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我们测了5款企业知识库，回召准确率差距超过30%
结果让人意外：回召准确率最高的92%，最低的只有58%，差距超过30个百分点。这不是“谁家营销话术更强”的问题，而是技术架构的硬差距。 2.2 评估指标核心指标：回召准确率（Recall@3 Accuracy）Top 3检索结果中包含期望答案来源文档的比例为什么用Recall@3而不是Recall@1？ 10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;}产品回召准确率 font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;}场景建议最低回召率推荐配置内部知识问答 六、写在最后回召准确率相差30%，背后不是“营销话术”的差距，而是技术架构的硬差距。我们测了才知道，有些产品在文档解析阶段就开始丢信息，有些产品连最基础的混合检索都没做。
19510编辑于 2026-05-20- 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenVINO2023异步回调流水线提升推理吞吐率
同时支持创建多个Requst然后基于多个Requst实现流水线方式的推理从而提升CPU推理的吞吐率。 其中同步推理： // 前处理 // 开启同步 request.infer(); // 后处理 运行结果如下： 异步模式推理流程 当使用OpenVINO2023提供的Request对象的回调功能以后，我们可以把模型的后处理直接放到回调中去
1.2K31编辑于 2023-11-21 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
闪回区报警引发的性能问题分析(r11笔记第11天)
首先是一个报警信息，可以看到是闪回区超过了报警的阈值，为了尽可能提前发现问题，我把阈值设置为了70%，和Oracle默认的80%有一些差别。 闪回区空间不足引发的SQL问题分析（r10笔记第32天） 不过我们换一种全新的解读方式，就是通过图表来看，基本也能够定位出问题的方向。 这是一个当天抓取到的闪回区使用率的图表，可以看到闪回区在早上的时间段使用率攀升。 ? 那么这个问题该怎么进一步解读呢，我们可以看看是否是一个周期性的问题，下面是一周内的闪回区使用对比图，那么从我这边得到的消息是近期也没有其它的应用变更，这个图表看起来就不大正常了，似乎没有什么特定的规律可循 而且通过上面的图表很可能会得出一个错误的结论，怎么理解呢，我们得到一个月的闪回区使用情况，就会发现这种规律来。闪回区的变化其实还是有一定的规律可循的。 ?
1.1K100发布于 2018-03-21 - 来自专栏音视频技术修炼手册
视频帧率和刷新率，是一回事吗？
4）帧率和刷新率，是一回事吗？5）主流插帧算法之光流法，又是什么？什么是视频插帧？ 帧率和刷新率，是一回事吗？帧率，是1秒时间内传输的图片的帧数，也可以理解为图形处理器（GPU）每秒钟能够渲染出新图像的次数，通常用FPS表示。 刷新率，通常指垂直刷新率，表示屏幕的图象每秒钟重绘的次数，也可以理解为由显卡输入的显示信号，通过电子束对屏幕扫描的次数，把多张静止的图像连贯播放出来形成动态影像。 帧数和刷新率之间的关系在于，刷新率决定了屏幕能展示的帧率的上限，比如120帧率的画面在60Hz的屏幕上，最终显示效果最高也只有60帧每秒。 所以高于刷新率的帧数都是无效的，许多游戏所具备的垂直同步选项就是起到强制游戏帧数不超过刷新率的作用。主流插帧算法之光流法，又是什么？
2K10编辑于 2024-11-12 - 来自专栏拓端tecdat
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列
1% 风险价值 将价格转换为收益 library(ggplot2) # 计算收益率的正态密度 # 价格与收益的关系 bp2 = Close # 转换收益率 bret = dailyReturn # 使用 GARCH 进行波动率建模和预测 广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型 ，用于预测条件波动率的最流行的时间序列模型。 这些模型是条件异方差的，因为它们考虑了时间序列中的条件方差。 模型在 ARCH(p) 模型中包含滞后波动率，以纳入历史收益的影响 GARCH(1,1) 每个阶数只使用一个滞后，是实证研究和分析中最常用的版本。 1% VaR 预测 最后获得回测 # VaR预测的回测 report(va., VaRha = 0.05) #α的默认值是0.01 ---- 本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》。
3.5K20编辑于 2022-06-08 产量全球第四，市占率11%，长存集团启动IPO！
