Navicat，但是盗版

使用Ragas评估LLM应用

本次分享的内容聚焦于如何使用Regis库来评估长短期记忆（LLM）模型在QA（问题-答案）场景中的准确性。内容主要分析了正确性与忠诚度两个指标的不同及其对评估结果的影响。演讲者指出正确性指标在提取事实相似度时存在不足，因而提出使用忠诚度指标作为更加合适的选择。此外，介绍了使用Regis的方法，包括pip安装Regis库，准备样例问题与正确答案，编写适配代码，以及执行评估获取准确率。视频内容适合对人工智能模型评估方法、编程实践有兴趣的开发者与AI研究者。

都什么年代了，还在用传统方式写代码？

探讨如何利用AI技术提升软件开发效率。程序设计前应先确定设计文档，伪代码对AI编程格外重要。AI可快速生成期望代码，要写好prompt。示例显示文本加密流程，伪代码转代码，提醒命名需符合领域术语，避免直接翻译。推荐学习多种编程语言以增强伪代码编写想象力。生成代码后需改造以适应项目需求并配合AI辅助工具完成编码。AI生成代码不完全可信，单元测试变得尤为重要。AI编程实践说明一些传统方法论在新时代仍有价值。技术发展迭代，但某些实践如编写伪代码和单元测试仍是最佳实践。AI编程角色对比pair programming中的driver，但navigator角色仍应由人担任。适合有志于提升编程效率并对AI编程感兴趣的工程师、软件开发者、编程语言学习者、技术项目管理者以及对加密技术有兴趣的人群研究。

支持混合检索的向量库：Elasticsearch

本次探讨中，向量数据库的选择成为焦点，其中Lama Index提供的特性分析表帮助缩小了候选库的范围。PG Vector的模块化设计令其灵活性凸显，不过团队更熟悉的ESD Search因满足电商环境下全文检索和大数据需求，以及易于集成向量能力，而获得青睐。同时，视频还涉及Generative AI和vector transformer embedding，表明当前技术趋势注重搜索优化与人工智能的结合。此内容适合正在考虑数据库架构、特别是向量存储解决方案的技术决策者及开发者。

C++编程之算法-第5课-递推算法：算法思想

王老师编程课堂介绍了递推算法作为动态规划等高阶算法的基石，解释了递推的核心在于根据已知条件和规律无限制地计算序列各项，展示了递推算法应用于数列的常见例子，包括等差数列和等比数列及其递推关系式的构建。进一步解释了如何通过数学分析来发现规律性，结合编程实践讲述了斐波那契数列的递推实现，强调了递推在简化计算过程中的优势，说明了计算机如何利用递推关系式和循环结构有效处理复杂问题。内容适宜对算法和编程有初步了解、希望建立算法分析和应用基础的学生或程序员。

ensp pro用普通账号登录

华为新版本模拟器放开使用权限，允许普通账号登录使用。通过测试发现，软件安装包绑定特定账号，但普通账号也能使用模拟器。这一变化有利于学习者和备考者，建议使用自己的账号进行尝试。主要内容包括华为模拟器的登录、IP地址访问、软件安装包绑定问题以及账号权限问题。

面试官问，如何渲染十万条数据，该怎么回答？

视频主要介绍了前端开发中如何高效渲染大量数据的问题，提出了三种解决方案：虚拟列表、时间分片和requestAnimationFrame。虚拟列表通过只渲染可视区域数据来减少性能损耗；时间分片通过分批次渲染数据来避免页面卡顿；requestAnimationFrame则确保渲染过程与浏览器刷新频率同步，减少闪屏现象。此外，还介绍了如何使用documentFragment来减少DOM操作，提高渲染性能。

爆炸爆炸，AI的效果爆了

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。