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欢迎访问！下面向您介绍本博客的相关内容～ @ 1 博客简介 1.1 博客概况 本博客主要介绍计算机科学、农业科学、仪器科学以及能源化工领域的相关知识和技术。博主创建该博客的初衷仅仅是为了记录学习过程，不以盈利、传播知识、提高个人影响力为目的，所有没有太多基础的文章。当然博主也弄了个人公众号备份文章， 阅读全文
posted @ 2020-05-03 17:50
落痕的寒假
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大语言模型（Large Language Model，LLM）的推理部署是其从技术验证走向工程化落地的核心环节，直接决定服务稳定性、资源利用率与业务承载能力。本文的上篇推理部署框架llama.cpp与Ollama使用指北已介绍轻量级本地推理框架的基本用法，包括模型量化、本地部署和基础对话体验。这类工 阅读全文
posted @ 2026-06-02 08:13
落痕的寒假
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随着大语言模型（Large Language Model，LLM）全面步入实际应用阶段，推理部署框架成为模型落地进程中必不可少的重要组成部分。不同框架在性能优化方式、部署复杂度以及适用场景上差异较大，在实际工程选型中往往需要先理解其基本定位与使用方式。关于模型推理部署基础概念的介绍，可参考：大模型学 阅读全文
posted @ 2026-05-18 07:54
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Python测试体系看似庞大、细节繁多，但入门门槛并不高。对于已经完成基础功能开发、尚未编写任何测试的应用，本教程将从最基础的实践入手，逐步过渡到更高级的测试技巧，重点介绍如何利用Python自带工具构建自动化测试体系。 内容将涵盖：基础测试的编写与执行方法、相关工具的使用方式、应用性能的检查手段， 阅读全文
posted @ 2026-04-30 08:47
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多模态（Multimodality）是指融合并处理两种或两种以上类型信息或数据的方法与技术。在机器学习和人工智能领域，常见的数据类型包括文本、图像、视频、音频及传感器数据等。多模态系统旨在利用多种模态的信息，以提升任务性能、丰富用户体验，或实现更全面的数据分析。 事实上，人类在感知世界时总是依赖多种 阅读全文
posted @ 2026-03-31 20:15
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在大语言模型基础知识一文中，已简要介绍了模型量化与高效推理部署，二者是实现大语言模型（Large Language Model，LLM）低成本、高效落地的关键路径。本文将系统阐述模型量化的基本原理，并详细介绍LLM高效推理的核心技术与常用框架。 目录1 LLM中的量化技术1.1 量化背景1.2 量化 阅读全文
posted @ 2026-02-11 16:43
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Python-docx-template是一个功能强大的Word文档自动化生成库，它基于模板引擎的设计思想，允许用户通过编写模板与Python代码逻辑分离的方式，高效生成结构复杂、样式多样的Word文档。在文章python-docx-template模板化Word文档生成指北介绍该库的基础用法之上， 阅读全文
posted @ 2026-01-31 09:17
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python-docx库的核心功能是程序化创建全新的Word文档，但在基于已有模板替换其部分内容时，其操作会非常繁琐。用户需要先解析文档结构、定位具体位置、手动替换内容，并维护原有格式与布局，导致开发效率较低。相关使用方法可参考：基于python-docx库的Word文档自动处理全解。 python 阅读全文
posted @ 2026-01-19 18:51
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python-docx是一款纯Python实现的第三方库，专门用于创建和修改Microsoft Word的.docx格式文档。该库无需依赖 Microsoft Word软件即可运行，具备优秀的跨平台特性，可在Windows、Mac、Linux等系统上使用。需要注意的是，python-docx仅兼容. 阅读全文
posted @ 2026-01-13 20:08
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Hydra是Facebook Research开发的开源Python配置管理框架，旨在解决复杂项目中配置混乱、多环境与多参数组合管理的难题。该框架采用分层配置与动态组合设计，支持以YAML文件实现结构化配置。Hydra尤其适用于简化机器学习实验、软件开发及其他复杂应用的配置管理。它的名字来源于希腊神 阅读全文
posted @ 2026-01-05 21:29
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category_encoders是一个Python库，专门用于将分类变量（如文字、标签）转换为机器学习模型可以处理的数值形式。它是 scikit-learn-contrib 项目的一部分，完全兼容Scikit-learn的API，可以无缝集成到机器学习流程中。本文将围绕该库的核心用法展开详细讲解。 阅读全文
posted @ 2025-12-18 19:57
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在Python编程中，类定义是组织数据与封装逻辑的核心范式。然而，当需要创建仅用于数据存储的简单类时，开发者往往需编写大量重复机械的样板代码。例如用于属性初始化的__init__方法、支持对象信息友好展示的__repr__方法、实现对象相等性比较的__eq__方法等。这类代码不仅耗费开发精力，还容易 阅读全文
posted @ 2025-11-25 19:31
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代码分析能够评估各部分代码的时间消耗，即进行时间复杂度分析。通过这一过程，我们可以识别影响整体运行效率的关键部分，从而更高效地利用底层计算资源。此外，代码分析也可用于评估内存使用情况，即空间复杂度，以优化内存管理并提升其使用效率。本文主要关注时间复杂度分析的内容。 Python默认提供了两个实用的性 阅读全文
posted @ 2025-10-24 20:44
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Unsloth是一个专注于加速大语言模型微调过程的开源项目。它通过一系列底层优化，显著提升了微调速度并大幅降低了内存消耗，同时能保持模型性能。无论是研究者还是开发者，都能借助Unsloth更高效地定制自己的大语言模型。本文将介绍Unsloth的使用，相关学习资源如下： 开源仓库：Unsloth 官方 阅读全文
posted @ 2025-10-01 11:18
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锂离子电池是新能源汽车、储能系统及便携式电子设备的核心能源部件，其剩余使用寿命（Remaining Useful Life，RUL）的准确预测直接关系到设备运行安全、维护成本优化和能源效率提升。RUL预测算法能够提前量化电池剩余可用时间，是保障新能源汽车与储能系统安全稳定运行、降低突发故障风险、优化 阅读全文
posted @ 2025-09-13 10:21
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在大语言模型基础知识一文中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）技术作为构建大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）应用的一种方式已被简要提及，本文将详细介绍RAG技术的实现流程及其演进趋势。 关于RAG技术更全面更系 阅读全文
posted @ 2025-08-08 20:05
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