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一、概述

  • 在Java 8中引入了函数式编程的概念,并提供了一些新的函数式接口来支持函数式编程的需求。这些函数式接口可以简化代码、提高开发效率,并且可以应用于各种场景。

1、什么是函数式接口?

  • 函数式接口是指只包含一个抽象方法的接口。在Java中,函数式接口可以被赋予Lambda表达式或者方法引用,从而实现函数式编程的特性。Java 8引入了一些新的函数式接口,如Function、Consumer、Supplier和Predicate等。
  • java.util.function包下的都是
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一、什么是Sentinel

Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量
为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。

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一、向量检索

1、向量的定义

  • 计算机只认识数字,它只能通过数字来量化这个世界,用一组数字来表示一个事物,这样的一组数字就是一个向量(Vector)
  • 如果一个向量由N个数字组成,它就是一个N维向量。拿目前广泛使用的人脸识别技术来说,计算机从照片或视频中提取出人脸的图像,然后将人脸图像转换为128维或者更高维度的向量。
  • 首先我们了解下什么是向量,所谓向量就是由N个数字(二值向量由N个比特组成)组成的数组,我们称之为N维向量。
  • 而向量检索就是在一个给定向量数据集中,按照某种度量方式,检索出与查询向量相近的K个向量(K-Nearest Neighbor,KNN),但由于KNN计算量过大,我们通常只关注近似近邻(Approximate Nearest Neighbor,ANN)问题。
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RapidOCR

RapidOCR概述

  • 💖目前已知运行速度最快、支持最广,完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。
  • 支持的语言: 默认是中英文,其他语言识别需要自助转换。具体参考这里
  • 缘起PaddleOCR工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行OCR推理,我们将PaddleOCR中的模型转换为ONNX格式,使用Python/C++/Java/Swift/C# 将它移植到各个平台。
  • 名称来源: 轻快好省并智能。基于深度学习的OCR技术,主打人工智能优势及小模型,以速度为使命,效果为主导。
  • 使用:
    • 如果仓库下已有模型满足要求 → RapidOCR部署使用即可。
    • 不满足要求 → 基于PaddleOCR在自己数据上微调 → RapidOCR部署。
  • 官方文档地址:https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/overview/
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一、Seata安装与使用笔记

一、汉字Unicode编码范围

字符集 字数 Unicode 编码
基本汉字 20902字 4E00-9FA5
基本汉字补充 90字 9FA6-9FFF
扩展A 6592字 3400-4DBF
扩展B 42720字 20000-2A6DF
扩展C 4154字 2A700-2B739
扩展D 222字 2B740-2B81D
扩展E 5762字 2B820-2CEA1
扩展F 7473字 2CEB0-2EBE0
扩展G 4939字 30000-3134A
扩展H 4192字 31350-323AF
康熙部首 214字 2F00-2FD5
部首扩展 115字① 2E80-2EF3
兼容汉字 472字② F900-FAD9
兼容扩展 542字 2F800-2FA1D
汉字笔画 36字 31C0-31E3
汉字结构 12字 2FF0-2FFB
汉语注音 43字 3105-312F
注音扩展 32字 31A0-31BF
1字 3007
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TinyMCE

  • TinyMCE是一款易用、且功能强大的所见即所得的富文本编辑器。同类程序有:UEditor、Kindeditor、Simditor、CKEditor、wangEditor、Suneditor、froala等等
  • TinyMCE的优势:
    • 开源可商用,基于LGPL2.1
    • 插件丰富,自带插件基本涵盖日常所需功能(示例看下面的Demo-2)
    • 接口丰富,可扩展性强,有能力可以无限拓展功能
    • 界面好看,符合现代审美
    • 提供经典、内联、沉浸无干扰三种模式(详见“介绍与入门”)
    • 对标准支持优秀(自v5开始)
    • 多语言支持,官网可下载几十种语言
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一、Node.js版本管理工具

  • 在开发项目中,多个项目使用的node.js版本可能不一样,
  • 切换版本很麻烦,所以诞生了版本管理工具
    • nvm
    • nvs 是跨平台的,基于 Node 编写的
  • 常见的有两个工具可以使用哈,两者的用法差不多
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