文章分类 - 代码世界
摘要：LangChain 应用方向简述 1. RAG（Retrieval Augmented Generation） 基于 LangChain + 检索 实现内容生成 典型应用： RAG Search 企业知识库问答 垂直行业信息咨询 智能聊天机器人（客服） 文档摘要 RAG增强检索 文本embeddin
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摘要：LangChain、LangSmith 和 LangGraph的异同 名称 功能定位 类比/关键词 面向对象 LangChain 构建链式 LLM 应用的工具包 “后端框架”，“拼图搭建工具” 开发者 LangGraph 构建多步骤、状态驱动 LLM 流程图 “流程图框架”，“RAG FSM 状态机
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摘要：引言 在使用大语言模型（LLM）时，我们通过文本或图片形式的 prompt 输入，指导模型输出目标明确的内容。虽然人人都可以写 prompt，但高效的 prompt 往往较复杂。 LLM 的输出效果受多方面影响，包括：所用模型、训练数据、模型配置、词语选择、语气风格、结构设计、上下文信息。 一个设计
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摘要：场景 bank-contention（银行竞争——并发） 通过并发的场景，开展并发银行业务，通过账户加总验证结果是否正确。 转账 事务模拟（A减少，B增加）启动多个并发客户端，中途kill节点，或断网，重启服务等，查看账户是否一致。使用余额加总检查事务一致性。 BEGIN TXN; UPDATE T
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摘要：Transformers 综合解析与总结 Transformers 自 2017 年由 Google 提出以来，已成为处理文本、图像、音频等多模态数据的重要架构。其基本思想是通过自注意力机制（Attention）和前馈神经网络（MLP）对输入信息进行编码，再借助解码或生成机制预测下一个 token，
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摘要：🧠 神经网络训练流程（MLP） [1. 输入层] 784个像素点 │ ▼ ╭────────────────────────────╮ │ 1️⃣ Forward Propagation 初始值│ │ 输入 → 加权和 → 激活函数 → 输出预测 ŷ │ （训练或预测步骤） ╰─────────
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摘要：闭包是一种匿名函数，他可以捕获并存储其环境中的变量。 捕获外部变量 按引用捕获（默认行为，类似 &T） 按值捕获（类似 T） 可变借用捕获（类似 &mut T） let x = 5; let square = |num| num * x; println!("{}", square(3)); //
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摘要：sql注入：sql注入是用户输入数据拼接到动态SQL中造成数据库漏洞。 类型：① 错误触发（触发数据库返回内部错误信息） ② 盲注（布尔盲注、时间盲注sleep()。） ③联合查询（UNION 多个结果） ④ 堆叠查询注入（利用分号，分隔多个语句） sqlmap注入study：https://www
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摘要：📎 Clippy 学习总结：提高 Rust 代码质量的工具 🎯 1. 什么是 Clippy？ ✅ Clippy 是 Rust 官方提供的静态代码分析工具，旨在通过检测常见错误、代码风格问题和潜在的安全隐患来帮助开发者编写更干净、更高效的 Rust 代码。 Clippy 通过 lints（警告/建
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摘要：📌 Rust 宏（Macro） Rust 中的 宏（macro） 是一种 元编程 机制，允许编写可扩展、动态生成的代码。相比于函数，宏能够： 在编译时展开，减少运行时开销 接受不同数量的参数，不像函数必须指定固定的参数 操作 Rust 代码结构，可以生成代码块、表达式、类型等 🌟 Rust 宏的
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摘要：✅ 智能指针（Smart Pointer） 🧠 智能指针不仅像普通指针一样存储数据的内存地址，还具有 自动管理内存 的功能，包括： 资源分配与释放（drop）。 引用计数（Rc、Arc）。 栈、堆数据的自动管理。 📚 常见的智能指针类型 1️⃣ Box<T> — 将数据存储在堆上 Box<T>
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摘要：机器学习 1. 监督学习 Regression(回归任务) 回归任务的目的是预测一个连续值。常见的包括 scikit-learn、XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 回归任务的目的是预测一个连续值。许多机器学习库和框架都提供了回归算法，常见的包括 scikit-learn、X
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摘要：Rust 全符号使用指南 常见 一、基础符号 1. 算术运算符 + ：加法 - ：减法 * ：乘法 / ：除法 % ：取余 2. 赋值运算符 = ：赋值 += ：加后赋值 -= ：减后赋值 *= ：乘后赋值 /= ：除后赋值 %= ：取余后赋值 3. 比较运算符 == ：等于 != ：不等于 > ：
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摘要：Rust 迭代器 (Iterator) 1️⃣ 什么是迭代器？ 在 Rust 中，迭代器是一种对象，它实现了 Iterator 特征（trait）。最常见的用法是对集合进行遍历，比如数组、向量、HashMap 等。 核心定义： pub trait Iterator { type Item; fn n
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摘要：🌿 1. capitalize_words_vector 函数解析 fn capitalize_words_vector(words: &[&str]) -> Vec<String> { words.iter().map(|&word| capitalize_first(word)).collec
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摘要：Rust 生命周期（Lifetimes）学习总结 1️⃣ 生命周期的基本概念 Rust 的生命周期是一种保证引用有效性的机制，用来防止悬垂引用和数据竞争。 生命周期标注是告诉编译器不同引用之间的关系，以确保引用不会比其引用的数据活得更久。 生命周期不会改变数据的生存时间，而是检查引用的使用是否合法。
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摘要：1. 传统机器学习的应用场景 聚类：无监督学习，即数据没有标签，模型的目标是根据数据的相似性自动发现数据中的潜在结构或分组。 目标：给定一个输入数据集，模型的任务是将数据集划分为若干组（或簇），每个组内的数据相似度较高，而不同组之间的数据相似度较低。根据数据本身特征进行分组。 应用场景： 客户细分：
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摘要：在 Rust 中，方法的参数传递方式非常讲究所有权、借用和可变性。 通过以下几种方式来传递方法的参数： &self（不可变引用） &mut self（可变引用） self（值传递） mut self（可变的值传递） 1. &self — 不可变引用 语法：fn method(&self) 说明：&s
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摘要：Rust 的 trait 它定义了一组方法，允许不同类型实现这些方法，提供行为的抽象。用于泛型约束、共享行为和多态，类似于一种父接口（默认实现、多重继承、关联类型和泛型），trait还可以为已有stract进行扩展方法使用。 在 Rust 中，trait（特征）是一种定义共享行为的机制，类似于其他语
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摘要：Rust 泛型 Rust 中的泛型允许你编写更通用、灵活和可重用的代码。通过使用泛型，函数、结构体、枚举和方法可以操作多种数据类型，而无需为每种数据类型编写单独的实现。以下是对 Rust 泛型的全面学习总结，包含其基础概念、用法及常见应用。 1. 泛型基础 在 Rust 中，泛型用于函数、结构体、枚
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