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p y t h o n 3 学 习 R u n 博 客  首 页 p y t h o n 3 p y t h o n 基 础 p y t h o n 练 习 p y t h o n 全 栈 人 工 智 能 t k i n t e r 图 像 处 理 d j a n g o p y t h o n 3 爬 虫 p y s p i d e r r e q u e s t s s c r a p y b s 4 s e l e n i u m u r l l i b r e q u e s t s _ h t m l p y t h o n 运 维 开 发 l i n u x d o c k e r g i t s v n 系 统 / 运 维 p h p v u e p y t h o n 技 术 交 流 退 出 登 入  成 功 状 态 提 示 通 告 ： 图 灵 聊 天 机 器 人 , 请 点 击 ， 任 何 浏 览 器 都 可 以 访 问 ！ 手 机 请 点 击 打 开 微 信 或 者 Q Q , 扫 描 二 维 码 即 可 ! 最 新 发 布 P y t h o n 搭 建 一 个 R A G 系 统 ( 分 片 / 检 索 / 召 回 / 重 排 序 / 生 成 ) P y t h o n 搭 建 一 个 R A G 系 统 ( 分 片 / 检 索 / 召 回 / 重 排 序 / 生 成 ) R u n 2 0 2 5 0 8 2 8 1 5 : 4 3 : 1 7 人 工 智 能  2 1 3 9 °  2 0 检 索 增 强 生 成 （ R A G ） 是 指 对 大 语 言 模 型 输 出 进 行 优 化 B r o w s e r u s e : 智 能 浏 览 器 自 动 化 ( W e b A g e n t ) B r o w s e r u s e : 智 能 浏 览 器 自 动 化 ( W e b A g e n t ) R u n 2 0 2 5 0 8 1 5 1 1 : 0 3 : 1 7 人 工 智 能  2 8 4 6 °  2 0 智 能 浏 览 器 自 动 化 ( W e b A g e n t ) 使 用 L a n g C h a i n 实 现 本 地 A g e n t 使 用 L a n g C h a i 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话 1 L L a M A F a c t o r y L o r a 微 调 实 现 声 控 语 音 多 轮 问 答 对 话 1 1 2 3 2 0 2 5 0 7 0 7 2 1 : 3 4 : 5 4 人 工 智 能  3 1 1 3 °  2 0 L L a M A F a c t o r y 微 调 后 的 模 型 合 并 导 出 和 部 署 4 L L a M A F a c t o r y 微 调 后 的 模 型 合 并 导 出 和 部 署 4 1 2 3 2 0 2 5 0 6 2 7 1 8 : 4 1 : 3 5 人 工 智 能  5 0 9 8 °  2 0 如 何 观 测 模 型 的 微 调 过 程 ？ 微 调 后 的 模 型 如 何 合 并 导 出 和 部 署 ？ L L a M A F a c t o r y 微 调 模 型 的 各 种 参 数 怎 么 设 置 3 L L a M A F a c t o r y 微 调 模 型 的 各 种 参 数 怎 么 设 置 3 1 2 3 2 0 2 5 0 6 2 5 1 9 : 0 5 : 0 3 人 工 智 能  4 9 3 2 °  2 0 微 调 模 型 的 各 种 超 参 数 怎 么 设 置 ， 每 个 超 参 数 都 是 什 么 意 思 L L a M A F a c t o r y 构 建 高 质 量 数 据 集 2 L L a M A F a c t o r y 构 建 高 质 量 数 据 集 2 1 2 3 2 0 2 5 0 6 2 5 1 0 : 3 4 : 5 7 人 工 智 能  3 5 2 6 °  2 0 如 何 给 大 模 型 构 建 高 质 量 数 据 集 ？ M i n e r U l i n u x 环 境 本 地 部 署 M i n e r U l i n u x 环 境 本 地 部 署 1 2 3 2 0 2 5 0 6 2 0 1 8 : 2 8 : 3 5 人 工 智 能  5 7 4 7 °  2 0 M i n e r U 是 一 款 将 P D F 转 化 为 机 器 可 读 格 式 的 工 具 （ 如 m a r k d o w n 、 j s o n ） ， 可 以 很 方 便 地 抽 取 为 任 意 格 式 。 L L a M A F a c t o r y 安 装 和 基 本 使 用 1 L L a M A F a c t o r y 安 装 和 基 本 使 用 1 1 2 3 2 0 2 5 0 6 2 0 1 1 : 2 4 : 0 2 人 工 智 能  3 7 5 4 °  2 0 L L a M A F a c t o r y 安 装 和 基 本 使 用 详 细 使 用 m s s w i f t 基 于 Q w e n 3 8 B 微 调 小 说 模 型 使 用 m s s w i f t 基 于 Q w e n 3 8 B 微 调 小 说 模 型 1 2 3 2 0 2 5 0 5 1 7 2 1 : 1 4 : 2 4 人 工 智 能  3 8 4 1 °  2 0 p y t h o n p 爬 虫 f a n q i e n o v e l 字 体 反 爬 实 战 p y t h o n p 爬 虫 f a n q i e n o v e l 字 体 反 爬 实 战 1 2 3 2 0 2 5 0 4 2 9 2 1 : 4 5 : 2 0 r e q u e s t s  4 7 8 0 °  2 0 识 别 字 体 反 爬 特 征 , 识 别 字 体 反 爬 特 征 , 页 面 显 示 正 常 但 源 码 为 乱 码 , 静 态 文 件 下 载 ： 从 网 页 源 码 或 C S S 中 提 取 字 体 U R L , 解 析 字 体 映 射 关 系 大 模 型 基 础 架 构 大 模 型 基 础 架 构 1 2 3 2 0 2 5 0 4 2 8 1 4 : 5 5 : 3 9 人 工 智 能  3 0 4 4 °  2 0 A I 多 模 态 J a n u s P r o 7 B 模 型 推 理 微 调 , 融 合 实 战 2 A I 多 模 态 J a n u s P r o 7 B 模 型 推 理 微 调 , 融 合 实 战 2 1 2 3 2 0 2 5 0 4 2 3 2 3 : 2 0 : 4 4 人 工 智 能  2 8 8 1 °  2 0 基 于 J a n u s P r o 7 B 的 m s s w i f t 微 调 m s s w i f t 是 魔 搭 社 区 提 供 的 大 模 型 与 多 模 态 大 模 型 训 练 部 署 框 架 。 现 已 支 持 4 5 0 + 大 模 型 与 1 5 0 + 多 模 态 大 模 型 的 训 练 ( 预 训 练 、 微 调 、 人 类 对 齐 ) S e l e n i u m 加 载 用 户 目 录 爬 取 某 宝 电 商 数 据 S e l e n i u m 加 载 用 户 目 录 爬 取 某 宝 电 商 数 据 1 2 3 2 0 2 5 0 4 2 3 1 9 : 2 0 : 2 7 s e l e n i u m  2 2 9 2 °  2 0 S e l e n i u m 通 过 使 用 W e b D r i v e r 支 持 市 场 上 所 有 主 流 浏 览 器 的 自 动 化 S c r a p y 对 接 P y p p e t e e r S c r a p y 对 接 P y p p e t e e r 1 2 3 2 0 2 5 0 4 2 2 1 0 : 4 2 : 0 1 s c r a p y  2 1 6 4 °  2 0 在 S c r a p y 框 架 中 整 合 P y p p e t e e r （ 一 个 基 于 C h r o m e 的 无 头 浏 览 器 ， 用 于 自 动 化 网 页 渲 染 ） 可 以 让 你 执 行 更 复 杂 的 J a v a S c r i p t 渲 染 任 务 ， 这 对 于 爬 取 依 赖 于 J a v a S c r i p t 动 态 加 载 内 容 的 网 站 非 常 有 用 W S L 从 C 盘 迁 移 到 D 盘 W S L 从 C 盘 迁 移 到 D 盘 1 2 3 2 0 2 5 0 4 1 8 2 1 : 4 5 : 1 8 人 工 智 能  2 4 9 9 °  2 0 使 用 W S L ( L i n u x 子 系 统 ) 做 深 度 学 习 开 发 ， U b u n t u 会 将 系 统 默 认 安 装 在 C 盘 ， 随 着 使 用 时 间 测 增 长 ， 子 系 统 的 体 积 越 来 越 大 ， 本 来 就 捉 襟 见 肘 的 C 盘 更 是 雪 上 加 霜 , 解 决 这 个 困 扰 。 