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关于-github的六个神技巧

匹配 GitHub 拥有的存储库中的问题，按最少的反应和评论组合数排序 # 按反应排序 语法 例子 org:github sort:reactions 匹配 GitHub 拥有的存储库中的问题，按最高反应数排序...GitHub 拥有的存储库中的问题，按最多点赞 () 反应排序 org:github sort:reactions- -1 匹配 GitHub 拥有的存储库中的问题，按最多 () 反应排序 org:github...的仓库 forks:存储库 forks:10…20 匹配具有 10 到 20 个 fork 的存储库 # 按星数搜索 语法 例子 stars:500 匹配恰好有...，对搜索的执行方式有一些限制 1 必须登录 GitHub 上的用户帐户才能在所有公共存储库中搜索代码 2 只有当分叉的星数多于父存储库时，分叉中的代码才可搜索。...星号少于父存储库的分叉不会为代码搜索编制索引。要在搜索结果中包含星数多于父级的分叉，您需要将fork:true或添加fork:only到您的查询中。

1.8K10

chatGpt即将取代你——chatGpt做技术调研

创建一个数据库来存储电子表格数据。您可以选择使用关系型数据库如MySQL、PostgreSQL等，也可以选择使用NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等。...Grid.js：Grid.js是一个基于JavaScript的轻量级表格库，用于创建可定制的电子表格。它支持服务器端和客户端分页、排序和筛选，并且易于集成到任何Web应用程序中。...你需要将程序中的 API_ENDPOINT 常量设置为合适的 GitHub API endpoint，通常为 https://api.github.com/repos/。...为了实现在线电子表格，开源社区开发了许多优秀的框架和库，本文将介绍其中几个最流行的框架以及如何使用 Node.js 更新这些框架的 GitHub 星数。...在读取表格数据时，使用 xlsx-populate 模块对 Excel 文件进行操作，将查询到的 star 数量填入表格中。

3.6K50
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    如何构建Embedding?如何构建一个智能文档查询助手？

    嵌入通常用于以下方面： •搜索（结果按与查询字符串的相关性进行排序）•聚类（根据相似性将文本字符串分组）•推荐（推荐与文本字符串相关的项目）•异常检测（识别与相关性较低的异常值）•多样性测量（分析相似性分布...User_and_product_embeddings.ipynb[27] 我们可以通过对用户的所有评论进行平均来获得用户嵌入。...社会偏见 我们的模型通过对性别化的姓名、地域性姓名和一些刻板印象进行测试，发现了模型中存在偏见的证据。...为了快速搜索多个向量，我们建议使用向量数据库。您可以在GitHub上的我们的Cookbook中找到使用向量数据库和OpenAI API的示例。...3.存储embedding信息：将生成的文本embedding信息、文本分块以及文本关联的metadata信息存入如PostgreSQL这类支持向量存储的数据库中。

    1.7K10

    高效利用 GitHub 搜索，精准快速获取所需

    的存储库 hexo in:topics 3.2 按星数、分支数 语法 描述 stars:m…n 匹配 m 到 n 个星数的存储库 stars:>n 匹配大于 n 个星数的存储库>为判断，还可替换为>=...：匹配 2024 年 2 月之后更新的存储库（以 hexo 为例） hexo pushed:>=2024-03-01 3.5 按用户、组织 语法 描述 user:USERNAME 匹配用户为 USERNAME...的存储库 org:ORGNAME 匹配组织为 ORGNAME 的存储库 示例：匹配用户为 hexojs 的存储库（以 hexo 为例） hexo user:hexojs 3.6 按许可证 语法 描述...示例1：搜索 2024 年之后更新、星数大于 1k 的 hexo 存储库 hexo pushed:>=2024-01-01 stars:>1000 示例2：搜索 MIT 许可证、组织为 GitHub 、...在 GitHub 中诸如此类的效率方法还有很多，如果感兴趣可以查阅官方文档学习。

