如果你正在做國產(chǎn) Jira 方案與 Jira 替代工具選型，真正的難點從來不是有沒有看板，而是能否承接你組織的流程、權(quán)限、數(shù)據(jù)與知識沉淀。本文測評 8 款工具：ONES、云效、華為云 CodeArts、CODING DevOps、TAPD、極狐GitLab、Gitee Issue、GitCod…

*彩圖閾值分割: ?彩圖轉(zhuǎn)灰圖:rgb1_to_gray () ?從彩圖當(dāng)中提取3個通道的圖像:decompose3 () ?合并兩個通道的算子:compose2() ?合并三個通道的算子,又合并為之前的彩圖:compose3() ?獲取圖像是有幾個通道組成的:count_channels () ?通過索引值提取通道對應(yīng)的圖像:a…

*圖像濾波:?濾波原理：圖像濾波，即在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下對目標(biāo)圖像的噪聲進(jìn)行抑制，是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。圖像濾波的主要目的：為…

本文介紹RAG(檢索增強生成)技術(shù)如何解決大語言模型的局限性。RAG通過Embedding技術(shù)將問題轉(zhuǎn)化為向量，在私有知識庫中檢索相關(guān)內(nèi)容，然后結(jié)合參考資料生成回答，從根本上避免AI的"幻覺問題"。文章預(yù)告了下一篇實戰(zhàn)教程，將指…

文章介紹AI Agent系列的第15篇內(nèi)容，聚焦RAG（檢索增強生成）技術(shù)。內(nèi)容包括RAG概念、核心步驟（文本向量化存儲、檢索、LLM生成）、向量與向量化模型原理，以及使用阿里云通義API實現(xiàn)文本向量化的代碼示例。RAG通…

Youtu-LLM 是一款全新、小巧但功能強大的大語言模型（LLM），僅包含 19.6 億參數(shù)，支持 128k 長上下文，并具備原生的智能體（agentic）能力。在通用評估中，Youtu-LLM 在常識推理、STEM、編…

本文詳細(xì)介紹了使用Spring AI構(gòu)建電商客服智能知識庫RAG系統(tǒng)的完整流程，包括需求分析、技術(shù)選型、環(huán)境配置、知識庫構(gòu)建、RAG核心配置及系統(tǒng)測試。系統(tǒng)支持PDF文檔導(dǎo)入、Milvus向量存儲，通過QuestionAnswerAdvisor和RetrievalAugmentationAdvisor兩種檢索…

本文揭示了RAG系統(tǒng)中常被忽視的關(guān)鍵環(huán)節(jié)——檢索與生成之間的處理管道。研究發(fā)現(xiàn)大語言模型存在位置效應(yīng)（首因和近因效應(yīng)），需將最相關(guān)文本塊置于提示詞前端。文章詳細(xì)分析了重排序、去重、Token預(yù)算管理、提示詞架構(gòu)優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)&#xff0…