我们可以先看看日常开发中会涉及到哪些文档: 需求文档 接口文档 业务词汇表文档 模块业务流程文档 系统间交互文档 系统架构文档 系统依赖文档 发布文档 示例文档(tutorial) 项目进度文档 案例文档 汇报文档 要写的类型文档还是不少的,无论哪种文档,都与项目的代码是脱节的。 所以软件行业以往的文档编写方式有很多缺点: 文档易过时,因为与代码是分开的,改了代码忘改文档是很正常的,代码是新版本,而文档是历史版本 文档误导人,因为前一条,功能上的修改没有反映到文档上,读文档的人会被错误信息所误导 既然代码和文档分开使得两者不易统一,那么我们就去追求把代码与文档写在一起,并通过技术手段把文档从代码中生成出来。 ? 稳定文档 稳定文档指的是那些基本不怎么变动的文档,这种文档和代码分开是可以接受的,为了使我们的文档稳定,应该遵循一些基本的编写原则,比如: 不要带公司的那些容易变化的信息:公司名,子公司,品牌,商标等等
在软件开发之前,有一项非常重要的工作,就是写软件文档,软件文档从形式上看的话,大致分为两类:一类是工作表格,就是开发过程中填写的各种表格;第二类就是编制的技术资料或者管理技术资料。 要是从文档的生产和使用范围来分则分为三类: ? 写好软件文档,一份好的文档相当于一份精美的介绍或者使用手册,让相关的工作人员充分的了解新的软件,从而做出更好地软件。
= 在软件文档中有几个比较重要的文档重点介绍一下 1、软件需求说明书 软件需求主要是从从现实中分离功能,描述软件要“做什么”,在软件需求说明书中,主要的功能和联系如下: ? 概要设计文档最重要的部分是分层数据流图、结构图、数据字典以及相应的文字说明等;详细设计文档最重要的部分是模块的流程图、状态图、局部变量及相应的文字说明等。一个模块一篇详细设计文档。 对于新用户来说基本操作手册是非常重要的,这也是很重要的文档。
如果想更新单独一条文档并且返回给应用层,可以使用 findOneAndUpdate 方法。 六、文档-Documents Mongoose document代表着MongoDB文档的一对一映射。 -SubDocuments 子文档是指嵌套在另一个文档中的文档。 Mongoose子文档有两种不同的概念:子文档数组和单个嵌套子文档 const chidlSchema = new Schema({name:String}) const parentSchema = new Schema({ children:[childSchema], child:childSchema }) 子文档与文档的区别是 子文档不能单独保存,他们会在他们的顶级文档保存时保存 find() 是文档列表 count() 是文档数量 update() 是更新的文档数量 九 中间件–Middleware 中间件(pre 和 post 钩子)是在异步函数执行时函数传入的控制函数
Xcode作为iOS的开发神器,为我们提供了十分丰富的文档提示功能,在开发过程中,我们可以十分方便的按下Option键,选中一个类或者方法查看其文档说明。 本篇主要介绍几种常用的文档注释方法。 多行注释文档 /** 多行注释文档相比于普通多行注释多了一个星号。 这里写图片描述 我们发现一个问题,效果图中前两行并没有换行,我们若是希望换行就需要在之间添加一个空行 ---- 单行注释文档 ///# 标题1 ///## 标题2 ///hello oc,下面的空行是为了换行 这里写图片描述 ---- 算法注释 算法是相对比较复杂的方法,我们通过注释对其进行详尽的说明,其文档注释使用的关键字如下: /// - Precondition: 前置条件 /// -
本文章转自https://blog.csdn.net/zjiang1994/article/details/79809687 Vue.Draggable学习总结 Draggable为基于Sortable.js
