进入htm页经过若干时间自动跳转到另外的htm页如何实现？我记得在里面有个什么标识可以做到，是这样吗...

childlyn 2004-02-25 01:03:42

<link="XX.html" refresh 后面是多长时间跳转什么的吧>？怎么写？

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题目最小生成树。思路使用小根堆对prim算法进行优化。参考第二十六天和第二十八天。代码#include #include using namespace std;const int MAXN=100000+1; const int MAXM=1000000+1; int N,M,vis[MAXN]; int head[MAXN],e=0; int w[MAXM]

题目用prim做最小生成树思路先随便从一个点开始。建立当前节点到各个节点的最短距离。到不了的设为最大值。然后找到一个未访问的切到达距离最小的节点。将当前节点到该节点的路涵盖进来。将该节点设置为以访问。并重新计算各个节点到已经访问过的节点的最短距离。重复N-1次。便可以求出最小生成树代码#include #include using namespace std

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源码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 TensorFlow Examples This tutorial was designed for easily diving into TensorFlow, through examples. For readability, it includes both notebooks and source codes with explanation, for both TF v1 & v2. It is suitable for beginners who want to find clear and concise examples about TensorFlow. Besides the traditional 'raw' TensorFlow implementations, you can also find the latest TensorFlow API practices (such as , , , ...). Update (05/16/2020): Moving all default examples to TF2. For TF v1 examples: check here. Tutorial index 0 - Prerequisite Introduction to Machine Learning. Introduction to MNIST Dataset. 1 - Introduction Hello World (notebook). Very simple example to learn how to print "hello ...

本文用一个可离线运行的 Node.js RAG 项目说明检索增强生成（RAG）的完整数据流，覆盖文档解析、切块、Embedding、LanceDB 向量检索、上下文拼接和本地 LLM 回答，适合没有云端 API 的个人开发者学习。 ## 核心链路 ```text 原始文档 -> 解析清洗 -> 文本切块 -> Embedding -> LanceDB | 用户问题 -> 问题 Embedding -> Top-K 检索 -> 上下文拼接 -> 本地 LLM ``` ### 1. 文档解析与切块原始文件先复制到 `data/raw`，解析结果写入 `data/parsed`，切块结果写入 `data/chunks`。当前文本切块默认窗口为 800 字符、重叠 120 字符，并优先在句末或换行处断开，减少语义被截断的概率。 ### 2. 向量化与存储每个文本块通过本地 `multilingual-e5-small` 生成向量，记录正文、来源文档、顺序、字符位置和向量值。LanceDB 表默认位于 `data/indexes`，可按 chunk ID 重复写入而不会产生重复记录。 ### 3. 检索与生成问题使用同一 Embedding 模型转为向量后执行 Top-K 相似度检索。系统在 `RAG_MAX_CONTEXT_CHARS` 限制内拼接命中文本，并将来源 ID、块 ID、距离和正文作为引用返回给前端。 ## 本地复现 ```powershell npm install Copy-Item .env.example .env npm --workspace apps/server run pipeline:test npm --workspace apps/server

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