    74510

    关于深度学习、NLP和计算机视觉的30个顶级Python库

    请注意，下面是由Gregory Piatetsky绘制的图示，并按类型标表示了每个库，按星标和贡献者对其进行绘制，它的符号大小则是以该库在Github上的提交次数的对数表示。...Keras（https://github.com/keras-team/keras） 星标：50000，提交数：5349，贡献者：864 Keras是一个用Python编写的深度学习API，其运行于机器学习的顶级平台...Ignite（https://github.com/pytorch/ignite） 星标：3100，提交数：747，贡献者：112 高级库，可以帮助培训和评估神经网络在PyTorch中实现灵活和透明的使用...Finetune（https://github.com/IndicoDataSolutions/finetune） 星标：626，提交数：1405，贡献者：13 Finetune是一个库，它允许用户利用最先进的预训练的...Pillow（https://github.com/python-pillow/Pillow） 星标：7800，提交数：10799，贡献者：303 Pillow是对用户十分友好的PIL分支。

    81200

    数据蒋堂 | 前半有序的大数据排序

    我们不能解决通用的大排序问题，但在特定场合下却能设计出好算法提高性能 最近碰到这么一个案例，情况可以简化总结成这样：数据库中有表T，其中有两个重要的字段a和b，a是一个时间戳，精确到秒；b是用户号；其它字段用来表示用户...因为数据库为a建有索引，而数据也接近于按a有序存储，用索引取数就非常快。每一秒内的数据量并不大，可以在内存中排序，速度很快。...这个算法执行后立即就有数据开始输出，数小时内就完成了按序导出数据的任务，之所以需要数小时，主要还是从数据库中取数以及写入文件的时间（几十亿行和上T的数据量），排序本身几乎没有占用时间。...这两个问题的关键点都是需要按a,b排序，而在索引的作用下，这批数据看起来已经对a有序了，也就是待排序字段中的前一部分字段已有序了。...如果数据已经存储在可以保持次序的文件中，则这个方法的适应面会更宽泛一些，不需要事先知道a的起止时刻并循环每一秒，代码也会更简单些。

    56840

    PolarisMesh系列文章——源码系列（服务端启动流程）

    # 数据库连接地址，HOST:PORT 格式 # maxOpenConns: 300 # 最大数据库连接数 # maxIdleConns...北极星的 APIServer 层，通过插件化的设计，将北极星的能力通过各个协议对外提供，以及对其他注册中心组件的协议兼容。...gRPC、HTTP 协议对外提供，同时也可以通过 APIServer 插件对 eureka、xds 等第三方协议进行适配，将其转换为北极星的相关能力接口以及数据模型。...命名空间模块相关的数据操作不是非常频繁，数据操作都是直接和数据存储层进行交互，而依赖缓存模块则是为了解决在创建服务、配置时触发的命名空间自动创建动作，为了减少对数据存储层的调用，通过缓存存在性判断以及...；针对集群模式来说具体实现为 heartbeatRedis，即实例的心跳数据存储在 redis 集群中，从而各个服务端节点都可以获取到任意实例的上次心跳上报时间。

    61010

    微服务网关选型指南：从需求匹配到落地决策，选对网关少走弯路

    微服务网关选型指南：从需求匹配到落地决策，选对网关少走弯路在微服务架构落地过程中，网关作为 “服务入口的守门人”，其选型直接决定了系统的性能上限、安全性与可维护性。...限流熔断：原生支持（令牌桶 / 漏桶）- 动态路由：原生支持（API/CRD/ 控制台）- 灰度发布：原生支持（按权重 / 用户标签 / 请求参数）- 监控：集成 Prometheus/Grafana...应用 + 注册中心社区活跃度高（Spring 官方维护，GitHub 星数 3 万 +）高（Kong Inc....维护，GitHub 星数 3.5 万 +）高（Apache 顶级项目，GitHub 星数 1.8 万 +）低（Netflix 维护，更新缓慢，GitHub 星数 1.2 万 +）典型适用场景Spring...四、网关选型避坑指南：5 个常见误区与解决方案在实际选型过程中，很多团队会因经验不足陷入误区，导致后续架构改造困难。以下是 5 个常见误区及解决方案：1.

