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操作系统、 数据库、 图数据库、 服务器管理与架构、 安全(WEB与软件)、 脚本语言、 编译语言、 区块链、 数据科学、 大模型、 常用工具说明篇、

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风无形，水无势，互联网没有昼夜。趁这稍许的闲暇时光，随手采摘或记录着这知识海洋的点点滴滴......

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I a w e n s B l o g 风 无 形 ， 水 无 势 ， 互 联 网 没 有 昼 夜 。 趁 这 稍 许 的 闲 暇 时 光 ， 随 手 采 摘 或 记 录 着 这 知 识 海 洋 的 点 点 滴 滴 . . . . . . I a w e n s B l o g 风 无 形 ， 水 无 势 ， 互 联 网 没 有 昼 夜 。 趁 这 稍 许 的 闲 暇 时 光 ， 随 手 采 摘 或 记 录 着 这 知 识 海 洋 的 点 点 滴 滴 . . . . . . 笔 记 导 航 操 作 系 统 数 据 库 图 数 据 库 服 务 器 管 理 与 架 构 安 全 ( W E B 与 软 件 ) 脚 本 语 言 编 译 语 言 区 块 链 数 据 科 学 大 模 型 常 用 工 具 说 明 篇 最 新 笔 记 L i n u x 的 安 装 与 更 新 及 基 本 设 置 E m b e d d i n g 与 向 量 数 据 库 总 结 > 文 本 相 似 度 总 结 > 大 模 型 L L M 的 基 准 测 试 > R A G 入 门 大 模 型 推 理 与 部 署 框 架 D o c k e r 从 入 门 到 实 践 大 模 型 功 能 简 介 以 及 对 应 工 具 整 理 L i n u x 定 时 任 务 c r o n t a b 命 令 详 解 P y t h o n 常 用 模 块 介 绍 与 使 用 说 明 首 页 L i n u x 的 安 装 与 更 新 及 基 本 设 置 L i n u x 系 统 的 U 盘 安 装 , 磁 盘 分 区 、 L V M 的 扩 展 与 大 硬 盘 的 挂 载 , 系 统 升 级 及 安 全 更 新 ( C e n t O S 、 U b u n t u ) 、 S E L i n u x 已 经 内 核 的 升 级 , 系 统 优 化 , 硬 件 信 息 查 看 等 操 作 系 统 2 0 2 5 0 7 2 2 2 2 : 4 3 : 0 0 E m b e d d i n g 与 向 量 数 据 库 总 结 E m b e d d i n g 的 基 本 内 容 大 概 就 是 这 么 多 啦 , 然 而 小 普 想 说 的 是 它 的 价 值 并 不 仅 仅 在 于 w o r d e m b e d d i n g 或 者 e n t i t y e m b e d d i n g 再 或 者 是 多 模 态 问 答 中 涉 及 的 i m a g e e m b e d d i n g , 而 是 这 种 能 将 某 类 数 据 随 心 所 欲 的 操 控 且 可 自 学 习 的 思 想 。 数 据 科 学 2 0 2 5 0 7 2 2 2 2 : 4 3 : 0 0 > 文 本 相 似 度 总 结 工 业 界 的 很 多 应 用 都 有 在 语 义 上 衡 量 文 本 相 似 度 的 需 求 , 我 们 将 这 类 需 求 统 称 为 “ 语 义 匹 配 ” 。 从 传 统 的 无 监 督 相 似 度 方 法 , 到 孪 生 模 型 , 交 互 式 模 型 , B E R T , 以 及 基 于 B E R T 的 一 些 改 进 工 作 . 总 体 来 说 , 在 B E R T 出 现 之 前 , 文 本 相 似 度 任 务 可 以 说 是 一 个 百 花 齐 放 的 过 程 。 