A I 多 模 态 J a n u s P r o 7 B 模 型 本 地 部 署 1 A I 多 模 态 J a n u s P r o 7 B 模 型 本 地 部 署 1 1 2 3 2 0 2 5 0 4 2 3 2 0 : 0 0 : 4 7 人 工 智 能  2 5 1 1 °  2 0 J a n u s P r o 是 D e e p S e e k 最 新 开 源 的 多 模 态 模 型 ， 是 一 种 新 颖 的 自 回 归 框 架 ， 统 一 了 多 模 态 理 解 和 生 成 。 通 过 将 视 觉 编 码 解 耦 为 独 立 的 路 径 ， 同 时 仍 然 使 用 单 一 的 、 统 一 的 变 压 器 架 构 进 行 处 理 ， 该 框 架 解 决 了 先 前 方 法 的 局 限 性 。 这 种 解 耦 不 仅 缓 解 了 视 觉 编 码 器 在 理 解 和 生 成 中 的 角 色 冲 突 ， 还 增 强 了 框 架 的 灵 活 性 。 J a n u s P r o 超 过 了 以 前 的 统 一 模 型 ， 并 且 匹 配 或 超 过 了 特 定 任 务 模 型 的 性 能 点 击 加 载 更 多 加 载 中 … … 1 5 1 1 1 条 记 录 1 / 7 5 6 页 下 一 页 1 2 3 4 5 下 5 页 最 后 一 页    R u n 博 客 上 线 ， 欢 迎 访 问 内 容 如 有 侵 犯 ， 请 立 即 联 系 管 理 员 删 除 本 站 内 容 仅 供 学 习 和 参 阅 ， 不 做 任 何 商 业 用 途 标 签 云 p y t h o n 3 d j a n g o p y t h o n 3 爬 虫 p y t h o n 运 维 开 发 l i n u x p y s p i d e r p y t h o n 基 础 d o c k e r g i t s v n p y t h o n 练 习 r e q u e s t s s c r a p y 系 统 / 运 维 p y t h o n 全 栈 人 工 智 能 b s 4 t k i n t e r s e l e n i u m u r l l i b p h p p y t h o n r e q u e s t s _ h t m l v u e 图 像 处 理 H u i 前 端 框 架 W e b 安 全 色 j Q u e r y 轮 播 插 件 I E b u g 网 站 常 用 小 图 标 w e b 工 具 箱 网 站 常 用 背 景 素 材 弹 出 层 插 件 搜 索 搜 索 热 门 推 荐 o p e n v p n l i n u x 客 户 端 使 用  5 1 6 6 6 o p e n v p n l i n u x 客 户 端 使 用  5 1 6 6 6 H 3 C 基 本 命 令 大 全  5 1 2 9 6 H 3 C 基 本 命 令 大 全  5 1 2 9 6 o p e n v p n w i n d o w s 客 户 端 使 用  4 1 7 5 5 o p e n v p n w i n d o w s 客 户 端 使 用  4 1 7 5 5 H 3 C I R F 原 理 及 配 置  3 8 5 2 8 H 3 C I R F 原 理 及 配 置  3 8 5 2 8 P y t h o n e x i t ( ) 函 数  3 3 0 0 8 P y t h o n e x i t ( ) 函 数  3 3 0 0 8 o p e n v p n m a c 客 户 端 使 用  3 0 0 2 0 o p e n v p n m a c 客 户 端 使 用  3 0 0 2 0 p y t h o n 全 系 列 官 方 中 文 文 档  2 8 6 9 9 p y t h o n 全 系 列 官 方 中 文 文 档  2 8 6 9 9 p y t h o n 获 取 网 卡 实 时 流 量  2 3 6 7 1 p y t h o n 获 取 网 卡 实 时 流 量  2 3 6 7 1 1 . 