爱喝水的木子的博客

小米开源大语言模型MiMo-V2-Flash采用创新的混合专家架构(MoE)和混合滑动窗口注意力机制，显著提升推理效率。该模型具备3090亿参数，支持256k上下文窗口，在数学竞赛、编程测试等多项基准中表现优异。通过轻量级多Token预测技术，推理速度提升2-2.6倍，成本仅为同类产品的2.5%。目前提供2周免费试用，开发者可通过GitHub获取完整开源代码和权重。

本文介绍了一个Python脚本，用于实现MongoDB数据库的全量备份功能。该脚本通过pymongo库连接MongoDB，使用自定义的JSON编码器处理MongoDB特殊数据类型（如ObjectId、datetime等），将数据库中的所有非系统集合批量导出为JSON文件。脚本支持分批导出以避免内存溢出，可配置连接参数、输出目录和导出批次大小。执行后会创建按数据库名分类的文件夹结构，每个集合保存为一个格式化的JSON文件。最后提供了配置示例和调用方法，适用于本地或远程MongoDB的备份需求。

Scrapy框架的工作流程包括8个核心步骤：1.Spider生成初始请求；2.Engine将请求传递给Scheduler；3.Scheduler调度请求；4.Engine通过Downloader Middleware处理请求；5.Downloader获取网页响应；6.Engine通过Spider Middleware传递响应给Spider；7.Spider解析响应生成Item或新请求；8.Engine将Item送至Item Pipeline处理。各组件分工明确：Spider负责规则定义，Engine协调调度

Python 并发爬虫优化方案 Python 的 concurrent.futures 模块可通过以下方式优化爬虫任务： 线程池优化 I/O 任务 使用 ThreadPoolExecutor 处理网络请求等 I/O 密集型操作 典型应用：批量请求网页时避免阻塞主线程 进程池处理 CPU 任务 使用 ProcessPoolExecutor 处理数据解析等 CPU 密集型操作 绕过 GIL 限制，充分利用多核性能 任务批量提交 通过 submit() 或 map() 方法批量提交任务 示例：同时发起多个 URL