目录 适配器的概念 容器适配器 std::stack std::queue std::priority_queue 迭代器适配器 std::reverse_iterator std::insert_iterator 函数适配器 std::bind Lambda表达式 适配器的底层原理 适配器的详细使用 经典示例 使用std::stack实现DFS 使用std::prior…

知识图谱生成 llm-graph-builder（以下简称 LGB）也使用了最新的 graph RAG 的思路，使用知识图谱来加持RAG，提供更加准确和丰富的知识问答。知识图谱的生成上，利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱&#xff0…

1、在entry / oh-package.json5目录下，增加依赖： "dependencies": {hw-agconnect/cloud: "^1.0.0",hw-agconnect/hmcore: "^1.0.0",hw-agconnect/auth-component: "^1.0.0",long: ^5.2.1} 整体效果 {"…

Performing natural language processing tasks with LLMs on ROCm running on AMD GPUs — ROCm Blogs 在这篇博客中，您将学习如何使用在AMD的Instinct GPU上运行的ROCm进行一系列流行且有用的自然语言处理（NLP）任务，使用不同的大…

目录 一、基本类型和引用类型二、深浅拷贝概念三、浅拷贝实现方式1、Object.assign()2、Array.prototype.concat() 修改新对象会改到原对象3、Array.prototype.slice() 四、深拷贝实现方式1、JSON.parse(JSON.stringify())2、手写递归方法3、函数库lodash 五、手写深拷贝 一、基…

文章目录 dashboardwatchretransform 前面介绍了 arthas 启动相关的代码并聊了聊怎么到一个 shellserver 的建立。 本篇我们来探讨一下几个使用频次非常高的命令是如何实现的。 在开始之前，我们先概要地了解一下 arthas 命令的几个思路。 自定义命令，普通…

创新未来 第四届中国RPAAI开发者大赛 报名正式启动 数字化转型的加速推进为RPA技术带来了前所未有的发展机遇。AI技术的飞速进步，特别是在机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的显著进展，已经大幅度扩展了RPA的应用范围。 据IDC研究报告预测&am…

中国电动汽车充电基础设施促进联盟（以下简称促进联盟）日前发布的最新统计数据显示，7月全国新增公共充电桩8.8万台，同比增长45.2%，连续多月保持同比四成以上增长；今年前7个月全国充电基础设施增量为200.8万台…