1、什么情况下需要内存管理？任何继承了NSObject的对象，对基本数据类型无效。 2、内存管理的原理？每个对象内部都保存了一个与之相关联的整数，称为引用计数器。当使用alloc、new或者copy创建一个对象时，对象的引用计数器被设置为1。给对象发送一条retain消息，引用计数器值+1。给对象发送一条release消息，引用计数器值-1。当一个对象的引用计数器值为0时，那么它将被销毁
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2024-07-18 21:20:35
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土壤侵蚀模型的构建能够更好地探寻侵蚀的原因，以便对土壤侵蚀进行一系列预测工作，减轻其对生态环境的影响。由于侵蚀过程较为复杂，因此建模需要充分考虑各项因素，例如气象、水文、地质环境、土壤条件等。修正的土壤风蚀方程（revised wind erosion equation，RWEQ）被广泛应用于土壤风蚀预报。该模型由美国农业部（USDA）农业研究服务（Agricultural Research Se
关于“ollama reranker”这一工具，可以辅助我们在自然语言处理（NLP）任务中优化模型的输出顺序。本文将详细记录如何解决与“ollama reranker”相关的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在开始实施之前，我们需要确保系统具备完成操作所需的软硬件条件。
### 软硬件要求
- **软件要求**: Python 3.8 及
第二版Retropie树莓派掌机（一）之前制作了一个树莓派掌机，能用，但是感觉有几点不满意：1.屏幕是480X320的，太不清楚了，用于打FC游戏是足够了，但启动树莓派官方系统时，太粗糙了，想换更高分辨率的屏幕。2.按键不灵敏，手感不好，按起来太费力，段落感太差，按下去后有时没有解发，还要用力按才能触发。3.因为有18650电池，太厚，太重于是心心念念地，又想鼓捣一个更好的版本。然后，
Ollama Reranker 模型是一种用于文档检索和排序的算法，旨在提升信息检索的准确性和效率。下面是如何解决“Ollama Reranker 模型”问题的过程，让我们逐步深入。
## 备份策略
为了确保Ollama Reranker模型的完整性与可恢复性，我们设计了全面的备份策略。下面是思维导图，展示了我们的备份方案和存储架构。
```mermaid
mindmap
root
ollama 部署 reranker 模型的过程记录
在本文中，我们将详细讨论如何成功部署“ollama reranker”模型，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南等方面。以下是我们展开讨论的内容：
# 环境准备
首先，需要确保所有前置依赖正确安装。下表展示了必要的依赖项与版本的兼容性：
| 依赖项 | 版本 | 兼容性说明 |
|-
在插入数据之前使用 Jina 的 Embedding 模型来生成术语的向量表示是非常有必要的，它将大大提高语义搜索的精度。然后，搜索后可以使用 Reranker 对候选结果进行重排序，以进一步提高查询的准确性。
原创
2024-09-14 15:47:37
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在使用 Ollama 进行机器学习模型训练时，我们可能会遇到如何使用 reranker 的问题。Reranker 是一种用于精细排序的算法，能够提高文本生成结果的准确性与相关性。接下来，我们将系统地探讨如何使用 Ollama 的 reranker，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试，以及预防优化等内容。
### 问题背景
在实际使用过程中，Ollama 的用户报告了一些与 r
作者：河合 宜文 前面两章介绍了Rx的概要和安装方法，本章开始重点介绍Rx的具体的使用方法。首先会介绍一下使用Rx的基本操作，然后会重点介绍Rx所代表的2大特性：事件处理和异步处理中的事件处理。 基本方法首先来看看最简单的Rx (Observable对象)代码和 foreach(Enumerable对象)代码的对比：using System.Linq;
using System.Reactive.
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2024-10-19 19:46:10
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one-hot在特征工程中需要对数据进行预处理，one-hot在数据预处理中比较常见1.什么是one-hotOne-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。2.one-hot编码过程比如我们要对 “hello world” 进行one-hot编码，怎么做
目前中文Rerank 模型可选的不多，效果比较好的是bocha-semantic-reranker和bge-reranker，前者效果接近cohere可以直接通过API调用，后者开源需要自行部署。
## 什么是NLP中的Reranker？
在自然语言处理（NLP）中，Reranker是一种用于排序和选择结果的技术。它通常在信息检索、问答系统和文本生成等应用中被使用。基础流程是先获取一组候选答案，然后对它们进行重新排序，最终选出最优的结果。
### Reranker的工作流程
以下是Reranker的基本工作流程，表格形式表示如下：
| 步骤 | 说明
rem与em的使用和区别详解2017-06-1763098View2编者：在自适应制作稿中，我们经常会看到rem和em这两个单位的冒泡，rem是基于html元素的字体大小来决定，而em则根据使用它的元素的大小决定（很多人错误以为是根据父类元素，实际上是使用它的元素继承了父类的属性才会产生的错觉）原文：综合指南: 何时使用 Em 与 Rem 你可能已经很熟练使用这两个灵活的单位，但你可能不
摘要提出了一个新的模型称为二面体，以二面体对称群命名。这种新模型学习知识图嵌入，可以自然地捕获关系组合。此外，我们的方法对离散值参数化的关系嵌入进行建模，从而大大减少了解空间。背景关系组合的一个关键特性是，在许多情况下，它可以是非交换的。例如，在的父母和配偶之间交换顺序将导致完全不同的关系（父母与法律中的父母）。我们认为，为了在链接预测任务中学习关系组合，这种非交换属性应该被显式地建模。 在本文中
Embedding模型，query-question的匹配分数 普遍高于 query-answer的匹配分数。比如对于10个query，检索结ry+answer。
在构建 RAG 应用时，拿到检索结果并不意味着任务完成！如何挑出最有价值的内容？今天小米带你深入了解 LangChain4j 中的 RRF 和 Reranker 两种结果重排方法，全面提升问答质量！
截至2025.3.27 ollama还不支持bge-reranker重排序模型，如图——
简述如何精准识别潜在客户需求，成为MSP服务提供商的痛点。传统营销依赖于广告投放或手动调研，效率低下且成本高昂。相反，通过从社交平台如Reddit上爬取帖子数据，结合AI驱动的reranker（重排序器）技术，我们可以智能分析用户痛点，发现那些隐含自动化需求的潜在客户。本文总结一个完整的思路：首先通过爬虫从Reddit获取MSP相关帖子数据，然后使用大型语言模型（LLM，如Azure OpenAI
概述：modelscope、embedding、postman测试、py脚本测试、reranker、语音、qwen2.5、qwen3、Qwen3-30B-A3B、Qw
Qwen3嵌入模型系列是Qwen家族的最新专有模型，专门设计用于文本嵌入和排序任务。自从Qwen3-Reranker系列模型发布以来，
