标题: 想做个自己的 lfs distribution 吗

最新推荐文章于 2025-10-02 22:10:29 发布
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本文精选了 LinuxSir 论坛上的两篇技术讨论帖，涉及 Linux 使用过程中的常见问题及解决方案，对于 Linux 初学者和爱好者来说极具参考价值。
《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）
weixin_43178406的博客
08-26 31万+
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。
AI应用架构师必看：模型版本控制的监控方案
Python编程之道的博客
08-03 815
在AI应用规模化落地的今天，模型版本混乱算法团队每天迭代3-5个模型版本，却记不清“v10”和“v11”到底改了数据还是调了学习率；线上模型突然出现推荐准确率下降，排查了3小时才发现是上周误部署了未验证的“v9-beta”版本；跨团队协作时，数据科学家说“用v8模型”，工程师却找不到对应的训练数据和推理代码……这些问题的根源，不是缺少版本控制工具（Git/DVC早已普及），而是缺乏对模型版本的“可观测性”——我们能管理版本，但看不到版本的“运行状态”：它被部署在哪里？处理了多少请求？
七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据微调LLaMA2 7B最终反超GPT4
结构之法 算法之道
11-02 1万+
如此前这篇文章《》中的第三部分所述，对于论文的摘要/总结、对话、翻译、语法检查而言，市面上的学术论文GPT的效果虽暂未有多好，可至少还过得去，而如果涉及到论文的修订/审稿，则市面上已有的学术论文GPT的效果则大打折扣。原因在哪呢？
XTuner 微调 LLM:1.8B、多模态、Agent
天黑请闭眼~缓解下眼睛疲劳
06-13 1340
是不是感觉其实微调也不过如此！事实上确实是这样的！其实在微调的时候最重要的还是要自己准备一份高质量的数据集，这个才是你能否真微调出效果最核心的利器。微调也经常被戏称为是炼丹，就是说你炼丹的时候你得思考好用什么样的材料、用多大的火候、烤多久的时间以及用什么丹炉去烧。这里的丹炉其实我们可以想象为 XTuner ，只要丹炉的质量过得去，炼丹的时候不会炸，一般都是没问题的。但是假如炼丹的材料（就是数据集）本来就是垃圾，那无论怎么炼（微调参数的调整），炼多久（训练的轮数），炼出来的东西还只能且只会是垃圾。
【GitHub项目推荐--GOT-OCR 2.0：通用OCR理论，通过统一端到端模型实现OCR 2.0】
j8267643的博客
10-02 1139
​​（General OCR Theory）是一个革命性的开源OCR（光学字符识别）系统，代表了OCR技术的下一代发展。该项目通过统一的端到端模型实现了OCR 2.0的愿景，将传统OCR、文档理解、格式恢复和多模态处理融合到一个统一的框架中。🔗 ​GitHub地址🚀 ​核心价值​：OCR 2.0 · 统一端到端模型 · 多模态处理 · 格式恢复 · 开源先进​项目背景​：​技术演进​：响应OCR技术从1.0到2.0的演进需求​统一框架​：解决传统OCR碎片化问题​学术研究。
【InternLM 实战营第二期笔记+作业04】XTuner 微调 LLM：1.8B、多模态、Agent
zzzibo的博客
05-16 1162
LLM的下游应用中，增量预训练和指令跟随主要的两种微调模式。增量预训练：再输入书籍、文字补充数据库指令跟随：让模型学会对话模版，学习数据是高质量的对话数据，需要高质量的标注举例：指令微调让模型不再简单地拟合问题，可以根据范式输出回答与llama-factory微调框架作对比多模态数据的处理1.文本 embedding模型 转向量2.图像 image projector 转向量，一并输出。
左耳听风——笔记二：程序员练级攻略
热门推荐
页页的博客
10-26 10万+
左耳听风——笔记二：程序员练级攻略
网络安全AI大模型训练从入门到精通
CommputerMac的博客
09-08 3143
2022年下半年，国内安全圈内开始完chatGPT，当时在安全圈内小火了一把。大家纷纷注册去体验一把，希望chatGPT能帮助解决日常安服渗透问题。当时以为仅此而已，谁知年后大火，随后以chatGPT为代表的大语言模型，风靡全世界。国内那批所谓自媒体人，更是把AI炒上了天，其实都是为了割韭菜，赚小白的钱罢了。市场需求大，归根溯源主要原因在于，通用的AI难以满足各行各业个性化需求。对垂直行业的创新应用开发，即能解决生产生活中的问题，又能带来经济利益，这一点是AI发展的主要原因。
安装MySQL
东方一华
01-24 6571
目录2.1. 一般安装问题 2.1.1. MySQL支持的操作系统 2.1.2. 选择要安装的MySQL分发版 2.1.3. 怎样获得MySQL 2.1.4. 通过MD5校验和或GnuPG验证软件包的完整性 2.1.5. 安装布局 2.2. 使用二进制分发版的标准MySQL安装 2.3. 在Windows上安装MySQL 2.3.1. Windows系统要求 2.3.
