ljbguanli - 博客园

2025年10月5日

摘要：文章目录环境准备知识库加载1. Retriever - embeddings ?️1.1 将文档拆分为chunks1.2 词嵌入1.3 构建向量数据库Nearest Neighbor search algorithm （最近邻搜索算法）Distances （距离）点积（Dot Product）：余弦阅读全文

posted @ 2025-10-05 15:01 ljbguanli 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)

实用指南：云原生时代 Kafka 深度实践：03进阶特性与最佳实践

摘要： 3.1 数据可靠性与一致性Producer 端可靠性策略Kafka 通过acks参数控制消息确认机制，不同设置适用于不同场景：acks=0：Producer 发送消息后不等待 Broker 确认，立即返回。这种模式吞吐量最高，但可能丢失消息（如网络故障导致消息未到达 Broker）。适用于对可靠性要阅读全文

posted @ 2025-10-05 14:50 ljbguanli 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

C++ Vector算法精讲与底层探秘：从经典例题到性能优化全解析 - 指南

摘要：前引：在C++标准模板库（STL）中，vector作为动态数组的实现，既是算法题解的基石，也是性能优化的关键战场。其连续内存布局、动态扩容机制和丰富的成员函数，使其在面试高频题（如LeetCode、洛谷）中频繁登场。本文聚焦六大经典算法场景（含杨辉三角、去重、结构体排序等），深入解析vect 阅读全文

posted @ 2025-10-05 14:14 ljbguanli 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

MCP协议重构AI Agent生态：万能插槽如何终结器具孤岛？

摘要：前言在人工智能技术快捷发展的2025年，MCP(Model Context Protocol，模型上下文协议)正逐渐成为AI Agent生态系统的关键基础设施。这一由Anthropic主导的开放协议，旨在解除AI模型与外部工具和数据源之间的连接难题，被业界形象地称为AI世界的"USB-C接口"。当A 阅读全文

posted @ 2025-10-05 13:56 ljbguanli 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)

【LUT技术专题】图像自适应3DLUT - 指南

摘要： 3DLUT开山之作: LearningImage-adaptive 3D Lookup Tables for High Performance Photo Enhancement in Real-time（2020 TPAMI ）专题介绍一、研究背景二、图像自适应3DLUT方法2.1 前置知识2.2 阅读全文

posted @ 2025-10-05 13:40 ljbguanli 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)

完整教程：OS9.【Linux】基本权限(下)

摘要：目录1.默认权限掩码修改权限掩码目录的权限说明r权限w权限x权限结论家目录权限2.共享目录粘滞位t 承接OS8.【Linux】基本权限(上)文章1.默认权限创建用户时拥有者所属组都是该用户,而且对其他人没有任何权限掩码新建文件new.txt1和目录folder后,立刻查看它们的权限:显示目录的默认权阅读全文

posted @ 2025-10-05 13:25 ljbguanli 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

入门AJAX——XMLHttpRequest（Get） - 教程

摘要：一、什么是 AJAXAJAX = Asynchronous JavaScript And XML（异步的 JavaScript 和 XML）。1、XML与异步JSXML: 是一种比较老的前后端数据传输格式（已经几乎被 JSON 代替）。它的格式与HTML类似，通过严格的闭合自定义标签实现对数据的解释阅读全文

posted @ 2025-10-05 12:37 ljbguanli 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)

python中使用高并发分布式队列库celery的那些坑 - 指南

摘要： python中使用高并发分布式队列库celery的那些坑? 简单理解?️ 核心功能? 工作机制? 示例代码（使用 Redis 作为 broker）? 常见搭配? 我的环境?第一个问题?第二个问题原因分析Celery 是一个用于分布式任务队列的 Python 库，常用于处理异步任务（即任务不需要立阅读全文

posted @ 2025-10-05 12:08 ljbguanli 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

目标检测任务的评估指标P-R曲线 - 指南

摘要： P-R曲线（Precision-Recall Curve）是目标检测、图像分类等任务中常用的评估模型性能的工具之一。它通过展示精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系来辅助我们理解模型的表现。✅ 精确率（Precision）和召回率（Recall）精确率（Precision 阅读全文

posted @ 2025-10-05 11:48 ljbguanli 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)

详细介绍：ck-editor5的研究 (5)：优化-页面离开时提醒保存，顺便了解一下 Editor的生命周期和 6大编辑器类型

摘要：前言经过前面的 4 篇内容，我们已经慢慢对 CKEditor5 熟悉起来了。这篇文章，我们就来做一个优化，顺便再补几个知识点：当用户离开时页面时，提醒他保存数据了解一下 CKEditor5 的六大编辑器类型了解一下 editor 实例对象的生命周期大致效果如下：提醒用户退出页面功能(3步)想象一下阅读全文

posted @ 2025-10-05 10:51 ljbguanli 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)