资源【黑马程序员】全面深入Mysql数据库优化_java进阶教程

资源【黑马程序员】全面深入Mysql数据库优化_java进阶教程 资源简介：本课程作为MySQL高级课程, 主要讲解了MySQL中的视图/存储过程/触发器/索引等对象的使用、常见的SQL语句优化的技巧 、应用优化、数据库优化、数据库日志等方面的知识，并通过综合案例，对课程中的知识进行一个整合应用。 链接：点击获取 关键词：#学习 #知识 #课程 #资源 频道：@yunpanpan 投稿：@zaihuaboxbot 搜索：@yppshare

《AI指令教程合集》简介：《AI指令教程合集》是一套全面且系统的AI指令学习资料集合，致力于帮助不同层次的学习者掌握各类AI工具

《AI指令教程合集》 简介：《AI指令教程合集》是一套全面且系统的AI指令学习资料集合，致力于帮助不同层次的学习者掌握各类AI工具的指令运用技巧。这套合集涵盖了当前主流的AI工具，如自然语言处理领域的ChatGPT、图像生成领域的Midjourney以及数据分析领域的相关AI助手等。教程从基础指令开始讲解，详细介绍如何使用指令实现文本生成、图像创作、数据分析等基础功能，让零基础的学习者也能轻松入门。对于有一定基础的学习者，合集中深入探讨高级指令技巧，包括指令优化、参数调整等内容，以实现更精准、更符合需求的输出效果。此外，还包含大量实际应用案例，涵盖内容创作、设计、数据处理、办公等多个场景，帮助学习者理解在不同工作和生活场景下如何灵活运用指令解决实际问题，全面提升利用AI提高工作效率的能力 标签： #AI指令#教程合集#AI学习#工作效率提升#AI工具 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/bc4686819972

《尚硅谷2025最新版Spark视频教程 带源码课件 》

《尚硅谷2025最新版Spark视频教程 带源码课件 》 简介：本课程系统讲解Apache Spark大数据处理框架，涵盖从基础概念到高阶应用的全面知识体系，结合工业级实战案例解析核心模块与编程技巧。配套完整源码课件，通过手把手项目演练帮助学员掌握实时计算、分布式SQL、机器学习等场景开发技能。 亮点：基于Spark 3.x新特性设计课程主线，融入电商日志分析、金融风控等6大行业案例；独家提供调优技巧与源码级架构剖析，配备在线答疑社区与自动化评测系统，助力快速构建企业级大数据解决方案。 标签：#Spark #大数据开发 #源码解析 #分布式计算 #尚硅谷2025 #实战项目 链接：https://pan.quark.cn/s/d5720b32953e

elvis写了一篇非常详细的文章来介绍 RAG 生态的所有部分，还会添加清晰易懂的参考文献列表以及技术性编程教程帮助提高 RAG

elvis写了一篇非常详细的文章来介绍 RAG 生态的所有部分，还会添加清晰易懂的参考文献列表以及技术性编程教程帮助提高 RAG 系统的性能。 主要内容来自《大语言模型的检索增强生成：一项调查》这篇论文，我简要总结了一下文章每个部分的内容，感兴趣可以去看原文： 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术，旨在通过结合外部知识源，如数据库，来提升大语言模型（LLMs）的能力。它主要用于解决领域知识的缺失、事实性问题和生成错误。RAG特别适用于那些需要最新知识、又不需针对每个特定任务重复训练LLM的应用场景，比如对话代理和知识密集型任务。 RAG如何工作 RAG通过接收输入的提示信息，从资源如维基百科中检索相关文档，再将这些文档作为上下文来生成回答。这种方法使LLMs能够访问最新的信息，并生成更准确、更可控、更相关的内容。它能及时适应不断变化的信息，这对于LLM来说至关重要，因为它们的知识库本身是静态的。 RAG系统的发展 RAG系统已经从初级阶段（Naive RAG）发展到高级阶段（Advanced RAG）和模块化阶段（Modular RAG），以解决性能、成本和效率的限制。高级RAG通过优化不同阶段，如预检索、检索和检索后处理，来提高检索质量。模块化RAG则通过调整不同的功能模块来适应特定问题的背景，提供了更大的灵活性。 RAG系统的关键组成 检索：包括提升语义表示、对齐查询与文档，以及调整检索器输出以符合LLM的偏好。 生成：涉及将检索到的信息转化为连贯的文本，并在检索后对LLM进行微调。 增强：在生成任务中融合检索到的段落的上下文，包括不同阶段和增强数据源。 RAG与模型微调 RAG适合用于集成新知识，而模型微调则有助于提升模型的性能和效率。这两种方法可以互补，结合提示工程（Prompting Engineering），能够优化LLM在复杂和可扩展应用中的表现。 RAG的评估 RAG系统的评估基于检索到的上下文质量和生成的内容质量。评估指标包括规范化折扣累计增益（NDCG）、命中率、F1值和精确匹配（EM）等。评估重点是上下文的相关性、答案的准确性和相关性，以及抗噪声能力和信息整合能力。 RAG面临的挑战与未来展望

