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mshentai
2023-06-18 14:18
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2023-06-18
在牛客打卡391天,今天学习:刷题 11 道/代码提交 1 次
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1、协程(把知道的都说了)2、tcp、udp(所有)3、tcp的拥塞控制方法4、三次握手,四次挥手,为什么四次,三次会发生什么5、项目中的幂等键如何设置的6、k个数组,维护成升序链表(数组转链表结构体,维护小顶堆,没写完,让说思路结束)
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03-16 15:28
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1. 自我介绍2. 这里的数据量大小是多少,字幕使用mysql存储是不是不大合适,做分表操作必要性大吗?答案:如果字幕数据量只是中等规模,而且查询模式比较明确,比如按视频 ID、语言、时间轴版本去查,MySQL 其实也不是完全不能用,关键在于表结构设计、索引设计和冷热数据策略是否合理。但如果字幕文本本身很长,写入频繁、版本多,而且还有检索、回溯、批量更新这类需求,那单纯放在 MySQL 里就不一定划算了。因为它更适合做结构化数据管理,不太适合承载高频大文本读写。更常见的做法会是 MySQL 存元数据和索引信息,大文本内容放对象存储或者专门的文档型存储里。至于分表有没有必要,要看几个点:单表行数...
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1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么,哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后,先对用户 query 做归一化处理,再进行向量召回或者混合召回,把候选文档取回来,然后用 rerank 模型重新排序,选出最相关的内容拼到 prompt 里,再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理,太短会丢语义,太长会导致噪声太多。第二是召回率不够,模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准,正确文档被排到后面。第四是上下文...
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