今天帮忙进行pdf转word,折腾半天,最终终于搞定了 这里介绍的方法分为两种,一种是直接转为图片版的word,也就是不可编辑的;另一种就是转为可编辑的word,目前很多软件都是要收费的~ 不可编辑的word文档 上传需要处理的文档后,设定分割方式,或者需要进行格式转换的页面范围,就可以在线处理,之后等待片刻把处理后的文档download就可以了~ https://www.pdftoword.com/ 这个网址也可以进行 有兴趣也可以看看源代码~ 可编辑的word文档的转换。这个找了很久才找到可用的。可以下载此处给出的软件,里边有注册机,可以用于破解软件。 窗口复制机器码到图3所示窗口,点击计算注册码,复制注册码,然后拷贝到图2所示的注册码位置,点击激活就OK啦~ 现在就可以点击读取,打开你想要转换的PDF,点击识别,识别完毕后点击word就自动可以保存到一个word文档中
75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" }, { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10 换了个字段顺序就查不到同一条文档了 查询嵌套字段 要在嵌入/嵌套文档中的字段上指定查询条件,语法格式如下 "field.nestedField" 跟 JSON 取值一样,用 . ,找到嵌套文档的 h 字段值等于 in 的所有文档 栗子二:嵌套字段结合单个查询条件操作符 > db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 } } ) { "_id } { "_id" : ObjectId("60b5e622dd6e93ee8bf35aa1"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10 , "w" : 15.25, "uom" : "cm" }, "status" : "A" } size 字段值是一个文档,找到嵌套文档的 h 字段值小于 15 的所有文档 栗子三:多个不同嵌套字段结合
来源:Deephub Imba 本文约4000字,建议阅读10分钟 本文我们总结了在2022年发表的最具开创性的10篇论文。 Whisper 是 OpenAI 的开源的用于转录的AI 模型。 6、Gato DeepMind: General AI Reed, S. et al. (2022). A Generalist Agent. 该算法首先为AI系统创建一个目标,然后通过最小化系统与目标之间的距离来优化系统。 研究人员专注于在元学习中使用梯度,并建立确保性能提高的条件。 10、 A Path Towards Autonomous Machine Intelligence Version 0.9.2 LeCun, Y. (2022).
最近入坑黄佳老师的《AI应用实战课》,记录下我的学习之旅,也算是总结回顾。 今天是我们的第10站,一起了解CNN卷积神经网络 以及 通过CNN做图像分类任务的案例。 例如下图中输入了一张卡通人物(崔弟鸟)的图片,输出的是几个可能得标签及其概率,其中AI认为Tweety(动画片 崔弟鸟的名字)的概率最高。 那么,从输入到输出之间都经历了什么呢? 这里,我们了解一下CIFAR-10数据集,10代表10种常见物体,大概有6万张这10种物体的图片,这个数据集也常用于图像分类问题的教学任务。 下载CIFAR-10数据集 # 2. ) 需要注意的是:由于CIFAR-10有10个类别,因此需要调整一下基线模型的最后一个全连接层,将其num_classes改为10。
本文我们总结了在2022年发表的最具开创性的10篇论文,无论如何你都应该看看。 Whisper 是 OpenAI 的开源的用于转录的AI 模型。 6、Gato DeepMind: General AI Reed, S. et al. (2022). A Generalist Agent. 该算法首先为AI系统创建一个目标,然后通过最小化系统与目标之间的距离来优化系统。 研究人员专注于在元学习中使用梯度,并建立确保性能提高的条件。 10、 A Path Towards Autonomous Machine Intelligence Version 0.9.2 LeCun, Y. (2022).
如下为 对 官网文档的总结,如有理解错误,请指正,不胜感激。 ?