常 用 t u r t l e 功 能 函 数  2 3 5 9 9 1 . 常 用 t u r t l e 功 能 函 数  2 3 5 9 9 p y t h o n 获 取 L i n u x 和 W i n d o w s 硬 件 信 息  2 1 9 5 6 p y t h o n 获 取 L i n u x 和 W i n d o w s 硬 件 信 息  2 1 9 5 6 最 新 文 章 P y t h o n 搭 建 一 个 R A G 系 统 ( 分 片 / 检 索 / 召 回 / 重 排 序 / 生 成 )  2 1 3 9 ° P y t h o n 搭 建 一 个 R A G 系 统 ( 分 片 / 检 索 / 召 回 / 重 排 序 / 生 成 )  2 1 3 9 ° B r o w s e r u s e : 智 能 浏 览 器 自 动 化 ( W e b A g e n t )  2 8 4 6 ° B r o w s e r u s e : 智 能 浏 览 器 自 动 化 ( W e b A g e n t )  2 8 4 6 ° 使 用 L a n g C h a i n 实 现 本 地 A g e n t  2 3 7 2 ° 使 用 L a n g C h a i n 实 现 本 地 A g e n t  2 3 7 2 ° 使 用 L a n g C h a i n 构 建 本 地 R A G 应 用  2 3 1 4 ° 使 用 L a n g C h a i n 构 建 本 地 R A G 应 用  2 3 1 4 ° 使 用 L L a M A F a c t o r y 微 调 大 模 型 的 f u n c t i o n c a l l i n g 能 力  2 8 4 0 ° 使 用 L L a M A F a c t o r y 微 调 大 模 型 的 f u n c t i o n c a l l i n g 能 力  2 8 4 0 ° 复 现 一 个 简 单 A g e n t 系 统  2 3 2 9 ° 复 现 一 个 简 单 A g e n t 系 统  2 3 2 9 ° L L a M A F a c t o r y L o r a 微 调 实 现 声 控 语 音 多 轮 问 答 对 话 1  3 1 1 3 ° L L a M A F a c t o r y L o r a 微 调 实 现 声 控 语 音 多 轮 问 答 对 话 1  3 1 1 3 ° L L a M A F a c t o r y 微 调 后 的 模 型 合 并 导 出 和 部 署 4  5 0 9 8 ° L L a M A F a c t o r y 微 调 后 的 模 型 合 并 导 出 和 部 署 4  5 0 9 8 ° L L a M A F a c t o r y 微 调 模 型 的 各 种 参 数 怎 么 设 置 3  4 9 3 2 ° L L a M A F a c t o r y 微 调 模 型 的 各 种 参 数 怎 么 设 置 3  4 9 3 2 ° L L a M A F a c t o r y 构 建 高 质 量 数 据 集 2  3 5 2 6 ° L L a M A F a c t o r y 构 建 高 质 量 数 据 集 2  3 5 2 6 ° 博 主 信 息  姓 名 ： R u n  职 业 ： 谜  邮 箱 ： 3 8 3 6 9 7 8 9 4 @ q q . c o m  定 位 ： 上 海 · 松 江 扫 我 打 开 友 情 链 接  百 度  淘 宝  腾 讯  慕 课 网  C S D N  博 客 园  5 1 c t o 博 客 最 近 访 客 站 点 分 享      Q Q : 3 8 3 6 9 7 8 9 4 C o p y r i g h t © 2 0 1 7 w w w . p y 3 s t u d y . c o m 鄂 公 网 安 备 4 2 0 1 1 7 0 2 0 0 0 0 4 4 号 鄂 I C P 备 1 7 0 2 5 4 7 1 号 1 鄂 I C P 备 1 7 0 2 5 4 7 1 号 1

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