    78910

    面试资源、公共API、多样化学习路径，这10个GitHub库开发者必看

    本文作者全栈工程师 Simon Holdorf 列举了十个能够为所有软件工程师提供巨大价值的 GitHub 库。这些库均具备大量 GitHub 星数，显示其关联性、流行性和效用。...Build Your Own X GitHub 星数：61,300 GitHub 地址：https://github.com/danistefanovic/build-your-own-x 该库囊括了大量教程...Oh My Zsh 具备强大的插件和美观的主题，允许用户进行 Zsh 设置自定义。你需要花费一些功夫启动和运行它，不过网上有很多不错的教程和其他开发者的示例，可以帮助你找到最适合的设置。 4....Public API GitHub 星数：73,100 GitHub 地址：https://github.com/public-apis/public-apis 该库包含可用于项目和应用的免费 API...初看令人觉得吃不消，但这个库对在这一快速变化的行业中的趋势和工程师需要的技能提供了很有用的指导。 该库每年都会更新，以反映生态系统变化。

    38120

    面试资源、公共API、多样化学习路径，这10个GitHub库开发者必看！

    本文作者全栈工程师 Simon Holdorf 列举了十个能够为所有软件工程师提供巨大价值的 GitHub 库。这些库均具备大量 GitHub 星数，显示其关联性、流行性和效用。...Build Your Own X GitHub 星数：61,300 GitHub 地址：https://github.com/danistefanovic/build-your-own-x 该库囊括了大量教程...Oh My Zsh 具备强大的插件和美观的主题，允许用户进行 Zsh 设置自定义。你需要花费一些功夫启动和运行它，不过网上有很多不错的教程和其他开发者的示例，可以帮助你找到最适合的设置。 4....Public API GitHub 星数：73,100 GitHub 地址：https://github.com/public-apis/public-apis 该库包含可用于项目和应用的免费 API...初看令人觉得吃不消，但这个库对在这一快速变化的行业中的趋势和工程师需要的技能提供了很有用的指导。 该库每年都会更新，以反映生态系统变化。

    55320

    LLM 系列（八）：RAG 篇

    相反，它首先将用户的问题作为一个查询指令，在外部知识库（如公司的产品文档、数据库、知识图谱等）中进行搜索，找出与问题最相关的信息片段。...• 固定长度分块（Fixed-Size Chunking）：这是最简单粗暴的方法，按固定字符数（例如 500 个字符）切分文本。...它使用一个更强大但计算更密集的重排序模型（Reranker），通常是跨编码器（Cross-Encoder），来对初步召回的 50 个 Chunk 进行二次打分。...• 进行向量检索（标准的 RAG 步骤） • 执行 SQL 查询从结构化数据库中获取数据 • 调用外部 API 获取实时信息（如天气、股价） • 使用计算器进行数学运算 • 缓存增强生成 (Cache-Augmented...对于那些相对静态、大小可控的知识库，CAG 会在系统启动时就将所有知识预加载到模型的 KV 缓存中。这样，在响应用户查询时，就完全省去了实时检索的延迟，响应速度极快。

    3.5K20

    关于“Python”的核心知识点整理大全49

    大多数在线数 据集都可以以这两种格式中的一种或两种下载。学习使用这两种格式为学习使用其他格式的数据 做好了准备。 在下一章，你将编写自动从网上采集数据并对其进行可视化的程序。...对于喜欢的项目，GitHub用户可给它加星（star）以表示支持，用户还可跟踪他可能想使用的项目。...在本章中，我们将编写一个程序，它自动下载GitHub上星级最高的Python项目的信息， 并对这些信息进行可视化。...最 后一部分（&sort=stars）指定将项目按其获得的星级进行排序。 下面显示了响应的前几行。从响应可知，该URL并不适合人工输入。...为更深入地了解返回的有关每个仓库的信息，我们提取了repo_dicts中的第一个字典，并将 其存储在repo_dict中（见3）。接下来，我们打印这个字典包含的键数，看看其中有多少信息（见 4）。