数 据 科 学 2 0 2 5 0 7 2 2 2 2 : 4 3 : 0 0 > 大 模 型 L L M 的 基 准 测 试 L L M s 的 不 可 思 议 的 能 力 可 以 推 广 到 广 泛 的 N L P 任 务 , 这 要 求 研 究 人 员 设 计 全 面 的 评 估 基 准 , 以 有 效 地 测 试 他 们 在 各 种 任 务 上 的 能 力 。 这 些 基 准 测 试 应 该 涵 盖 L L M 的 全 部 功 能 , 同 时 足 够 简 单 , 易 于 管 理 和 解 释 。 大 模 型 2 0 2 5 0 7 2 2 2 2 : 4 3 : 0 0 > R A G 入 门 R A G 顾 名 思 义 就 是 : R e t r i e v a l A u g m e n t e d G e n e r a t i o n , 即 使 用 L L M 生 成 , 它 由 严 格 编 程 的 自 动 化 流 程 或 代 理 辅 助 的 自 动 化 流 程 辅 助 , 这 些 流 程 收 集 、 操 作 并 向 系 统 提 供 数 据 。 R A G 不 是 V e c t o r D B 技 术 , 而 是 一 个 定 义 松 散 的 概 念 , 描 述 了 自 动 化 系 统 协 助 L L M 生 成 的 过 程 , 并 且 可 以 使 用 数 据 库 ( 如 v e c t o r d b s 、 s q l d b s 甚 至 普 通 文 件 ) 来 增 强 其 操 作 。 大 模 型 2 0 2 5 0 7 2 2 2 2 : 4 3 : 0 0 大 模 型 推 理 与 部 署 框 架 大 模 型 的 推 理 与 部 署 框 架 越 来 越 多 , 如 v l l m 、 l m d e p l o y 、 l l a m m . c p p 等 , 但 各 种 的 支 持 不 同 、 更 新 的 频 率 不 一 , 在 生 成 部 署 时 , 还 是 要 按 需 选 择 合 适 的 框 架 。 大 模 型 2 0 2 5 0 7 2 2 2 2 : 4 3 : 0 0 D o c k e r 从 入 门 到 实 践 D o c k e r 支 持 W i n d o w s / L i n u x / M a c / A W S / A z u r e 多 种 平 台 的 安 装 , 其 中 W i n d o w s 需 要 W i n 1 0 + , M a c 需 要 E I C a p t a i n + 。 D o c k e r 是 一 个 C / S 架 构 的 服 务 , 安 装 好 d o c k e r 之 后 需 要 启 动 d o c k e r 软 件 后 才 能 使 用 d o c k e r 命 令 。 D o c k e r 软 件 包 已 经 包 括 在 默 认 的 C e n t O S E x t r a s 软 件 源 里 。 因 此 想 要 安 装 d o c k e r , 只 需 要 运 行 下 面 的 y u m 命 令 . 服 务 器 管 理 与 架 构 2 0 2 5 0 4 2 8 1 7 : 0 9 : 4 2 大 模 型 功 能 简 介 以 及 对 应 工 具 整 理 大 型 语 言 模 型 是 深 度 学 习 神 经 网 络 , 可 以 通 过 对 大 量 文 本 进 行 训 练 来 理 解 、 处 理 和 生 成 人 类 语 言 。 L L M ( L a r g e L a n g u a g e M o d e l ) 可 以 归 类 为 自 然 语 言 处 理 ( N L P ) , 这 是 一 个 旨 在 理 解 、 解 释 和 生 成 自 然 语 言 的 人 工 智 能 领 域 。 大 模 型 2 0 2 5 0 4 2 7 0 8 : 1 4 : 5 7 L i n u x 定 时 任 务 c r o n t a b 命 令 详 解 c r o n 是 一 个 l i n u x 下 的 定 时 执 行 工 具 ( 相 当 于 w i n d o w s 下 的 s c h e d u l e d t a s k ) , 可 以 在 无 需 人 工 干 预 的 情 况 下 定 时 地 运 行 任 务 t a s k 。 