PKG-BREW：我为基于LFS（ScratchLinux）的系统创建基于源的程序包管理器的尝试
02-03
标题中的“PKG-BREW”指的是一个自定义的程序包管理器，它被设计用于基于Linux From Scratch（LFS）的系统。LFS是一项教程，旨在引导用户从源代码构建一个基本的Linux操作系统，从而理解其内部工作原理。在这个项目...
文本数据标注：技术、工具与实践
# 文本数据标注：技术、工具与实践 ## 1. 文本数据标注的现实应用 文本数据标注或分类在各个行业和应用中广泛使用，用于提取有价值的信息、自动化流程和改善决策。以下是一些不同用例的实际应用示例： ...
基于Python3615环境实现国密SM2椭圆曲线非对称加密算法与数字签名完整流程的演示与验证项目_包含密钥生成模块加密签名模块解密验证模块的完整实验流程通过generater.zip
12-28
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上海市建筑轮廓带高度属性矢量SHP数据合集wgs84坐标系（非OSM）.zip
12-28
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341107631_1766844767rT2PMi.xlsx
12-28
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成都信息工程大学数据库头歌答案.zip
最新发布
12-28
成都信息工程大学数据库头歌答案
CRF.pdf
12-28
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【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版
12-28
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统，该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术，实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先，我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统，该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术，实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先，我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后，将其存储在后端数据库中，以供后续分析。 其次，采用s，将其存储在后端数据库中，以供后续分析。 其次，采用sklearn机器学习库构建预测模型，通过时间序列分析和回归方法，对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型，以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段，我们优化了模型性能，确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后，基于Django框架开发前端展示系统，实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型，包括折线图和柱状图，帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案，不仅增强了数据获取和处理的效率，还提升了用户体验。未来，该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景，为大众提供更加准确和及时的气象服务。
Fidelity充电桩投资理财系统源码-前端uniapp纯源码+后端PHP（带搭建教程）
12-28
Fidelity充电桩AI量化投资理财源码/前端uniapp纯源码+后端PHP 测试环境：Linux系统CentOS7.6、宝塔面板、Nginx、PHP7.2、MySQL5.7，运行目录public，伪静态thinkphp，建议开启SSL 全开源的一套投资理财源码，可以改成任意产品，前端uniapp纯源码，后端FastAdmin框架 里面有点混乱，有民宿的产品、虚拟货币的产品、充电桩、AI量化产品，反正有点乱，但是程序是完整的，功能全都是正常可以使用 有签到、积分商城、团队推广，冲提都是USDT，带有部署文件
【含储能及sop的多时段配网优化模型】基于柔性开断点(Soft Open Point)的主动配电网电压与无功功率协调控制方法研究（Matlab代码实现）
12-28
【含储能及sop的多时段配网优化模型】基于柔性开断点(Soft Open Point)的主动配电网电压与无功功率协调控制方法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“含储能及SOP的多时段配网优化模型”，重点研究基于柔性开断点（Soft Open Point, SOP）的主动配电网电压与无功功率协调控制方法，并提供了完整的Matlab代码实现方案。文中详细阐述了SOP在配电网中的灵活调控能力，结合储能系统进行多时段优化调度，提升配电网的电压稳定性与无功功率平衡能力。研究涵盖模型构建、优化算法设计（如二阶锥规划）、系统约束处理及仿真验证，适用于含分布式电源的复杂配电网场景。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能配电网优化工作的工程师。; 使用场景及目标：①用于主动配电网中电压越限与无功不平衡问题的优化控制；②支撑含高比例可再生能源接入场景下的配电网稳定运行；③为SOP与储能协同调度策略提供算法参考与仿真平台； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与典型测试系统（如IEEE33节点）进行仿真实践，重点关注SOP建模方式、目标函数设计及二阶锥松弛技术的应用，以深入掌握其在实际工程中的优化机制与实现细节。
Linux从零开始：构建你自己的LFS系统指南
"LFS-BOOK-6.4是关于Linux From Scratch (LFS) 的一本指南，由Gerard Beekmans编写，版本6.4。这本书介绍了如何从源代码开始构建自己的Linux系统，旨在帮助读者深入理解Linux操作系统的工作原理。LFS项目允许用户...
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