Spring AI RAG 历史数据增强 fine-tuning 垂直领域针对性训练回答方式 function-call 大模型无法查询实时数据，需要后端处理生成 AI平台架构 LLM微调工具该项目是用于微调和优化大型语言模型（LLM）的 Python 工具库。它通过动态量化和显存优化技术，提高了模型微调速度，同时将显存占用降低 70%-80%，并支持多种硬件配置、LLM、超长上下文任务等功能。除此之外，还提供了可直接在线体验的 Jupyter Notebook 示例，降低了大模型微调的门槛。 https://github.com/unslothai/unsloth https://unsloth.ai/ AI应用开发架构 AI关键字多模态、智能体、知识蒸馏、AIGC 多模态 接收多种训练材料从而高度提升感知能力 多模态学习（Multimodal Learning）是一种利用来自不同感官或交互方式的数据进行学习的方法，这些数据模态可能包括文本、图像、音频、视频等。多模态学习通过融合多种数据模态来训练模型，从而提高模型的感知与理解能力，实现跨模态 ...

学习摄影相机参数曝光三要素 快门 光圈 感光度 机位平视机位 基本正视，微微形成俯视仰视提升感觉 技巧 调整高低位来强化镜头语言、规避负面元素 影调 作用 情感表达 高调：日系小清新、儿童摄影、青春校园、元气少女 中调：（情绪起伏不大，细节纹理更好）胶片复古感、纪实、生活、安静 低调：悲伤、静密、压抑、颓废 光影 长：以原调为主、其他调分别都有占比 中：以原调为主、包含其他的一个调 短：只有原调 直方图 色调构景 远景 中景 近景 特写 01.入门—视频基础与手机拍视频的重要设置_哔哩哔哩_bilibili 02.参数—控制视频画面的曝光与对焦虚实_哔哩哔哩_bilibili 视频拍摄四个稳定 03.防抖—手机如何拍摄出稳定的视频画面_哔哩哔哩_bilibili 慢动作 提升视觉感染力，展示动作细节，带动情绪 04.慢动作—让你的视频画面更有感染力_哔哩哔哩_bilibili 延时摄影 适合拍摄变化的景物 05.延时—延时摄影让你的视频更加酷炫_哔哩哔哩_bilibili 移动延时摄影 运镜 通过机位移动增 ...

SHEIN腾飞的思考 SHEIN是一家主打快时尚品牌的中国境内打造的海外服装品牌。SHEIN采取一种小单快反的经营模式，结合广东省完善的服装供应链，快速迭代产品，其兴起主要有以下三点闭环：1、 需求预测 2、 饱和铺货 3、 超量营销 小单快反模式广州地区有非常完善的服装供应体系，SHEIN在此基础上联合上万家代工厂，短周期内快速生产大量款式去验证市场，再根据市场反馈区快速铺货！ 就是国内的快进快出+批量预测选款+大规模试款，国外没见过这么卷的！ 有几个朋友现在在希音仓库工作，有的做组长有的拣货员，组长固定工资，最辛苦是拣货员，每天工作就是一直走，日夜两班倒，8点到8点，上满22天开始剩下的时间按双倍计件，不休息的话底薪+计件8000+，我朋友做拣货员不休息不要命一个月能12000+，代价是半月板损伤经常要去医院检查，他现在升组长了，上班不用走每天控制组员异常率看上级脸色天天开会写报告比当拣货员还要累 出口价格优势正由于国内过于成熟内卷的服装供应链，SHEIN服装价格走出海外价格普遍低于国外自己的本土品牌 我来阴国前完全不知道这个网站来了以后发现本地衣服又丑又贵，淘宝转运费也不 ...

Caffenie 性能超过redis！ Caffeine本地缓存-CSDN博客 java缓存框架Caffeine详解_java caffeine-CSDN博客 使用场景： 1、保存固定不变且经常需要用到的参数 2、读多写少的场景 使用方法 引入依赖 1234<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> </dependency> 开启caffeine并且定义缓存当然也可以设置过期时间，在读多写少的场景下也能保证数据的可靠性 1.expireAfterWrite(5,TimeUnit.MINUTES) 12345678910@Configuration@EnableCachingpublic class CaffeineConfig { @Bean public CaffeineCach ...

