次。我们已经对代码进行了多次添加和删除。为了清楚地了解我们正在使用的内容，你可以在仓库中查看我们代理的当前代码。它使用OpenAI作为LLM，并使用LlamaParse来增强解析。代理记住了它已经从前面的提问中获得了预算分配，并且可以回答像“将这两个分配加在一起”这样的上下文问题，而不需要具体指定是哪些分配。它甚至正确地使用了其他加法工具来求和。这展示了LlamaIndex中代理的一个强大功能：记忆。通过展示记忆功能如何帮助，让我们为代理添加一些更复杂的工具。我们还连续添加了三个问题。
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