2025年2月，韩国媒体ZDNet Korea就曾报道称，多位知情人士表示，三星与长江存储签署“混合键合”技术专利许可协议，是因为三星的判断是“开发 V10、V11 和 V12 等下一代 NAND Flash 由于当前AI需求爆发所当中的DRAM需求暴增，而AI所需的DRAM利润率更高，因此三星电子和SK海力士有将部分NAND产能转向生产DRAM，新建的产能也以DRAM为主。） 根据市场调研机构Counterpoint Research的报告显示，2025年第四季度全球NAND存储市场份额中，长江存储占比11%，位列全球第六。
43210编辑于 2026-05-20- 来自专栏微信公众号【Java技术江湖】
夯实Java基础系列11：深入理解Java中的回调机制
（3）回调 1、什么是回调？ 一般来说，模块之间都存在一定的调用关系，从调用方式上看，可以分为三类同步调用、异步调用和回调。 2、回调的用途 回调一般用于层间协作，上层将本层函数安装在下层，这个函数就是回调，而下层在一定条件下触发回调。 其实这种方法本质上不是回调，回调要求的是任务完成以后被调用者主动回调调用者的接口。而这里是调用者主动使用get方法阻塞获取返回值。 随着工作经验的增加，自己经常听到这儿使用了回调，那儿使用了回调，自己是时候好好研究一下Java回调机制了。 于是自己决定写一篇关于Java机制的文章，以方便大家和自己更深入的学习Java回调机制。 首先，什么是回调函数，引用百度百科的解释：回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。
66600发布于 2019-10-07 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
闪回原理测试（二）(r11笔记第23天)
Oracle闪回原理-Logminer解读redo（r11笔记第17天） 但是对于DDL的闪回，这个特性真是非常强悍了。比如一个truncate操作，它的逆操作改怎么定义，就很难去界定了。 我们开启闪回数据库的功能。 alter database flashback on;这个时候查看闪回区，会发现突然多出了两个闪回日志。 ,但是闪回日志的时间戳会发生变化，证明是在持续更新。 但是闪回日志的大小依旧不会有任何的变化。 听起来闪回日志的作用还是不大明显，如果你做了DML的操作，那这个过程的影响就会放大数倍。 当前的这个测试表数据量在1600万。 而闪回日志是否很忙呢，这下终于忙起来了，而且非常忙，生成了非常多的闪回日志。
881100发布于 2018-03-21 - 来自专栏独行猫a的沉淀积累总结
c++11线程池的实现原理及回调函数的使用
丢到线程池里处理，结果在回调中处理。频繁执行的异步任务，若每次都创建线程势必造成不小的开销。 c++11虽然加入了线程库thread，然而 c++ 对于多线程的支持还是比较低级，稍微高级一点的用法都需要自己去实现，还有备受期待的网络库，至今标准库里还没有支持，常用asio替代。 感谢网上大神的奉献，这里贴上源码并完善下使用方法，主要是增加了使用示例及回调函数的使用。 }); _idlThrNum++; } } }; } #endif //https://github.com/lzpong/ 引用： 基于C++11 (threadpool),简洁且可以带任意多的参数 - _Ong - 博客园 c++简单线程池实现 - 渣码农 - 博客园 C++实现线程池_折线式成长的博客-CSDN博客_c++ 线程池 基于C++11
1.9K21编辑于 2022-04-13 - 来自专栏微信公众号【Java技术江湖】
夯实Java基础系列11：深入理解Java中的回调机制
（3）回调 1、什么是回调？一般来说，模块之间都存在一定的调用关系，从调用方式上看，可以分为三类同步调用、异步调用和回调。 2、回调的用途 回调一般用于层间协作，上层将本层函数安装在下层，这个函数就是回调，而下层在一定条件下触发回调。 其实这种方法本质上不是回调，回调要求的是任务完成以后被调用者主动回调调用者的接口。而这里是调用者主动使用get方法阻塞获取返回值。 随着工作经验的增加，自己经常听到这儿使用了回调，那儿使用了回调，自己是时候好好研究一下Java回调机制了。 于是自己决定写一篇关于Java机制的文章，以方便大家和自己更深入的学习Java回调机制。 首先，什么是回调函数，引用百度百科的解释：回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。
76440发布于 2019-10-14 - 来自专栏机器视觉CV
【多目标跟踪】Metric？那些你应该了解的MOT评价指标！
这三项依次表示缺失率（ ）、误判率（ ）和误配率（ ） MOTA 主要考虑的是 tracking 中所有对象匹配错误，主要是 FP、FN、IDs、MOTA 给出的是非常直观的衡量跟踪其在检测物体和保持轨迹时的性能 IDTP、IDFP 分别代表真正 ID 数和假正 ID 数，类似于混淆矩阵中的 P，只不过现在是计算 ID 的识别精确度 IDR：识别回召率 (Identification Recall) 是指每个行人框中行人 ID 识别的回召率 其中 IDFN 是假负 ID 数。