物联网怎么学习？物联网从整个体系结构来看，可以分为三个层面。 第一是设备层，也就是各种硬件设备。 设备组件有传感器，比如测量温度、湿度、光照强度等参数的设备；也有执行器，比如控制电路通断的继电器、实现物体移动的马达等物联网设备，不仅涉及传统嵌入式系统的开发，而且也需要考虑通信技术，比如 Wi-Fi、蓝牙和蜂窝网络等。你只有熟悉它们的特点，才能在实践中做出正确的选择。 第二是网络层，主要关注的是设备与物联网平台的通信协议。 物联网的网络通信仍然是基于互联网的，所以底层还是 TCP/IP 协议。应用中你更多需要了解、掌握的是具体的网络协议，比如 HTTP、MQTT 和 AMQP 等。在做物联网系统设计的时候，你得搞清楚这些协议的适用场景。 第三是应用层，也就是实现具体业务逻辑的地方。除了像普通互联网后台一样，要面对服务器框架、数据库系统、消息队列等问题外，物联网系统首先需要处理的就是海量的数据。这又可以分为三个方面：数据存储，比如 NoSQL 数据库和时序数据库的选择。数据处理，比如 Spark、Flink 等大数据处理框架的不同特点，批处理和流处理的适用场景等。数据分析， ...

influxDB influxDB快速入门实战教程_influxdb教程-CSDN博客 springboot整合influxDB： SpringBoot整合InfluxDB-CSDN博客 使用场景 使用于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等 时序数据库是一种按照时间存储的数据库。解决是海量数据的高效插入查询。主要应用在互联网的大规模数据统计分析上面,物联网的信息收集方面。 influxdb数据存储架构每个database 可以有多个RP(retention policy数据保存策略)，但是只有一个默认策略。策略下按照时间段分为多个ShardGroup,每个ShardGroup存储一个时间段的数据。每个shardgroup下分多个shard来存储数据。 创建数据库1create database influx 设置数据库属性 设置数据保留策略语法 1CREATE RETENTION POLICY "influx_retention" ON "influx" DURATION 30d REPLICATION 1 DE ...

优秀学习笔记Canal：数据库实时更新通知 Canal是一款阿里的MySQL实时同步框架 数据想要实时同步？这才是最佳实践｜Java｜Canal｜框架_哔哩哔哩_bilibili alibaba/canal: 阿里巴巴 MySQL binlog 增量订阅&消费组件 (github.com) Ruoyi快速入门若依框架快速开发项目（不涉及底层逻辑，只是简单使用）-CSDN博客 创建自己的模块需要对pom的操作： 创建自己的模块ruoyi 1234567891011121314151617181920212223242526272829<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schem ...

怎么讲好一个故事起 交代故事的起因，背景，时间，线索为后面的故事情节做铺垫 我今天去早上公交站赶车嘛，以为快迟到了，急急忙忙的，经过一个人行道突然有一辆车冲过来 承 承接上面的部分，也为下面内容做铺垫 刚好人行道中央有个老奶奶，我想去提醒他但是他离我太远了，那车子离老奶奶越来越近！ 转 转折！故事高潮 幸好在不远处有个警察赶忙把这辆高速行驶的车子拦了下来，我悬着的心也落了 合 一个好的结尾，往往是带有反思，或者情感的！ 感谢警察，是他们在维护社会的稳定，在我们看不到的地方一直保护我们！

峰-终定律 人对事的处理时间有限，往往对其他人的印象遵循，人性对认知的偏差：峰-终定律 高潮时和结尾时是记忆最深刻的地方，交朋友也是这样，困难的时候拉他一把， 最需要的时候，和交接结果的时候给予帮助！ 终可理解为最近一次见面！