由 于 c r o n 是 L i n u x 的 s e r v i c e ( d e a m o n ) , 可 以 用 以 下 的 方 法 启 动 、 关 闭 这 个 服 务 常 用 工 具 说 明 篇 2 0 2 5 0 3 2 5 1 8 : 1 3 : 1 6 P y t h o n 常 用 模 块 介 绍 与 使 用 说 明 P y t h o n 由 荷 兰 数 学 和 计 算 机 科 学 研 究 学 会 的 吉 多 · 范 罗 苏 姆 于 1 9 9 0 年 代 初 设 计 , 作 为 一 门 叫 做 A B C 语 言 的 替 代 品 。 P y t h o n 提 供 了 高 效 的 高 级 数 据 结 构 , 还 能 简 单 有 效 地 面 向 对 象 编 程 。 P y t h o n 语 法 和 动 态 类 型 , 以 及 解 释 型 语 言 的 本 质 . . . . . . 脚 本 语 言 2 0 2 5 0 3 1 6 2 1 : 2 9 : 3 6 常 用 的 N E R ( N a m e d E n t i t y R e c o g n i t i o n ) 库 总 结 命 名 实 体 识 别 ( N a m e d E n t i t y R e c o g n i t i o n , N E R ) 是 N L P 中 一 项 非 常 基 础 的 任 务 。 N E R 是 信 息 提 取 、 问 答 系 统 、 句 法 分 析 、 机 器 翻 译 等 众 多 N L P 任 务 的 重 要 基 础 工 具 。 命 名 实 体 识 别 的 准 确 度 , 决 定 了 下 游 任 务 的 效 果 , 是 N L P 中 非 常 重 要 的 一 个 基 础 问 题 。 数 据 科 学 2 0 2 5 0 3 1 6 2 1 : 2 9 : 3 6 > 初 次 接 触 深 度 学 习 之 A A A M L P C N 节 选 《 A p p r o a c h i n g ( a l m o s t ) a n y m a c h i n e l e a r n i n g p r o b l e m 》 , 介 绍 了 如 何 应 对 M L 和 D L 过 程 中 遇 到 的 挑 战 , 而 非 单 纯 地 解 释 算 法 。 该 书 内 含 大 量 代 码 , 适 合 有 一 定 M L 与 D L 理 论 基 础 , 想 深 入 研 究 应 用 机 器 学 习 的 读 者 阅 读 。 数 据 科 学 2 0 2 5 0 3 1 6 2 1 : 2 9 : 3 6 P y t h o n 数 据 可 视 化 相 关 模 块 介 绍 与 使 用 说 明 在 实 际 工 作 中 , 我 们 不 能 过 分 依 赖 相 关 系 数 , 为 什 么 这 么 说 呢 ？ 因 为 统 计 指 标 是 有 局 限 性 的 。 我 们 做 数 据 清 理 的 时 候 , 就 规 避 了 离 群 值 对 统 计 的 影 响 , 并 且 , 在 机 器 学 习 , 深 入 学 习 高 速 发 展 的 大 环 境 里 , 用 方 差 , 平 均 数 来 描 述 数 据 维 度 是 远 远 不 够 的 。 脚 本 语 言 2 0 2 5 0 3 1 5 2 0 : 5 2 : 2 2 > O p e n C V 学 习 笔 记 O p e n C V 是 一 个 开 源 程 序 库 , 包 含 了 5 0 0 多 个 用 于 图 像 和 视 频 分 析 的 优 化 算 法 。 该 程 序 库 建 立 于 1 9 9 9 年 , 目 前 在 计 算 机 视 觉 领 域 的 研 发 人 员 社 区 中 非 常 流 行 , 被 用 作 主 要 开 发 工 具 。 编 译 语 言 2 0 2 5 0 3 1 2 1 8 : 1 2 : 1 2 机 器 学 习 入 门 大 纲 机 器 学 习 算 法 有 助 于 从 不 同 数 据 源 收 集 数 据 , 转 换 富 数 据 集 的 形 式 , 并 基 于 分 析 结 果 , 帮 助 我 们 采 取 明 智 的 行 动 。 