    57310

    【数据蒋堂】列式存储的另一面

    我们在以前文章中讲过，索引的本质是排序，索引表中将存储有序的键值及该键值对应的原表记录位置。...实际常用的手段是把数据分块，块内数据采用列存，索引只建立在块上。这样可以用索引迅速定位所需要的数据在哪个块中，然后只要在块内进行扫描即可。 这种索引比行存索引会多一个块内扫描的过程，性能要低一些。...如果原数据按索引键值有序（索引键常常就是原表主键），那可以很容易地定位出目标数据所在的少量的几个块（大概率只在一块中），这时性能损失还可以容忍，可适用于按唯一ID值找出指定记录的场景。...行式存储时相对容易实现分段，只要每条（也可以每N条）记录后做一个结束标记，在分段时按字节数平均分成K段，然后在每段中寻找到结束标记后作为开始点即可。...这样就会有一个矛盾，首先，分块数不能太少了，否则就无法做到灵活分段了（只有5个分块时不可能做出10个分段），按现代服务器的CPU（核）数，要有上百个分块才能比较自由地平衡分段；但是，分块数又不能太多，列数据在物理上会被拆成多个不连续的小块

    1.2K50

    RAG效果差？7个指标让你的准确率大幅提升

    原文:https://mp.weixin.qq.com/s/VV29xpdOMEkbz4iXmD_szg在上一篇RAG评测完整指南：指标、测试和最佳实践中，我们对RAG系统中各个模块的评估方法进行系统的阐述...RAG系统的核心流程包含检索-生成两大环节，其中，检索环节本质是排序任务：系统根据用户的查询意图，从海量知识库中筛选、排序相关上下文片段，最终返回相关度Top-K的结果作为模型生成答案的依据。...分级相关性：按有用程度划分等级（如1-5星），例如：5星=完全覆盖查询答案，4星=大部分支撑答案，3星=部分辅助信息，2星=微弱相关，1星=无关。...多数检索排序指标要求输入二元相关性数据，因此需对分级得分进行后处理，如将4-5星视为相关，1-3星视为无关；若存在标注偏差（如不同标注者标准不一致），可通过加权或归一化调整阈值。...当知识库规模极小（如仅数十个片段），且需全量评估时可省略。但，RAG应用场景中的知识库数据一般都比较大，尤其是在企业级应用中，全量评估既无必要也无效率，因此Top-K截断是评估的必备环节。

    34410

    第三届数据库大赛 ADB 性能挑战赛赛题总结

    前言 之前在分享《海量无序数据寻找第 K 大的数》这篇文章时，就已经提到过我参加了阿里云举办的《第三届数据库大赛创新上云性能挑战赛–高性能分析型查询引擎赛道》，。...比赛限制 回到赛题，尽管 intel 提供了一套 PMem 专用的 API：https://github.com/pmem/pmemkv-java，但由于比赛限定了不能引入三方类库，所以等于直接告诉了参赛选手...quickSelect（难度：4 颗星） 在查询阶段，查询一个分区内第 N 大的数，最简单的思路是排序之后直接返回，a[N]，受到评测 demo 的影响，很多选手可能忽略了可以使用 quickSelect...不光是成功的优化点值得分享，也拿一个失败的优化分享一下，例如，将一半的数据存储在内存中，最终发现，申请内存的时间，倒不如拿去进行文件 IO，最终放弃了，可以见得在合理的架构设计下，PMem 的表现的确彪悍...好了，最后，我将我的代码开源在了 github：https://github.com/lexburner/2021-tianchi-adb-race。如果你对实现细节感兴趣，欢迎与我交流。

