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RSS订阅原创 从 Easy Dataset 到 LLaMA-Factory 青蟹微调实践
从 Easy Dataset 构建和审核青蟹问答数据开始，记录 Alpaca 导出、长度筛选、LLaMA-Factory 的 LoRA 训练配置、检查点与验证损失，并区分文本 SFT 和后续 VQA 数据建设。
2026-10-11 21:44:21
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原创 LightRAG 使用指南 从青蟹论文到可溯源问答
结合青蟹大创项目，介绍 LightRAG 的安装、论文入库、检索模式、Jina 限流、长文档恢复与来源溯源，记录实际踩坑和验收方法。
2026-10-11 21:43:11
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原创 Random Forest、Adaboost、GBDT
将多个弱监督模型组合，以产生更好的效果（帮助集成模型降低预测的偏差或者方差）。常见的集成学习框架有三种：Bagging，Boosting 和 Stacking。
2025-11-18 10:39:57
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原创 基于sklearn的鸢尾花分类实验
有150个样本，每个样本四个特征值[sepal length, sepal width, petal length, petal width]：选定一个样本，从周围选择最近的3个样本，投票选出占比最多的种类，就是该选定样本的类别。三种类别 [‘setosa’ ‘versicolor’ ‘virginica’]模型在测试集上的准确率 : 0.9556。
2025-11-04 19:17:24
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空空如也
空空如也
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