1.一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）
2.用FPGA实现矢量图形激光投影仪器--包含码源和参考文献
3.技术干货！矢量数据矢量数据DPDK新手入门到网络功能深入理解
4.sde表格是拼接拼接什么意思？
5.LangChain：代码世界的魔法师，源码解读带你笑看技术黑洞

一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）

       检索增强生成（RAG）的概念理论与实践，旨在通过将大模型与外部知识源结合，矢量数据矢量数据弥补常识与专有数据之间的拼接拼接差距，提升模型生成的源码源码苍穹源码教程准确性和上下文相关性，同时减少模型的矢量数据矢量数据幻觉倾向。RAG的拼接拼接引入，为应对大规模语言模型在处理特定领域或最新知识时的源码源码局限性提供了有效解决方案。通过集成检索模块与生成模型，矢量数据矢量数据RAG允许大模型在外部知识库的拼接拼接支持下，生成更准确、源码源码符合上下文的矢量数据矢量数据答案。本文将从概念理论出发，拼接拼接深入解析RAG的源码源码工作原理，并通过实例演示如何利用LangChain、OpenAI语言模型与Weaviate矢量数据库实现一个简单的RAG管道。

       RAG的实现主要基于三个关键步骤：检索、增强和生成。首先，系统根据用户请求从外部知识库中检索相关上下文，通过嵌入模型将查询和检索结果嵌入到同一向量空间，利用相似性搜索返回最匹配的上下文。接着，这些上下文与用户查询结合，填充到提示模板中，以增强模型的输入。最后，更新后的提示被馈送到大模型，生成最终答案。

       为了实践RAG，本文提供了具体的实现步骤，包括环境准备、源码时代如何数据处理（如加载、分块和向量数据库填充），以及使用LangChain、OpenAI和Weaviate构建RAG管道。通过这些步骤，读者可以了解如何在Python中集成这些工具，实现一个功能完善的RAG系统。此外，本文还推荐了一些相关研究文献，为读者提供进一步的探索方向，涵盖大模型的性能优化、新技术在问答系统中的应用以及跨文档语言建模等方面。

       总的来说，RAG通过整合外部知识源与大模型，不仅增强了模型在特定领域或新知识情境下的表现，还简化了知识更新与维护的过程，为自然语言处理领域的研究与应用带来了新的可能性。随着技术的不断演进，RAG的应用场景将更加广泛，对提升语言模型的实用性和可靠性具有重要意义。

用FPGA实现矢量图形激光投影仪器--包含码源和参考文献

       在实验中，我们使用FPGA通过一组称为振镜的电机控制镜来投影矢量图像文件，以生成图像供观察者识别。FPGA因其强大的信号处理和I/O功能，非常适合此类高速控制任务。我们使用的片上系统还包括一个基于ARM的微控制器（HPS或硬处理器系统），我们在该系统上运行了一个嵌入式Linux发行版。C组件在HPS上运行，完成矢量图像文件的预处理工作，并将路径发送到FPGA进行绘制。

       振镜是一种基于施加电压旋转到特定位置的设备。通过使用两个带反射镜的海报图源码振镜，激光束的路径在y轴方向上由y振镜控制，x轴方向上由x振镜控制。控制器通过调节电机，使激光束的投影位置快速变化，形成图像。

       系统整体结构包括HPS、FPGA、振镜和激光器。HPS上运行的C代码负责读取并解析矢量图像文件，然后将路径传递给FPGA。FPGA在路径内插一系列位置，并将这些位置作为模拟信号发送至振镜。同时，FPGA还使用数字开/关信号控制激光器，激光器通过电气驱动电路响应这些电信号，生成图像。

       SVG（可缩放矢量图形）规范用于矢量图像文件的编码。我们选择SVG标准，因为SVG文件基于XML格式，有许多开放源代码库可以从内存中读取这些文件。我们使用libxml2库解析SVG文件，并提取所需信息。路径数据通过小型解析器转换为可用形式，然后连接成单个路径。在发送到FPGA之前，路径数据经过缩放和偏移转换，以适应硬件的限制。

       QSys界面用于HPS与FPGA之间的通信。我们使用QSys总线进行控制，通过并行端口进行通信，并使用RAM块保存路径数据。旋转操作在HPS上进行，月均线源码以保持图像平滑。FPGA的定点格式选择为带符号的二进制补码.，以进行数学运算。

       实现路径插值使用了Bresenham的线算法。对于直线插值，算法在像素网格上绘制线。二次和三次贝塞尔曲线的插值更为复杂，需要通过参数化形式进行。二次插值使用简单的计算代码，三次插值则构建了额外的逻辑电路。顶级求解器模块从RAM中读取命令并分配给适当的插值器。

       振镜驱动器电路将FPGA输出转换为振镜可识别的控制信号。激光驱动器电路确保在移动和结束命令期间关闭激光，以及在路径段中保持激光开启。我们使用了廉价激光笔，并设计了一个安装部件以使激光与检流计镜对准。

