m0_50272029的博客

注意力分散 分散 他注意力分散的背后并不是为了别人。住酒店 他花钱的背后并不是为你花。

人活着是要解决自己身上的bug的 程序员活着是解决 代码的bug

一切都要从基础开始

这些聊天都是非常有价值的。

把指纹建给设置取消了 从流程上杜绝 一切都是为了方便导致的。如果有一个人能天天和我聊天 指导我 我不会是现在这样。如果说你知道这个聊天记录留不住的话。每天存一千 不能图方便。如何解决（很多人想不到）为何要等到失去才珍惜。同理 知道今天留不住。

如果别人不喂我我就没u有能力获取这也是穷的原因没有人会喂给你钱所以你没钱。

未来三年程序员不好过 必须把pyhton学会。

这样的人很少 只有培训班老师会这样做了。

如果我有300万粉丝 每个粉丝给我1块钱 就财富自由了。每天像一个问题 我能提供啥帮助。帮助别人 也是在帮助自己。

Java面试：每天一篇小故事，搞定面试题。

好的，用户的问题是学习了Hugging Face Transformers半年，但在项目中不会应用，需要帮助。我需要结合提供的搜索结果来给出有效的解决方案。首先，用户可能已经掌握了基本概念，但在实际项目中使用时遇到了困难。我需要从项目规划、数据准备、模型选择、实际应用场景等方面给出指导。根据搜索结果，Hugging Face的Transformers库提供了丰富的预训练模型和工具，比如pipeline、Trainer类等，这些都是关键点。接下来，用户可能需要具体的步骤和示例代码。

训练模型的话，网页12、13、14提到预训练、微调、强化学习等步骤，特别是大语言模型的训练流程。嗯，用户的问题是关于模型的定义、建模的原因、建模步骤、模型训练以及效果验证的。比如定义模型时引用网页1和3，建模步骤引用网页7和9，训练模型引用网页12、13、14，验证效果引用网页15、16、17。模型是对现实世界实体、系统或过程的抽象化表达，通过简化和结构化捕捉本质特征，可分为物理模型（如飞机风洞模型）和数学模型（如线性回归方程）。确定模型用途（如分类、回归、生成）和评估指标（如准确率、均方误差）；

浏览搜索结果，发现多个网页都提到了Hugging Face的核心组件，比如Transformers库、Datasets库，以及如何加载模型、进行推理和微调。首先，我要分析用户的需求，他们可能已经了解基本概念，但缺乏实战经验，需要具体的使用步骤和案例。同时，要注意引用不同的网页，确保每个部分都有对应的来源，避免重复引用同一网页。还要考虑常见问题，比如内存不足如何处理，中文模型的支持，这些在网页4和网页8中有提到。确保回答结构清晰，步骤明确，并引用多个网页的信息，确保全面性和权威性。

例如，网页1提到的基础知识问题，如主流模型体系、预训练和微调的区别，这些都是基础问题。用户提供的搜索结果有多个，比如网页1提到了大模型的基础知识、训练过程、应用和挑战，还有一些面试题，这可能涉及一些常见问题。考虑到用户要求的是100个问题，但可能搜索结果中的信息不足以覆盖这么多，我需要尽量整合各个网页的内容，确保问题涵盖基础概念、模型架构、训练过程、应用场景、工具使用、项目开发流程、常见问题解决等方面。例如，关于如何开始一个项目，可以结合网页6提到的明确任务与目标，网页7的流程设计，网页8的环境搭建等。

首先，回顾用户提供的搜索结果，特别是关于PyTorch特点的部分。同时，要指出原始方法的潜在挑战，如手动实现反向传播、缺乏优化工具等，并结合网页9中关于深度学习模型构建的步骤，说明PyTorch如何简化这些流程。PyTorch采用运行时动态构建计算图的方式，允许在模型训练过程中灵活调整网络结构（如条件分支、循环控制等），这在处理序列数据（如NLP任务）和复杂实验时尤其关键。首先，我需要仔细分析用户的提问，确定他们想知道PyTorch的优势，以及是否有可能不用它而采用更基础的方法进行深度学习建模。

网页4、5、6、7详细描述了PyTorch模型构建的步骤，包括定义模型类、初始化网络层、前向传播等。网页9、10、11详细说明了Java中对象的实例化过程，包括使用new关键字、构造函数、工厂方法、克隆和反射等方式。同时，确保回答结构清晰，用户容易理解。可能还需要补充一些例子，如PyTorch的模型定义代码和Java的对象创建代码，但用户的问题主要是区别，所以例子可能不需要太详细，但可以简要提及。例如，PyTorch的继承nn.Module来自网页1、4、6，Java的new关键字来自网页9、10、11。