7.3K10发布于 2020-07-23 - 来自专栏大内老A
WCF后续之旅(11): 关于并发、回调的线程关联性（Thread Affinity）
一、从基于Windows Application客户端的WCF回调失败谈起 在"我的WCF之旅"系列文章中,有一篇（WinForm Application中调用Duplex Service出现TimeoutException 的原因和解决方案）专门介绍在一个Windows Application客户端应用, 通过WCF 的Duplex通信方式进行回调失败的文章.我们今天以此作为出发点介绍WCF在Thread Affinity ; 9: }; 10: 11: this. service的调用的是在UI 线程调用的，所以在开始调用到最终得到结果，这个UI Thread会被锁住；但是当service进行了相应的运算的到运算的结果后，需要调用callback对象对client进行回调 让Callback的执行不必绑定到UI线程 三、解决方案一：通过异步调用或者One-way回调 为了简单起见，我们通过ThreadPool实现了异步回调： 1: public void Add(double
1.1K110发布于 2018-01-16 - 来自专栏大内老A
WCF后续之旅(11): 关于并发、回调的线程关联性（Thread Affinity）
一、从基于Windows Application客户端的WCF回调失败谈起 在"我的WCF之旅"系列文章中,有一篇（WinForm Application中调用Duplex Service出现TimeoutException 的原因和解决方案）专门介绍在一个Windows Application客户端应用, 通过WCF 的Duplex通信方式进行回调失败的文章.我们今天以此作为出发点介绍WCF在Thread Affinity ; 9: }; 10: 11: this. service的调用的是在UI 线程调用的，所以在开始调用到最终得到结果，这个UI Thread会被锁住；但是当service进行了相应的运算的到运算的结果后，需要调用callback对象对client进行回调 让Callback的执行不必绑定到UI线程 三、解决方案一：通过异步调用或者One-way回调 为了简单起见，我们通过ThreadPool实现了异步回调： 1: public void Add(double
1.2K80发布于 2018-01-16 - 来自专栏bit哲学院
回调函数在C++11中的另一种写法
参考链接： C++附近的int() C++11之前写回调函数的时候，一般都是通过 typedef void CALLBACK (*func)(); 方式来声明具有某种参数类型、返回值类型的通用函数指针 C++11引入了 #include <functional> 包含2个函数std::function 和 std::bind。 <iostream>// std::cout #include<functional>// std::function class A { public: int i_ = 0; // C++11
3.1K20发布于 2021-02-11 - 来自专栏武军超python专栏
11月6日排序函数，匿名函数，回调函数，递归函数, zip函数
list = [2,8,4,1,5,7,3] >>> other = sorted(list) >>> other [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8] ##### 匿名函数：lambda 回调函数
1.3K30发布于 2019-02-25 - 来自专栏机器视觉CV
多目标跟踪评价指标
7Bequation%7D&height=38&width=106] [da6834ea306c993ae190d8ac693a25f0.svg#card=math&code=c_t%0A&height=11& 2a470e08ed1375bf2f1a931975e925c9.svg#card=math&code=%5Cbegin%7Bequation%7Dd_%7Bt%7D%5E%7Bi%7D%5Cend%7Bequation%7D&height=17&width=11 ] 表示第 t 帧下目标 [52369f11caa0636c135bf5886594ff51.svg#card=math&code=O_i%20&height=14&width=14] 与其配对假设位置之间的距离 7Bequation%7D&height=29&width=139] IDTP、IDFP 分别代表真正 ID 数和假正 ID 数，类似于混淆矩阵中的 P，只不过现在是计算 ID 的识别精确度 IDR：识别回召率 (Identification Recall) 是指每个行人框中行人 ID 识别的回召率 [75ce48fac8e09e34c3270ec7de103e54.svg#card=math&code=%5Cbegin