       在测试过程中，我们首先确保振镜可以正确响应控制信号。然后，我们测试了仿真中的求解器设计，以验证其性能。在FPGA上运行求解器后，我们使用示波器和SignalTap工具进行调试。通过目视确认结果，我们完成了大部分测试。尽管存在一些非线性投影效果，我们通过调整激光输出和振镜驱动电路，使系统正常工作。

       实验结果展示了激光投影仪的输出，图像质量有待改进。我们发现提高时钟驱动振镜的速度可以减少闪烁，但失真问题也随之恶化。php源码centos随着系统运行时间的延长和振镜驱动器板开始发热，失真问题变得更为严重。通过优化系统设计，例如改善通风和减少信号线长度，可以缓解部分失真问题。尽管存在一些限制，但我们成功地创建了一个矢量激光投影仪及其配套的SVG解析器。在项目时间和预算的限制下，我们取得了成功，未来计划继续改善图像质量。

技术干货！DPDK新手入门到网络功能深入理解

       DPDK新手入门

       一、安装

       1. 下载源码

       DPDK源文件由几个目录组成。

       2. 编译

       二、配置

       1. 预留大页

       2. 加载 UIO 驱动

       三、运行 Demo

       DPDK在examples文件下预置了一系列示例代码，这里以Helloworld为例进行编译。

       编译完成后会在build目录下生成一个可执行文件，通过附加一些EAL参数可以运行起来。

       以下参数都是比较常用的

       四、核心组件

       DPDK整套架构是基于以下四个核心组件设计而成的

       1. 环形缓冲区管理(librte_ring)

       一个无锁的多生产者，多消费者的FIFO表处理接口，可用于不同核之间或是逻辑核上处理单元之间的通信。

       2. 内存池管理(librte_mempool)

       主要职责是在内存中分配用来存储对象的pool。 每个pool以名称来唯一标识，并且使用一个ring来存储空闲的对象节点。 它还提供了一些其他的服务，如针对每个处理器核心的缓存或者一个能通过添加padding来使对象均匀分散在所有内存通道的对齐辅助工具。

       3. 网络报文缓冲区管理(librte_mbuf)

       它提供了创建、释放报文缓存的能力，DPDK应用程序可能使用这些报文缓存来存储数据包。这个缓存通常在程序开始时通过DPDK的mempool库创建。这个库提供了创建和释放mbuf的API，能用来暂存数据包。

       4. 定时器管理(librte_timer)

       这个模块为DPDK的执行单元提供了异步执行函数的能力，也能够周期性的触发函数。它是通过环境抽象层EAL提供的能力来获取的精准时间。

       五、环境抽象层（EAL）

       EAL是用于为DPDK程序提供底层驱动能力抽象的，它使DPDK程序不需要关注下层具体的网卡或者操作系统，而只需要利用EAL提供的抽象接口即可，EAL会负责将其转换为对应的API。

       六、通用流rte_flow

       rte_flow提供了一种通用的方式来配置硬件以匹配特定的Ingress或Egress流量，根据用户的任何配置规则对其进行操作或查询相关计数器。

       这种通用的方式细化后就是一系列的流规则，每条流规则由多种匹配模式和动作列表组成。

       一个流规则可以具有几个不同的动作(如在将数据重定向到特定队列之前执行计数，封装，解封装等操作)，而不是依靠几个规则来实现这些动作，应用程序操作具体的硬件实现细节来顺序执行。

       1. 属性rte_flow_attr

       a. 组group

       流规则可以通过为其分配一个公共的组号来分组，通过jump的流量将执行这一组的操作。较低的值具有较高的优先级。组0具有最高优先级，且只有组0的规则会被默认匹配到。

       b. 优先级priority

       可以将优先级分配给流规则。像Group一样，较低的值表示较高的优先级，0为最大值。

       组和优先级是任意的，取决于应用程序，它们不需要是连续的，也不需要从0开始，但是最大数量因设备而异，并且可能受到现有流规则的影响。

       c. 流量方向ingress or egress

       流量规则可以应用于入站和/或出站流量(Ingress/Egress)。

       2. 模式条目rte_flow_item

       模式条目类似于一套正则匹配规则，用来匹配目标数据包，其结构如代码所示。

       首先模式条目rte_flow_item_type可以分成两类：

       同时每个条目可以最多设置三个相同类型的结构：

       a. ANY可以匹配任何协议，还可以一个条目匹配多层协议。

       b. ETH

       c. IPv4

       d. TCP

       3. 操作rte_flow_action

       操作用于对已经匹配到的数据包进行处理，同时多个操作也可以进行组合以实现一个流水线处理。

       首先操作类别可以分成三类：

       a. MARK对流量进行标记，会设置PKT_RX_FDIR和PKT_RX_FDIR_ID两个FLAG，具体的值可以通过hash.fdir.hi获得。

       b. QUEUE将流量上送到某个队列中

       c. DROP将数据包丢弃

       d. COUNT对数据包进行计数，如果同一个flow里有多个count操作，则每个都需要指定一个独立的id，shared标记的计数器可以用于统一端口的不同的flow一同进行计数。