今年的灵耀X 13 相较上一代机身，无论是内在的硬件还是外观，都进行了全面的升级。2022 款的灵耀X 13 机身仅重 1kg，

今年的灵耀X 13 相较上一代机身，无论是内在的硬件还是外观，都进行了全面的升级。2022 款的灵耀X 13 机身仅重 1kg，用两只手指就能夹起，在一众轻薄本中属于羽量级选手，轻如鸿毛，极致便携。 但令我吃惊的是，按压机身表面几乎没有任何变形这台机器的刚度表现完全不像是这个重量的机器，built exceptionally well（做工极佳）。 这一切，除了全新设计的高刚度机身结构，还要归功于全新的机身材质和工艺灵耀X 13 整机采用铝镁合金打造。这种材料密度低，抗拉强度高，延伸率强，常被用于航空工业。最大程度上地发挥这种材料轻、韧、高强度的特性，是全新机身设计的核心。 在这种强韧材料和精巧设计的加持下，灵耀X 13 在将整机厚度控制在 14.9mm，且仍通过了严苛的 MIL-STD 810H 军工级品质认证。 A 面采用的是一个 A 形的 monogram，这一徽标是华硕的 30 周年纪念 logo，以向上升起的英语字母 A 融合中文“人”字形，纪念“精彩创新 30 年”。 同样没有缺席的还有灵耀家族设计的同心圆纹理这一设计被放在了转轴的侧面作为装饰，点缀了机器硬朗的、由直线主导的侧面轮廓。 转轴阻尼调教良好，没有多余的晃动，使用单指即可打开屏幕，这个小细节让整机的使用体验优雅了不少。很多时候，这种微小的细节恰恰是旗舰才会关注的领域。 Slim & Sleek，时尚而又优雅，这就是灵耀X 13 给我们的第一印象。

苹果调整声学团队 原AirPods和HomePod负责人即将卸任

苹果调整声学团队 原AirPods和HomePod负责人即将卸任 该集团拥有约300名员工，是苹果不断增长的AirPods和扬声器业务的核心部分。它负责声音和麦克风技术，并帮助开发了空间音频等软件功能，这些功能已成为AirPods、HomePods和新款Vision Pro耳机的卖点。该小组还在苹果的硅谷办公室运营音频测试实验室。此次领导层变动加剧了苹果硬件工程部门的动荡，该部门由John Ternus负责。苹果公司负责iPhone、Apple Watch和AirPods产品设计的副总裁Tang Tan最近离职。为了准备这一举措，Geaves的团队在去年12月被转移到负责Beats耳机和HomePod的高管Matt Costello手下。Geaves在2011年加入苹果，之前他在音频公司Bowers & Wilkins负责研发工作。他将继续留在苹果担任Costello的顾问。在Tan离开后，Costello还承担了配件产品设计团队的责任。苹果高管上周在内部宣布了最新的领导层变动。声学组推出的最引人注目的产品是AirPods，它已经迅速成为最畅销的产品，也是人们坚持使用苹果设备生态系统的主要原因。在过去的两年里，吉夫斯一直专注于对阵容进行全面改革。消费者将在未来几个月看到这一努力的成果，届时苹果将开始推出改版机型。据估算，AirPods现在每年为苹果带来超过150亿美元的收入，引领着个人音频产品市场。Geaves也是HomePod智能音箱开发的关键人物，但HomePod并没有立即受到欢迎。该产品于2018年首次发布，由于价格更便宜，近年来势头强劲。声学团队也一直在努力探索新产品，如壁挂式智能显示器和iPad和HomePod的组合设备。熟悉苹果音响部门的人士认为，吉夫斯在过去几年里一直在计划退休，而担任顾问只是迈向退休的过渡步骤。在过去的几个月里，许多高管决定离开，包括硬件工程副总裁DJ Novotney，他也向Costello汇报工作，还有高级设计师Bart Andre。 ... PC版： 手机版：