项目标题与描述AI Agents Masterclass 是一个全面的AI代理开发教程项目,旨在展示如何利用大型语言模型(LLM)与外部系统交互,实现业务流程自动化。 项目包含多个功能模块,如Asana任务管理、Google Drive文档处理、Slack消息交互等,通过实际案例演示AI代理的强大能力。 功能特性多平台集成:支持Asana、Google Drive、Slack等多个平台的API集成任务自动化:自动创建和管理Asana任务,包括设置截止日期和项目分配文档处理:搜索Google Drive文档并自动创建新文档对话交互 :通过自然语言与AI代理交互,理解复杂指令RAG支持:实现基于文档的检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)多模型支持:兼容OpenAI、Anthropic、Groq :从Google Drive搜索相关文档会议记录:自动总结会议记录并创建行动项知识库查询:基于上传的文档回答专业问题核心代码Asana任务创建工具@tooldef create_asana_task(task_name
AI能帮你做的是:提取核心观点、梳理逻辑框架、总结关键案例、生成思维导图。一本300页的书,它可以用10分钟给你一份5000字的精华摘要,或者用3分钟给你一个三五条的核心观点。 它的特点是能总结网页、视频、文档等各种内容。给个链接,它就给你一份摘要。对英文长文的总结能力很强,能抓住核心,语言自然。缺点是中文支持一般,而且收费(Kagi是付费搜索引擎)。适合经常读英文资料的人。 三、实战案例:我是怎么用AI一天“读”10本书的给你看看我真实的工作流,不是理论,是实操。假设我要研究一个主题:“心流”这个概念。 整个过程下来,一天时间确实能“读”完10本书——准确地说是用AI筛完10本书,找到需要精读的那两三本。四、避坑指南:AI读书的局限性用了这么久,也踩过不少坑,给你提个醒。 坑三:不同AI质量参差不齐同一个PDF,不同AI总结出来的质量差别很大。我试过有的AI把核心观点全漏了,只总结了前两章。所以工具要筛选,找到你信得过的。
本文总结之前文章中学习 Linux 和 Git 的常用命令,权当做一份备忘录。 Linux 导航相关 cd [directory]:在当前目录切换到指定目录。 ls:显示当前目录下的文件和目录列表。
图10 字体识别效果 2.4 表格重建 若文档中有表格,前面的步骤已定位了区域。接下来将切割出来的表格部分图片转换为表格结构信息,转换的具体流程如下图所示。 ? 3、总结展望 我们运用深度学习针对拍照图片中文档的格式进行学习识别后,采用实体抽取技术实现了一键提取图片中文档的表格、图片、公式、段落样式、文字样式、排版等格式,并将包含文字、段落、排版的内容自动插入到电子文档中 腾讯QQ研发中心——CV应用研究组致力于计算机视觉的产品研究和研发工作,利用深度学习技术和大数据为QQ、腾讯文档等提供AI基础能力。 我们希望利用AI科技来方便人们生活,提升人们生活质量。 Detection [9]DeepDeSRT:Deep Learning for Detection and Structure Recognition of Tables in Document Images [10
key_buffer_size + max_connections*(sort_buffer_size+read_buffer_size+binlog_cache_size) + max_connections*2MB 10 innodb_buffer_pool_instances,默认值为4,如果配置大于innodb_buffer_pool_instances,则自动设置与其相等 innodb_page_cleaners -- 脏页达到的低水位值,默认值为10 STATS_AUTO_RECALC, and STATS_SAMPLE_PAGES配置统计信息可覆盖此参数 innodb_stats_persistent=ON -- 1是默认启用状态,0为禁用,用于控制当表的行数变化超过10% MERGE_THRESHOLD=N 24,启用专用MySQL服务器的自动配置 -- 在Docker容器或者专门运行mysql的服务器上可以启用该参数,启用后自动配置这些参数:(服务器硬件值与自动配置的值参考官方文档
对于Web系统: 要实现统一读取,可以使用ThreadContext+AOP来实现。 ThreadContext的使用方式有以下几种:
在总结非常大的文档时仍然存在一些限制。以下是一些减轻这些影响的方法。 但在总结非常大的文档时仍然存在一些限制。 LLM 对大型文档总结的限制 LLM 中的上下文限制或上下文长度是指模型可以处理的标记数量。每个模型都有自己的上下文长度,也称为最大标记或标记限制。 Passage: ```{text}``` SUMMARY: """ ) 此提示模板将帮助模型更有效、更高效地总结文档。 通过 LLM 的 API 开发 AI 应用程序一直备受关注,其中向量数据库通过提供上下文嵌入的有效存储和检索发挥着重要作用。 MyScaleDB 是专门为 AI 应用程序设计的向量数据库,它考虑了成本、准确性和速度等所有因素。其 SQL 友好界面允许开发人员在无需学习新知识的情况下开始开发其 AI 应用程序。
作为一名技术工作者, 我们经常会遇到编写技术文档, 技术分享等需求, 网上也有很多现成的文档管理工具, 出于好奇心, 我拉着朋友一起实现了一个, 用来自给自足. 接下来就来介绍一下轻量级且灵活方便的文档编辑工具—— powerNice. powerNice 提供两种方式来编写文章/文档, 即程序员最喜欢的 markdown, 也可以使用非技术人员最容易上手的富文本编辑器. demo演示 ? 技术选型 实现 powerNice 在线文档编辑器我们采用如下核心技术栈: React Ant Design Dva For-editor Braft-editor Nodejs 浏览器指纹识别技术 功能盘点