       e. RAW_DECAP用来对匹配到的数据包进行拆包，一般用于隧道流量的剥离。在action定义的时候需要传入一个data用来指定匹配规则和需要移除的内容。

       f. RSS对流量进行负载均衡的操作，他将根据提供的数据包进行哈希操作，并将其移动到对应的队列中。

       其中的level属性用来指定使用第几层协议进行哈希：

       g. 拆包Decap

       h. One\Two Port Hairpin

       七、常用API

       1. 程序初始化

       2. 端口初始化

       3. 队列初始化

       DPDK-网络协议栈-vpp-ovs-DDoS-虚拟化技术

       DPDK技术路线视频教程地址立即学习

       一、DPDK网络

       1. 网络协议栈项目

       2.dpdk组件项目

       3.dpdk经典项目

       二、DPDK框架

       1. 可扩展的矢量数据包处理框架vpp(c/c++)

       2.DPDK的虚拟交换机框架OvS

       3.golang的网络开发框架nff-go(golang)

       4. 轻量级的switch框架snabb(lua)

       5. 高效磁盘io读写spdk(c)

       三、DPDK源码

       1. 内核驱动

       2. 内存

       3. 协议

       4. 虚拟化

       5. cpu

       6. 安全

       四、性能测试

       1. 性能指标

       2. 测试方法

       3. 测试工具DPDK相关学习资料分享：点击领取，备注DPDK

       DPDK新手入门原文链接：DPDK上手

sde表格是什么意思？

       SDE表格是一种数据源码表格，它用于在地理信息系统中存储和管理矢量数据。SDE表格采用了Esri开发的SDE技术，该技术为几何对象存储提供了一种高效的方式。SDE表格具有高度的可伸缩性和可量化性，能够支持大规模空间数据的存储和查询。

       SDE表格的应用范围非常广泛，它可以用于存储各种类型的矢量数据，如点、线、面等，也可以用于存储不同年份、不同展现状态的数据。SDE表格还具有优秀的安全性和数据可靠性，能够保障用户数据的安全和完整。

       在GIS领域中，SDE表格是一种非常常用的数据处理和分析工具。无论是进行地形分析还是进行空间关系推理，都离不开SDE表格的支持。此外，SDE表格还能够与其他软件相结合，实现数据共享与交换，帮助用户更好的管理和利用空间数据资源。

LangChain：代码世界的魔法师，源码解读带你笑看技术黑洞

       在探索代码世界的魔法世界中，LangChain如一颗璀璨的明星，引领我们穿越技术黑洞，揭示背后的奥秘。本文将深度解读LangChain的源码，为开发者揭示构建上下文感知推理应用的秘密。

       LangChain的魔法源于其核心组件，每一部分都精心设计，旨在简化大语言模型的集成与应用。让我们一起揭开这些组件的神秘面纱。

       1. 模型输入输出（Model IO）

       在LangChain中，任何大语言模型的应用都离不开与模型的无缝交互。通过Model IO组件，开发者能够轻松适配不同模型平台，简化调用流程。提示词模板功能允许开发者根据需求动态管理输入内容，输出解析器则提取关键信息，确保模型输出的高效利用。

       2. 数据连接（Data Connection）

       面对用户特定数据，LangChain提供了从加载、转换到存储与检索的全面解决方案。文档加载器与转换器、矢量存储工具，共同构建起数据处理的坚实基石。

       3. 链（Chain）

       在复杂应用中，简单模型可能不再足够。通过链组件，LangChain允许开发者将多个模型或其他组件串联起来，构建出高度定制化的解决方案。

       4. 记忆（Memory）

       记忆功能在对话式应用中至关重要。通过灵活的存储与检索机制，开发者可以确保应用在每次运行中都具备上下文意识，提升用户体验。

       5. Agent

       在LangChain中，Agent代理将大语言模型作为推理引擎，自主决策执行操作的序列，推动应用向更高层次发展。

       6. 回调处理器（Callback）

       LangChain的回调系统提供了实时干预应用流程的能力，适用于日志记录、监控及流处理等场景，确保应用运行的透明与可控。

       7. 索引

       索引技术在LangChain中扮演关键角色，优化数据检索效率，为应用提供高效的数据访问路径。

       8. 检索

       检索组件让文档与语言模型紧密协作，通过简洁的接口实现高效信息检索，满足多样化应用需求。

       9. 文本分割器

       在处理长文本时，文本分割器成为不可或缺的工具，确保语义连续性的同时，适应不同应用场景的多样化需求。

       . 向量存储

       向量存储技术作为构建索引的核心，为LangChain提供高效、灵活的数据结构，支持大规模数据处理。

       . 检索器接口（Retrievers）

       检索器接口作为文档与语言模型之间的桥梁，确保信息检索操作的标准化与高效性，支持多样化的检索需求。

       . 总结

       通过深入解析LangChain的源码，我们不仅揭示了其构建上下文感知推理应用的奥秘，也看到了其在复杂应用集成与优化中的巨大潜力。在LangChain的魔法世界里，开发者能够解锁更多可能，创造令人惊叹的技术奇迹。