    94830

    Github上的5个高赞机器学习项目

    好在Github对每个项目都设有一个星级，如果用户对项目感兴趣，可以为库加注星标，这就如同社交领域的点赞功能，一般来说，获得高赞的项目，都是用户普遍比较关注的觉得还不错的项目。...face-recognition 项目地址： https://github.com/ageitgey/face_recognition 星标数：27428 该项目是世界上最简洁的人脸识别库。...它采用了业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，在Wild数据集中的Labeled Faces上具有99.38％的准确度。...awesome-tensorflow 项目地址： https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 星标数：14919 这个库并不包含代码，而是一组资源集合。...Style2Paints 项目地址： https://github.com/lllyasviel/style2paints 星标数：11,084 这是一个偏向应用的机器学习项目，其用途也非常有趣，就是给图像进行着色

    96510

    大模型系列——解读RAG

    在 LangChain中，这是在集成检索器类中实现的，例如，一个 Faiss 矢量索引和一个基于 BM25的检索器，并使用 RRF 进行重新排序。...例如，如果问“ 在Github上Langchain 或 LlamaIndex 上哪个有更多颗星?”...，不太可能在语料库中找到直接的对比，将这个问题分解为两个子查询是有意义的，前提是要有更简单和更具体的信息检索，例如 “ Langchain 在 Github 上有多少颗星?”...“Llamaindex 在 Github 上有多少颗星?”它们将并行执行，然后将检索到的上下文组合在一个提示语中，以便 LLM 合成对初始查询的最终答案。...Query路由还可以用于选择索引，或者更广泛的数据存储，将用户查询发送到何处，例如，经典的向量存储和图形数据库或关系数据库。

    29.9K112

    【数据蒋堂】索引的本质是排序

    一个规模（行数）为N的数据集，用遍历查找则需要比较N次，而如果数据是按该字段值（在索引中称为键值）有序的，那么就可以建立二叉树用二分法查找，只要比较logN（以2为底）次，比如10亿行数据只要比较30次...索引就没法用，因为星期几对索引无序，这时要把索引直接建在键值函数上，大部分数据库都支持这种索引。 再如：年龄在某个区间的，索引键是出生日期。...一般性条件中包含键值条件的，键值条件作为一个最外层的AND条件时有效。 如：出生日期在某天且姓名中有某字的。数据库会用索引找出出生日期在某天的、然后再在其中遍历查找出姓名中有某字的。...原因是这样的： 我们前述说过，建索引时一般不会直接把原始数据集排序，而是另建一个索引表。按索引表的次序取出的数据，对于原始数据集而言并不是连续存放的，数据库优化做得不好时甚至可能是乱序的。...数据库中数据一般是按插入次序存放的，如果这个次序和索引键序基本一致，那么会保证取出数据在物理上存放时是相对连续的，这时候再使用索引过滤，即使取出数据量较大也经常能观察到比较明显的性能提升。

    1.4K80

    RAG项目推荐：bRAG-langchain-构建自己的 RAG 应用程序所需了解的一切

    本仓库包含了对检索增强生成 (RAG) 在各种应用中的全面探索。 每个笔记本都提供了从入门级到高级实现的详细实践指南，包括多查询和自定义 RAG 构建。...确保在虚拟环境中运行你的文件（查看 开始使用 部分）。 以下笔记本可以在 tutorial_notebooks/ 目录下找到。...结构化搜索提示：利用 LLM 提示生成数据库查询，根据用户输入检索相关内容。 与向量存储的集成：将结构化查询与向量存储连接，以实现高效的数据检索。...[5]_rag_retrieval_and_reranking.ipynb 这个最后的笔记本将 RAG 系统组件结合在一起，重点关注可扩展性和优化： 文档加载和拆分：加载并分块文档以进行索引，准备将其存储到向量存储中...Cohere 重新排序：演示使用 Cohere 模型进行重新排序，以进行额外的上下文压缩和优化。

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