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SpringBoot2整合Thymeleaf，官方推荐html解决方案

Freemarker优点： 1、通用目标能够生成各种文本:HTML、XML、RTF、Java源代码等等易于嵌入到你的产品中:轻量级:不需要Serve环境插件式模板载入器:可以从任何源载入模板,如本地文件、数据库等等

2025-09-05

SpringBoot2全家桶，快速入门学习开发网站教程

SpringBoot v2.2.2 章节 1.SpringBoot2初体验 2.SpringBoot2编写第一个Controller 3.SpringBoot2整合MyBatis 4.Springboot2将默认的数据库连接池

2025-09-05

干货分享 | 自然语言处理及词向量模型介绍（附PPT）

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）云脑科技机器学习训练营第二期，对自然语言处理及词向量模型进行了详细介绍，量子位作为合作媒体为大家带来本期干货分享~ 本期讲师简介樊向军云脑科技核心算法工程师

2018-01-01

什么是视频向量化？本文带你了解基于DeepWalk的视频推荐

为此，由Bryan Perozzi等人开发的称为DeepWalk的算法通过学习图中的节点的向量表示来实现上述目标。在我们的例子中的节点是单独的视频，它们之间通过共边看频率和近因加权。

2017-02-05

Elasticsearch 深度实践：从索引设计到向量检索的全链路解析

Elasticsearch 的核心存储结构是倒排索引（Inverted Index） ——它将文档中的每个词条映射到包含该词条的文档列表，从而实现亚秒级的全文检索。在分布式层面，Elasticsearch 通过分片（Shard）将数据水平拆分到集群各节点，每个分片本质上是一个独立的 Lucene 索引。

2026-09-02

用 FAISS 搭建本地向量检索：从文本到相似度搜索的实战

RAG（检索增强生成）里最底层、也最常被低估的一环，是向量检索。很多教程一上来就调 LangChain、接各种云服务，反而把核心原理遮住了。

2026-08-29

TriviumDB 与主流向量检索方案性能对比

TriviumDB 的定位是 AI 嵌入式记忆引擎，服务 RAG、Agent 记忆、语义缓存这类用 LLM embedding 的应用。

2026-08-19

大模型技术赋能 MySQL：从智能查询生成到向量化搜索

随着大语言模型（LLM）的爆发式增长，数据库领域正经历一场深刻的智能化变革。

2026-08-09

破解“记忆迷宫”：Agent长程上下文、向量检索与遗忘策略实战

2026年7月，AI Agent从单轮问答迈向长程任务协作，“记不住、找不准、忘不掉”成为复杂场景落地的核心瓶颈。NeurIPS最新研究显示，78%的Agent在多步推理中因上下文丢失导致任务失败率超40%。行业共识已从“无限堆Token”转向“结构化记忆工程”，通过分层存储、语义索引与主动遗忘机制，让Agent在海量信息中精准召回、高效推理。这标志Agent进入认知架构时代，可管理的记忆能力已成为决定其能否胜任专业级任务的关键分水岭。

2026-07-21

BaikalDB 架构演进实录：打造融合向量化与 MPP 的 HTAP 查询引擎

丰富检索能力：不仅支持传统的结构化索引、全文索引等，为解决LLM应用的向量需求，BaikalDB通过内置向量索引方式实现向量数据的存储和检索，一套系统支持结构化检索、全文检索、向量检索等丰富的检索能力，

2025-06-26

用户案例｜Shopee 在多媒体理解业务的向量检索系统实践

，将特征加入 KV 数据库和向量检索数据库 ○ 用增量视频查询向量数据库，将检索出的 Top N List，发送给结果更新模块（Top N List 在后续流程中将更新各自的 TopK 结果缓存）结果更新模块

2023-09-20

离散与提炼——一些关于向量召回算法优化方法的思考

开门见山，先来说说“离散与提炼”最核心的思想：离散：使用 int8 和 bfp16 来表达原始向量，计算距离过程中使用这些压缩后的向量，从而降低内存带宽；提炼：使用压缩后的向量计算得到的距离存在误差

2021-01-15

6小时，2.89亿token，我用Agent Team给SQLite加了向量检索支持

前几天刷视频，看到有人用 Kimi K3 给 SQLite 添加原生的向量检索能力。视频不长，十来分钟，讲的是如何使用最近火爆的 Kimi K3 让 SQLite 原生支持向量相似度搜索。

2026-09-15

语义切片与向量化：从文本分割到知识表征的技术跃迁

我（王涛taomir）在知识库里把“语义切片与向量化”写成独立概念条目时，一个判断逐渐清晰：这两件事看起来是前后两个步骤，实际上是同一个问题的两面——自然语言文本如何变成机器可以高效检索、排序和引用的知识单元

2026-08-31

向量检索不准怎么办：混合检索与 Rerank 重排序召回优化实战

上一篇聊向量数据库原理，咱们把「文档切块 → Embedding 向量化 → HNSW/IVF 近邻检索」这条链路走通了。

2026-08-31

混合检索（Hybrid Search）工程实践：向量召回与关键词召回的融合

直接答案：纯向量检索在精确匹配、生僻词、专有名词上容易失准，混合检索把稠密向量召回与稀疏关键词召回（如 BM25）融合，是生产级 RAG 系统提升准确率的基础做法。

2026-08-19

Apache Doris 向量化执行与 CPU 性能优化：技术能力、选型对比与实践

Apache Doris 通过向量化执行引擎、模板编译、Jemalloc+Arena 内存池和 Pipeline 用户态调度四大核心技术，将 CPU 算力推向理论极限。

2026-07-29

Elasticsearch 如何自动调整向量量化以达到您的召回目标

想要亲身体验向量搜索？您可以尝试我们为搜索AI提供的自定进度实践学习课程。现在就可以开始免费云试用，或者在您的本地机器上试用 Elastic。

2026-07-27

揭秘AI的"翻译官"：向量化机制如何让机器读懂人类世界？

AI被疯狂炒作，各种"颠覆性"概念满天飞，但同时，AI又被严重低估了。为什么这么说？因为它真正的潜力还远未释放，对现实社会的冲击也远未到来。

2026-07-14

Jina AI 开源多模态多语言向量模型 Jina Embeddings V4

Jina AI 宣布正式推出 jina-embeddings-v4，一款全新的多模态向量模型，参数规模达到 38 亿，并首次实现了对文本与图像的同步处理。

2025-06-26

从业务需求到能力扩展 | 阿里云Elasticsearch向量检索能力的创变

随着客户数的增长，我们发现随着AI技术的不断普及，针对向量检索场景的需求量在逐步提升。

2019-12-11

上海科技大学ACL2018高分论文：混合高斯隐向量文法

该论文将传统的上下文无关文法与深度学习中的符号向量化思想相结合，提出了一种全新的“隐向量文法”，拓展了前人在文法向量化方面的工作，并获得了不错的实验效果。

2018-07-04

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更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。