3.6K51发布于 2020-06-15 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Android 高性能音频】AAudio 音频流 数据回调细节 ( 数据回调函数优先级 | 数据回调函数 | 采样率 | 采样数 | 缓冲区调整 | 线程不安全 )
数据回调函数优先级 II . 数据回调函数 相关内容 III . 采样率 处理细节 IV . 数据回调函数 每次 采样个数 numFrames V . 采样率 处理细节 ---- 1 . AAudio 中采样率处理 : 在 AAudio 音频流中 不建议设置采样率 , 一般使用默认采样率即可 , 每个音频设备都有一个最佳采样率 , 如果不设置 , 默认就按照该最佳采样率进行工作 , 如果设置错了 采样率获取 : 如果不设置采样率 , 那么使用默认的采样率 , 该默认采样率通过调用 AAudioStream_getSampleRate () 方法获得 ; 4 . 采样率使用 : 获取采样率后 , 需要准备样本 , 这些样本的采样率需要转换成指定的采样率 , 才能向 AAudio 音频流中读写 , 如果采样率不对 , 播出来的声音就会出问题 ; Android
1.8K10编辑于 2023-03-27 - 来自专栏拓端tecdat
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
1% 风险价值将价格转换为收益library(ggplot2)# 计算收益率的正态密度# 价格与收益的关系bp2 = Close# 转换收益率bret = dailyReturn# 改变列名colnames 使用 GARCH 进行波动率建模和预测广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型 ，用于预测条件波动率的最流行的时间序列模型。这些模型是条件异方差的，因为它们考虑了时间序列中的条件方差。 1% VaR 预测最后获得回测# VaR预测的回测report(va., VaRha = 0.05) #α的默认值是0.01点击文末 “阅读原文”获取全文完整资料。 本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》。 在股票市场预测应用时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据
1.7K00编辑于 2023-11-08 - 来自专栏拓端tecdat
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
1% 风险价值 将价格转换为收益 library(ggplot2) # 计算收益率的正态密度 # 价格与收益的关系 bp2 = Close # 转换收益率 bret = dailyReturn # 使用 GARCH 进行波动率建模和预测 广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型 ，用于预测条件波动率的最流行的时间序列模型。 这些模型是条件异方差的，因为它们考虑了时间序列中的条件方差。 模型在 ARCH(p) 模型中包含滞后波动率，以纳入历史收益的影响 GARCH(1,1) 每个阶数只使用一个滞后，是实证研究和分析中最常用的版本。 1% VaR 预测 最后获得回测 # VaR预测的回测 report(va., VaRha = 0.05) #α的默认值是0.01 本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》。
1.3K10编辑于 2023-02-15 - 来自专栏拓端tecdat
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
1% 风险价值 将价格转换为收益 library(ggplot2) # 计算收益率的正态密度 # 价格与收益的关系 bp2 = Close # 转换收益率 bret = dailyReturn # 使用 GARCH 进行波动率建模和预测 广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型 ，用于预测条件波动率的最流行的时间序列模型。 这些模型是条件异方差的，因为它们考虑了时间序列中的条件方差。 1% VaR 预测 最后获得回测 # VaR预测的回测 report(va., VaRha = 0.05) #α的默认值是0.01 ---- 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整资料。 本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》。 在股票市场预测应用 时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据
1.7K00编辑于 2023-02-23
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