在MapReduce框架中，Shuffle阶段是连接Map与Reduce之间的桥梁，Map阶段通过Shuffle过程将数据输出到Reduce阶段中，由于Shuffle涉及磁盘的读写和网络I，O，因此Shuffle性能的高低直接影响整个程序的性能，Spark也有Map阶段和Reduce阶段，因此也会出...

  论文地址，开源地址，01问题引入近年来，在视频中建立密集点对应关系这一研究取得了巨大进展，在短期的密集运动估计方面，比如光流估计，研究界的关注焦点是监督学习——设计强大的前馈模型，并在各种合成数据集上进行训练，利用精确的监督信息，最近，这一趋势扩展到了视频中的长期点跟踪领域，随着新架构，如Trans...

  高精地图，HDMap，一直以来被认为是是保证自动驾驶车辆安全有效导航的关键要素，它们通过提供地图实例的详细位置和语义信息，促进精确的规划和障碍物避让，传统上，利用基于SLAM的方法离线构建的高精地图，涉及复杂的过程，需要大量的劳动力和经济成本，而且，这种方法在响应道路条件变化并提供及时更新方面存在局...

  在数据管理和数据库应用领域，SQL，StructuredQueryLanguage，结构化查询语言，是最为核心的组成部分，为了更有效地处理和执行SQL语句，开发者们经常需要利用SQL解析框架，本文将对比分析几种流行的SQL解析框架，以帮助读者根据实际需求选择合适的工具，ANTLR，AnotherTo...

  RenderScript是一种高性能的计算框架，用于在设备上执行复杂的数学计算，尤其是在图像处理方面，最初是为了解决Android平台上图形和计算密集型任务而设计的，可以在CPU或GPU上并行执行，以利用多核处理器和图形硬件的加速能力，...。...

  注意，使用startAnimation，方法时，View的位置在动画结束后会重置为原始位置，除非在动画结束时手动更新View的位置，如果希望View在动画结束后保持在最终位置，可以考虑使用前面提到的ObjectAnimator、ValueAnimator或ViewPropertyAnimator方法...

  这个最小化部署方案使用了较少的工具和框架，但仍然涵盖了ODS，DWD，DWS，ADS数据仓库架构的基本功能，通过这种方式，我们可以快速构建一个简单的数据仓库，并根据需求逐步扩展和优化，...。...

  WebAssembly，Wasm，是一种可以在现代web浏览器中运行的底层语言编码，它支持C，C，，c#，Go和Rust，并可以编译成目标机器的字节码，因此它可以以接近本机的性能运行在web上，Wasm与JavaScript一起运行，可以发布到npm和其他包中，Rust使用一个名为wasm，pack...

  多模态实体链接的重要性与挑战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是知识图谱领域中的一项基础任务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到知识库中的实体，随着社交媒体和互联网的发展，文本和视觉的多模态性成为数据任务中的重要媒介，同时，线上信息的质量参差不齐，许多...

  大型语言模型，LLMs，在自然语言处理任务中取得了显著的成功，然而，LLMs在处理需要超出其预训练内容的专业知识的查询时，往往难以提供准确的回答，为了克服这一限制，研究者提出了将外部知识源，如知识图谱，KGs，，与LLMs集成的方法，KGs提供了结构化、明确且可解释的知识表示，是克服LLMs内在限制...

  1.DR，RAG有多厉害，上面两个表分别展示了DR，RAG与其他几个当前流行的RAG框架对比的效果，特别是AdaptiveRAG，可以看到，在多个测试数据集上，DR，RAG要比其他框架，比如，AdaptiveRAG和SelfRAG，准确率都要更高，而且在相同TopK参数的前提下，DR，RAG的召回率...

  架构上图展示了本文的整体架构，结合了传统的统计技术和大型语言模型驱动的多智能体系统，首先利用从简单的规则、无监督学习和深度学习技术等现有手段，对金融表格数据中的异常进行识别，异常识别后，将数据传到LLM多智能体系统中，整个系统包括，数据转换Agent、数据专家Agent、报告整合Agent、管理层讨...

  现有基于LLM的智能体虽然在功能上取得了进展，但缺乏模块化，导致在研究和开发中存在术语和架构上的混淆，在软件架构上缺乏统一，AsurveyonLLMbasedautonomousagents，提出的框架，它并没有明确指出大型语言模型，LLM，、工具、数据源和记忆是否是Agent的一部分，这种对每个模...

  大家好，我是HxShine今天分享一篇人大的文章，大型语言模型知道您的会话上下文搜索意图，LargeLanguageModelsKnowYourContextualSearchIntent，APromptingFrameworkforConversationalSearch，在会话型搜索中，由于会话...

  ​思维链，CoT，ChainofThought，常常作为增强大模型推理能力的利器，但大模型推理能力的提升多大程度上来自人为任务拆解，还是额外提示的Token激发了背后更强大的计算，让我们逐步思考，Transformer语言模型中的隐藏计算，[文献1]发现了一个有趣的现象，通过在思维链中添加无意义的中...