图神经网络在信息检索重排序中的应用：原理、架构与Python代码解析
现代信息检索系统和搜索引擎普遍采用两阶段检索架构，在人工智能应用中也被称为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。在初始检索阶段，系统采用高效的检索方法，包括词汇检索算法（如BM25）或密集嵌入检索器（基于近似最近邻算法），为给定查询获取初始候选文档或段落集合。这一阶段优先考虑检索速度而非完整性，因此常常返回包含噪声或不相关的结果，可能导致下游任务....
消息订阅关系一致的正确及错误图片示例和代码示例
订阅关系一致指的是同一个消费者 Group ID 下所有消费者实例所订阅的 Topic、Tag 以及对消息的处理逻辑必须完全一致。一旦订阅关系不一致，消息消费的逻辑就会混乱，甚至导致消息丢失。本文提供订阅关系不一致的示例代码，帮助您顺畅地订阅消息。
通过代码多副本功能避免NUMA架构中跨节点访问延迟_Alibaba Cloud Linux(Alinux)
在NUMA架构（尤其是ARM实例）中，不同NUMA节点具有各自的本地内存，当一个NUMA节点上的程序或进程需要访问其他NUMA节点的代码段时，就会引入额外的延迟和性能开销。通过代码多副本功能，可以将远程节点的代码段复制到本地节点，避免了跨节点访问，从而解决NUMA架构中因跨节点访问带来的性能延迟问题。
72 页 PPT，带你梳理神经网络完整架构（含 PyTorch 代码）
今天带来一份由 Santiago Pascual de la Puente 整理和总结的一份 72 页 PPT。这份 PPT 总结了如今主要的神经网络架构及其组成，含 PyTorch 实现代码片段！在线地址：https://docs.google.com/presentation/d/1MFhet5q-SIPqc_54CXWiBvlT9OdSi6P8kpkm6IxuyEM/edit#slide=....
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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