机 器 学 习 算 法 是 高 效 、 准 确 的 方 法 , 并 提 供 通 用 的 学 习 方 法 来 解 决 各 种 问 题 。 数 据 科 学 2 0 2 5 0 3 1 2 1 8 : 1 2 : 1 2 > d e e p s p e e d 入 门 D e e p S p e e d 是 一 个 开 源 深 度 学 习 训 练 优 化 库 , 其 中 包 含 的 一 个 新 的 显 存 优 化 技 术 — — Z e R O ( 零 冗 余 优 化 器 ) , 通 过 扩 大 规 模 , 提 升 速 度 , 控 制 成 本 , 提 升 可 用 性 , 极 大 地 推 进 了 大 模 型 训 练 能 力 。 大 模 型 2 0 2 5 0 3 1 2 1 8 : 1 2 : 1 2 关 于 L L M 代 理 L L M “ 代 理 ” 可 以 通 过 多 种 方 式 定 义 。 一 些 客 户 将 代 理 定 义 为 完 全 自 主 的 系 统 , 这 些 系 统 在 较 长 时 间 内 独 立 运 行 , 使 用 各 种 工 具 完 成 复 杂 的 任 务 。 其 他 人 使 用 该 术 语 来 描 述 遵 循 预 定 义 工 作 流 的 更 规 范 的 实 施 。 大 模 型 2 0 2 5 0 3 1 2 1 8 : 1 2 : 1 2 从 概 念 到 代 码 ： 揭 开 C h a t G P T 算 法 的 面 纱 [ 转 ] 在 过 去 的 两 年 里 , C h a t G P T 和 大 型 语 言 模 型 ( L L M ) 总 体 上 一 直 是 人 工 智 能 领 域 的 大 事 。 已 经 发 表 了 许 多 关 于 如 何 使 用 、 提 示 工 程 和 背 后 的 逻 辑 的 文 章 。 尽 管 如 此 , 当 我 开 始 熟 悉 L L M 的 算 法 ( 所 谓 的 t r a n s f o r m e r ) 时 , 我 必 须 浏 览 许 多 不 同 的 来 源 才 能 感 觉 自 己 真 正 理 解 了 这 个 主 题 。 大 模 型 2 0 2 5 0 3 0 6 2 0 : 1 8 : 1 0 L L a M A , 开 源 语 言 模 型 L L a M A 是 M e t a ( F a c e b o o k ) 的 开 源 语 言 模 型 , 该 语 言 模 型 据 说 是 比 o p e n A I 的 C h a t G P T 能 力 更 强 的 。 虽 说 是 开 源 语 言 模 型 , 但 如 果 想 要 直 接 使 用 , 还 是 需 要 通 过 E d u 教 育 邮 箱 来 申 请 资 格 的 , 得 到 批 复 邮 件 之 后 , 可 以 做 为 科 学 研 究 使 用 大 模 型 2 0 2 5 0 3 0 5 1 7 : 5 3 : 5 0 f i n e t u n e 的 几 种 方 法 和 对 应 框 架 给 定 预 训 练 模 型 ( P r e _ t r a i n e d m o d e l ) , 基 于 模 型 进 行 微 调 ( F i n e T u n e ) 。 相 对 于 从 头 开 始 训 练 ( T r a i n i n g a m o d e l f r o m s c a t c h ) , 微 调 为 你 省 去 大 量 计 算 资 源 和 计 算 时 间 , 提 高 了 计 算 效 率 , 甚 至 提 高 准 确 率 。 大 模 型 2 0 2 5 0 3 0 4 1 1 : 4 8 : 3 8 1 2 3 4 5 6 7 C o p y r i g h t © 2 0 2 5 i a w e n . c o m A l l r i g h t s r e s e r v e d .   粤 I C P 备 1 2 0 6 8 8 8 9 号 1

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