看用户提供的搜索结果，里面有很多关于AI大模型技术架构的资料，比如分层结构、各层的组件和工具。比如网页1到7都提到了基础设施层、模型层、应用层等，还有具体的工具如PyTorch、TensorFlow，以及RAG、微调等技术。用户需要的是将这些技术之间的关系用逻辑图表示。比如基础设施层支撑模型层，模型层通过不同的框架和工具支持应用层的开发，而应用层又依赖能力层提供的生成、推理等功能。另外，用户希望的是类比，所以可能需要将技术栈与传统编程技术栈对比，如网页5提到的编译器层对应框架层，编程语言对应模型层。

我需要区分PyTorch建模的一般应用和大模型的特殊性。而网页9和网页10详细介绍了PyTorch的标准建模流程，包括数据预处理、模型定义、训练等步骤，这些步骤适用于各种规模的模型。根据搜索结果，PyTorch是一个灵活的深度学习框架，支持构建各种规模的模型，包括大模型。因此，结论应该是：PyTorch建模并不特指大模型，培训班可能涵盖从基础到高级的内容，大模型是其中的一部分。在AI培训班中学习的PyTorch建模并不等同于大模型中的模型，但大模型的构建确实是PyTorch建模的重要应用场景之一。

首先，我需要考虑实际工作中AI工程师需要的技能。PyTorch是流行的框架，但实际项目涉及数据预处理、模型部署、优化等环节，可能需要其他工具如TensorFlow、ONNX等。之前用户提到在培训班学了一年AI大模型开发，但不知道怎么做项目，后来详细讨论了培训班的教学内容，包括PyTorch在内的工具。例如，模型部署可能需要TensorRT或TorchServe，数据处理可能需要更多Pandas或Spark的经验。最终结论是，PyTorch建模是基础，但需扩展其他工具和实战经验才能更好应对工作。

嗯，用户想知道培训班里AI大模型开发一般教哪些内容。我得看看搜索结果里的各个课程大纲，然后归纳出共同点。首先看网页1提到的课程，他们涵盖了从基础算法到企业级实践，包括数据准备、模型训练、优化部署，还有项目实战比如对话系统、生成模型。网页3的极客时间课程也类似，分基础理论、技术要点和应用实践，涉及Transformer架构、LangChain框架，还有具体项目如房产销售机器人的开发。

在AI大模型领域，确实存在一些类似"若依框架"的，它们可以显著降低开发门槛、提高效率。

接下来，我要考虑他的背景，学了一年应该有一定基础，但可能对如何将知识应用到实际项目中感到迷茫。我应该先分析可能的原因，比如项目流程不熟悉、找不到合适的项目、工具链不熟练，或者问题拆解能力不足。然后针对每个原因给出解决方案。最后，总结一个系统的步骤，帮助他一步步从项目构思到部署，提供资源推荐，比如书籍、在线课程、社区等，帮助他继续学习和成长。还要考虑他的实际应用方向，是否有感兴趣的领域，比如NLP、CV等，根据不同的方向推荐不同的项目类型。同时，强调实践的重要性，建议他多动手，不怕失败，从错误中学习。

归根结底是自己的理解能力不够 验证码 不就是短信吗。

**官网**：https://www.langchain.com/ | https://llamaindex.ai/- **Azure AI Studio** / **AWS Bedrock**：云服务商提供的全托管工具链。### 1. **Hugging Face Transformers**（最接近"若依"的AI框架）- **官网**：https://github.com/vllm-project/vllm。- **官网**：https://github.com/ml-explore/mlx。

页面不生效 你说着急不着急。

在小红书上输入“港漂找工作”，你会得到如下结果，其中包含“港漂找工作好难”的笔记超过1382万条，分享的境况大都不太乐观——前大厂员工求职不顺在餐厅打工，投递数百份简历石沉大海，港硕毕业求职4个月终于上岸……

首先，我要先理解用户的需求，他们可能刚刚进入这个领域，对整体流程不太熟悉，想要快速上手，同时了解哪里最难，以便重点突破。同时，结合不同文档中的建议，比如使用工具如LangChain、Prompt工程的最佳实践等，帮助新人快速上手。• 难点：需平衡超参数（学习率、批量大小）、防止过拟合（Dropout、正则化），并掌握分布式训练技术（如DeepSpeed的ZeRO优化）。• 数据采集与清洗：从多源（文本、图像、数据库）获取数据，处理缺失值、异常值，并通过标注或自动化工具（如Snorkel）增强数据质量。

前2周重点理解代码流程而非细节，用流程图记录核心业务路径（推荐使用Draw.io绘制）。遇到问题先尝试Debug跟踪，超过30分钟无法解决再提问。方法，这个优惠规则具体是指什么业务场景？

