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在AI大模型发展热火朝天的2025年，各个厂商的大模型都在飞速的抢占市场。在企业使用大模型进行实际业务落地过程中，尽管大模型带来了很多业务场景价值的延伸，以及日常工作提效，但是在私有化大模型落地过程中，大模型使用中仍然存在一些问题，比如联网检索时回答的问题发散，不够精准，大模型幻觉问题，给出的检索结果与企业自身实际期望的结果存在差距等，这些问题都可以通过专业的RAG知识库来辅助解决，本文将介绍一款开源RAG的RAGflow使用。
RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎。简单来说，它能够"读懂"你的各种文档，并基于这些文档内容进行智能问答，就像拥有了一个对你所有资料都了如指掌的智能助手。官方地址：
🚀 引言：深度学习的“显存墙” 在上一篇中，我们共同完成了一个基于欧拉法的 LTCCell。如果你尝试增加积分的子步数（num_steps），或者将训练序列拉长到上千个步长，你可能会惊恐地发现：即使是强如 H100 这样的显卡，也会弹出那句令开发者心碎的 "RuntimeError: CUDA out of memory"。 为什么？因为在 PyTorch 的自动求导（Autograd）机制下，为了计算梯度，系统必须在前向传播时缓存每一个中间状态。在连续时间系统里，这意味着如果你为了精度在 $t_0$ 到 $t_1$ 之间积分了 1000 步，显存开销就会瞬间暴涨 1000 倍。 难道“连续时间模型”注定只能在玩具级的数据集上跑吗？ 2018 年，陈天奇等人的论文《Neural
摘要 本白皮书以“技术替代-效率提升-人才转型”为逻辑主线，揭示制造业正经历的深刻变革。70%工厂解雇算法工程师的现象并非技术倒退，而是边缘AI视觉技术成熟带来的产业结构优化。通过自动化建模工具、低代码开发平台和预训练模型库的普及，边缘AI方案部署成本较传统模式降低40-60%，使工厂无需专业算法团队即可实现视觉检测、质量控制等复杂任务。 核心趋势：制造业计算机视觉市场正以12.7%的年复合增长率扩张，推动人才结构从“算法开发主导”向“行业融合型人才”转型。未来工厂更需要既懂工艺参数又掌握模型调优的复合型人才，而非纯算法开发者。 后续章节将从技术替代机制、效率提升路径、人才转型策略三个维度展开论证，解析边缘AI视觉如何重构制造业技术栈与人力资源配置逻辑。 引言 2025 年，Citrini Research 发布的制造业自动化报告揭示了一个矛盾现象：在某头部手机主板工厂，边缘 AI 视觉系统部署后，检测人员数量减少 75%，与此同时，负责算法维护的工程师岗位需求也下降了 40%。这一案例折射出制造业正在经历的深刻变革——当边缘 AI 视觉技术从实验室走向产线时，传统认知中"A
文章目录 * 4.交换排序 * 4.1 冒泡排序（BubbleSort） * 4.2 快速排序（QuickSort） * 4.2.1 hoare版本 * 4.2.2 挖坑法 * 4.2.3 前后指针法 * 4.2.4 非递归实现 * 5.归并排序（MergeSort） * 5.1 递归实现 * 5.2 非递归实现 * 5.2.1 一次性全部拷贝回去：memcpy(a, tmp, sizeof(int) * n) * 5.2.2 分批次拷贝回去：
🎬 博主名称：个人主页 🔥 个人专栏: 《算法通关》，《Java讲解》 ⛺️心简单，世界就简单 目录 序言 DFS 全排列问题 剪枝操作---n皇后问题 BFS 树与图的深度优先遍历 树，图的存储 遍历树，图 树与图的宽度优先遍历 序言 到图论这章节了，先讲讲DFS，BFS，然后讲树和图咋存储，还有树和图的DFS以及BFS， DFS dfs是一个执着的人（可爱捏），他一直搜索到叶子节点，然后才会回头去看别的路，然后继续一条路走到头 从数据结构来看，我们的dfs用的是栈 从空间来看，我们dfs空间使用是与高度成正比的O( h ) 我们dfs搜索是一条路走到头，所以我们dfs不具有最短路的性质 我们来看个最经典的题， 全排列问题 我们从0开始出发，然后往下搜，当搜到n的话就说明我们搜完了输出一下就行（用path记录搜索的路径），当搜完之后，我们肯定要恢复原状，所以把st给回复，path不用是因为，下次直接就覆盖了，不用再path[