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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）
2.2023全国大学生数学建模竞赛-E 题思路详解+Python代码源码解析
3.有哪些好用的扫描适合非开发人员使用的建模开发平台？
4.开源科学工程技术软件介绍 – 点云处理软件CloudCompare

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，建模弥补常识与专有数据之间的源码差距，提升模型生成的扫描准确性和上下文相关性，同时减少模型的建模幻觉倾向。RAG的源码opencv2.4.9源码引入，为应对大规模语言模型在处理特定领域或最新知识时的扫描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，建模RAG允许大模型在外部知识库的源码支持下，生成更准确、扫描符合上下文的建模答案。本文将从概念理论出发，源码深入解析RAG的扫描工作原理，并通过实例演示如何利用LangChain、建模OpenAI语言模型与Weaviate矢量数据库实现一个简单的源码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，记账安卓源码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、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，微博类源码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。

全国大学生数学建模竞赛-E 题思路详解+Python代码源码解析

       全国大学生数学建模竞赛-E题：黄河水沙监测数据分析详解及Python代码解析

       竞赛爱好者们，E题解析来啦！博主有四年的建模经验，多次参赛并获奖，连续涨停的源码对模型原理和建模流程了如指掌。我承诺，每场数模竞赛后，我会在专栏分享最新思路和免费代码，以帮助大家。今天，我们将一起分析黄河水沙监测数据，探索时序预测和数据处理技术。

       首要任务是理解E题，它关注黄河水含沙量与时间、水位和水流量的关系，以及预测近六年总流量和排沙量。首先，处理原始数据，呈现相关性矩阵，观察水位和流量与含沙量的正相关性。接着，利用时间序列分析识别趋势，php thikphp 系统源码后续将分享预估含沙量的代码更新。

       对于第二问，我们应用时序预测模型，如季节性时序模型，这在数据具有季节性和循环波动特征时尤为适用。如果你对这类模型不熟悉，可以参考我的系列文章，深入理解并掌握时序预测技巧。

       在此过程中，我只需要你的支持，一个三连就足够了！请持续关注，获取更多实时的竞赛策略和代码分享。让我们共同进步，迎接数学建模的挑战！

有哪些好用的适合非开发人员使用的建模开发平台？

       如果说是适合非开发人员使用的建模开发平台，我个人比较过几家的，现状给大家汇报下：

       1、轻流是具备了封装好的节点流程的创建，以及标准的业务应用模块的标准版本，如果可以很低代价在线直接编辑使用，缺点是针对复杂的流程，处理起来需要成本和厂家协助，因为轻流是租用的方。如果是李自己编辑后再销售，是没有版权；

       2、天翎平台，最大的优势是自主知识产权，流程相对比较简洁；并且做好国产化适配，以及微服务架构和容器部署的适配和支持，以及读写分离等。缺点，CSS样式不够炫酷，还是因为技术团队的缘故，再项目交付上体现价值

       3、炎黄盈动，最大的优势是做一些中大型新的企业的流程整合梳理还是比较有优势，现状因为产品定位，不做平台源码提供，只是做接口配置，有时候有些企业做的应用，超出平台现状标配，就要找厂家开发对应的功能，优势是有标准的开发流程和标准软件可以借鉴。

       存在即合理

开源科学工程技术软件介绍 – 点云处理软件CloudCompare

       点云（Point Cloud）是一种空间中的点数据集，主要用于表示三维形状或对象，通常通过三维扫描仪、激光雷达、摄像头、RGB-D相机等设备获取。每个点的位置由一组笛卡尔坐标（X，Y，Z）描述，可能还包含色彩信息（R，G，B）或物体反射面强度（Intensity）信息。

       点云广泛应用于多个领域，例如建模、设计、质量控制、逆向工程、虚拟现实、增强现实等。CloudCompare就是一款专门用于处理三维点云和三角形网格的软件，最初设计目的是在两个三维点云或点云与三角形网格之间进行比较，即“云比较”。它采用八叉树结构进行优化，能够处理大量点云数据，通常超过万个点，甚至高达1.2亿个点，内存占用超过2GB。

       CloudCompare使用C++开发，用户界面基于Qt，图形渲染使用OpenGL，支持Windows、MacOS和Linux操作系统。用户可以从其官方网站cloudcompare.org下载安装程序，源代码则在Github上：/ProjectPhysX/CloudCompare。该软件自年开始开发，年开源，年7月开始在GitHub上发布版本，最新的2..1版发布于年3月。

       CloudCompare功能丰富，包括但不限于数据导入、导出、可视化、滤波、统计、对齐、几何变换等操作。用户可以访问官方网站获取更多详细信息和功能介绍，或者在GitHub上查找最新的开发动态和用户社区。

       在科学工程领域，还有许多其他开源软件，如用于数据处理的Silx，用于机器人开发的rviz，用于可视化中间件的Visualization Library，用于科学可视化分析的Graphia等。此外，还有用于科学可视化和数据可视化的工具，如用于医学图像计算平台的3D Slicer，用于数据可视化的PyVista，用于地理信息的GeoJS等。