例子方面，“毁灭容易，重生难”可以比如拆房子（clean）很快，但重建（install）需要打地基、买材料、施工等，耗时更长。根据之前的回答，clean主要是删除target目录，清理生成的文件，而install需要执行整个生命周期，包括编译、测试、打包等步骤。正如拆房只需一瞬，盖房却需经年累月，Maven 的构建效率优化本质是 减少重建成本，例如通过镜像、缓存、并行化等手段加速 “重生” 流程。嗯，用户问的是为什么Maven的clean很快而install很慢，还要用“毁灭容易，重生难”的例子来解释。

嗯，用户这次的问题是“没有反馈的学习就是无效学习，别人的反馈带来成长，比如多参加面试让自己成长，用一个例子说明。之前的对话中，用户已经询问过关于沟通中反馈的重要性，现在转向学习领域，强调反馈在学习中的作用。接下来，我需要找一个合适的例子。最后，总结启示部分需要点明反馈在学习中的关键作用，强调主动寻求反馈的重要性，以及如何将反馈转化为实际行动，形成学习闭环。同时，例子中的情感变化要清晰，比如从期待到焦虑，再到喜悦或失落，这样的对比能突出反馈的重要性。比如，下属提交报告，等待反馈，不同反馈结果带来的影响。

他都会说嗯啊呃其实不难，但是你把话筒怼在他脸上了，他也不能这么说，对吧，他得咬着牙跟你说，其实吧，搞钱有8个步骤，4个流程啊，6个理论，10个套路，没办法呀，她能跟你说其实特别简单吗？当一个人反复的不实践的情况下，反复的问问题，我就知道他肯定做不起来，而且，不光是这件事儿做不起来，在他的人生当中，什么事儿都做不起来。慢慢慢慢做起来的人，他不会麻烦你，但总麻烦你的人，总问你问题的人，他一定连你给她的资料她都没看，他只想提问题。人穷，就是思维方式有问题。干的多，学的少，你就会了，而不是学的多，干的少，比如说。

之前的解决方案是通过创建UserRegistrationCommand和Email类，将校验逻辑内聚到这些领域对象中，从而让Controller只负责转换数据，不处理业务规则。这时候需要引入依赖注入或者策略模式，将检查逻辑抽象为一个接口，例如EmailUniquenessChecker，并在创建Email对象时传入该接口的实现。Controller应该将UserDto转换为UserRegistrationCommand，这个过程会触发Email的创建，而Email的创建过程会自动执行格式验证和存在性检查。

那个在面试中引以为傲的类图，此刻暴露出致命的脆弱性——子类对父类的过度依赖，就像用钢筋混凝土浇筑的树苗，永远无法长成真正的参天大树。例如，防腐层通常用于与外部系统或不同限界上下文的交互，而在这个例子中，可能更倾向于服务层的使用，但可以调整例子，比如当需要与外部API交互时，使用防腐层来隔离外部模型和内部领域模型的变化。所以，这句话的意思是说，以前新手程序员可能直接将数据访问层暴露给控制器，导致业务逻辑和数据访问耦合紧密，而现在他们学会了在领域服务外构建防腐层，以隔离不同层次，保持系统的松耦合和可维护性。

嗯，用户问的是如何把现实生活中的问题转化为系统，并用面向对象的思想设计，还举了车辆报备货物的例子。首先，我应该从现实问题出发，比如车辆报备货物系统，用户可能有运输公司或者物流企业的背景，他们需要跟踪车辆和货物的情况，确保信息准确，流程高效。总结一下，我需要分步骤讲解如何分析问题，识别类，定义属性和方法，确定关系，设计流程，考虑数据库和扩展性，最后用类图和流程图辅助说明。司机提交报备，系统验证信息，生成记录，更新状态。数据库设计方面，可能需要车辆表、货物表、报备记录表，以及可能的中间表来关联货物和报备记录。

关于接口的职责，这个接口似乎包含了新增和修改的功能，但用户说“这个接口全是新增功能”，但实际上有update方法，可能用户的理解有误，或者接口设计上确实混杂了不同操作。统一方法命名，使用动词明确操作，如save、update、create等，并区分不同的业务操作，如saveConfirmRegister，savePreRegister，createPreRegisterForAndroid等。这样设计是合理的，但需要确保每个方法返回的R中包含正确的信息，比如错误码和消息，特别是在不同操作中处理异常情况时。

总结下来，主要问题可能有：方法命名不一致，参数设计不够统一，返回类型混合使用R和具体VO，存在非查询方法，分页和导出功能设计重复，以及职责分离不清晰。另外，接口中的方法既有分页查询，又有导出查询（如queryWithPaginationNoPage返回导出VO），可能应该将导出功能拆分成单独的接口，或者统一处理查询条件，避免重复代码。还需要注意用户之前提到的返回类型问题，确保在使用Specification时，返回的VO或DTO依然合适，并且不会引入新的问题，比如性能问题或者过度复杂的组合条件。