本地人，只喜欢养家禽，陆军，传很厉害

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

1.项目介绍2.在参数高效微调中，为什么优先微调 Attention 层的 Q/K/V/O，而不是 FFN 层？3.RAG 和 GraphRAG 在处理多跳推理时的根本？4.RAG 的整体流程5.GraphRAG 系统整体流程6.RoPE 为什么能实现相对位置编码？7.Transformer 中因果注意力和双向注意力的区别8.手撕代码题：最长连续递增子序列（LeetCode 674）

#include <stdio.h> int main() { char str[30] = { 0 }; gets(str); char t[30]; int m; scanf("%d",&m); // write your code here...... char *s=str+m-1; char *q=t; while((*q=*s)!='\0'){ q++; s++; } printf("%s",t); return 0; } 我觉得这样就可以很好的理解指针了。

何时能上岸，我要倒下了上个hr好像离职了，终于沟通上别的hr，结果等来的结果是面评说你代码风格一般。可能你不适合这个岗位的要求。我要弃机从卖了兄弟们，最后可能得跑外卖了