NLP与推荐算法

LoRA的数学本质是通过低秩分解（）逼近参数更新，以极少的可训练参数（）实现高效微调，同时保持模型性能。

json# 创建索引：指定dense_vector类型，相似度算法为cosine"doc_embedding": { # 文档向量字段"dims": 768, # 向量维度（与模型输出一致，如BERT-base输出768维）"similarity": "cosine" # 语义检索优先用cosine},"doc_content": { # 文档原文（用于后续重排序或结果展示）优化环节核心动作示例场景（医疗文献检索）向量生成优化。

大模型是 “参数规模大、训练数据多、泛化能力强” 的语言模型的统称。参数规模：通常以 “亿” 或 “千亿” 为单位（如 GPT-3 有 1750 亿参数，入门级模型如 DistilGPT2 约 6 亿参数）；数据驱动：通过海量文本数据（如书籍、网页、论文）学习语言规律，无需人工标注特定任务；涌现能力：当规模达到阈值后，会自发具备逻辑推理、多轮对话、代码生成等复杂能力。大模型入门的核心是 “先实践后原理”：通过 Hugging Face 工具栈快速调用预训练模型，感受大模型的能力；

大模型是 “参数规模大、训练数据多、泛化能力强” 的语言模型的统称。参数规模：通常以 “亿” 或 “千亿” 为单位（如 GPT-3 有 1750 亿参数，入门级模型如 DistilGPT2 约 6 亿参数）；数据驱动：通过海量文本数据（如书籍、网页、论文）学习语言规律，无需人工标注特定任务；涌现能力：当规模达到阈值后，会自发具备逻辑推理、多轮对话、代码生成等复杂能力。大模型入门的核心是 “先实践后原理”：通过 Hugging Face 工具栈快速调用预训练模型，感受大模型的能力；

是 WebRTC 的经典应用场景之一。场景是：设备既能播放声音（扬声器/喇叭），又能录制声音（麦克风），但我们不想录制到自己刚刚播放的声音，只想保留“真实外部声音”（比如讲话的声音）。WebRTC 内置的 AEC 算法就是用来解决这种“扬声器-麦克风环路”。

那段保留即可——在播放期间把麦克风关闭（软件层面的 mute），同样能根除回声，只是会失去“一句话期间仍能捕获背景噪声”的能力。如果还有更细节的需求（比如多语言 TTS、实时流式 ASR），欢迎继续交流。的完整示例，可直接拷贝、改造、集成到你现有的 LLM‑TTS 对话系统中。实际效果取决于用户设备的硬件与驱动，若仍有回声，可让用户佩戴。把扬声器信号（把播放音频拷贝给 AEC）从麦克风流中减去。：TTS 播放的声音被同一个麦克风再次捕获，导致声学回声。三种实现示例，帮助你快速落地。，几乎可以消除所有回声。

三、端到端示例：自建 MCP 服务器 + 用 OpenAI 工具调用桥接。四、把你的 MCP 服务器接入现成客户端（无需写桥）如果你只想直接跑起来，可以从“端到端示例”开始。一、MCP 是什么（和 LLM 为何要一起用）

在Node.js中安装包通常通过npm（Node Package Manager）来完成，这是Node.js的包管理工具。

你的需求应使用的命令简单重启 Loki，应用最新配置快速重启 Loki（配置未改变）停止 Loki停止所有服务并清理启动所有服务查看运行状态重要提醒：请确保你的文件中为 Loki 配置了数据持久化（例如使用了volumes），否则重启或重建容器可能会导致历史日志数据丢失。

实现mysql密码设置及链接测试

确认设备，看/dev/sdb是否存在及其文件系统类型。检查挂载点：确认/data2目录已创建且有合适权限。尝试自动挂载。尝试修复：如果自动挂载失败，运行。检查驱动：如果是特殊文件系统（如NTFS），安装对应驱动（如ntfs-3g考虑格式化：如果是新盘，备份数据后用格式化。检查硬件：最后一步，怀疑硬件问题，用smartctl检查或换电脑测试。请根据你的实际情况，谨慎选择上述步骤进行操作。继续排查：这是一个非常重要的步骤，尤其是在进行任何修复或格式化操作之前，确认磁盘内是否有数据可以避免灾难性的数据丢失。

可以使用mongosh（MongoDB 6.0+ 的现代Shell）来设置账号密码。mongosh是官方推荐的新一代MongoDB Shell工具，替代了传统的mongo命令。【本人博文提到的ip均为随机生成的，不是实际的ip，仅供参考，如有雷同，纯属巧合】

sudo yum install redis -y # 包含redis-cli。# 或从源码安装（与服务器安装步骤相同，只需编译redis-cli）注意：生产环境建议使用最新稳定版本，并参考官方安全指南。bind 127.0.0.1 # 只允许本地访问。# 带密码连接（如果设置了密码）下载对应平台的安装包安装。# 连接本地Redis。下载对应平台的安装包。

redis-cli ping # 应返回 PONG。make test # 可选测试。# 下载源码（替换为最新版本号）# 创建redis用户。

方法可靠性复杂度系统依赖处理Docker 容器化⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐完整封装Conda-Pack⭐⭐⭐⭐不保证兼容性推荐始终使用 Docker以确保环境一致性，尤其涉及系统库（如 glibc）时。

按系统选择对应方案操作即可完成安装，后续使用需通过。指定需管理的大文件类型59。成功安装后应显示版本号（如。

您可以安全执行命令，它只会删除容器实例，不会影响您的镜像。删除后，您可以使用相同的镜像立即重新创建新容器。如果您需要保留容器数据，可以考虑：bash# 在删除前备份容器数据然后重新运行容器时挂载备份数据：bash。

bash。

如果系统中没有安装bison，可以使用dnfbash如果系统自带的bison版本过低，可以手动下载并安装更高版本的bison。确保安装完成后，将新安装的bison路径添加到环境变量中，并重新运行configure脚本。如果你在操作过程中遇到任何问题，请随时告诉我！

被标记为 "masked" 意味着 systemd 已阻止该服务被启动或运行。这通常发生在 Docker Desktop 安装过程中，因为它使用自己的服务管理机制。

步骤 2→3→4→6 即可完成安装（约 5 分钟）268。

sudo apt install ./docker-desktop-amd64.deb # 再装 Docker Desktop。无法安装的问题，通常是由于系统缺少 Docker 官方仓库或依赖冲突导致的。sudo dpkg -i ./docker-ce-cli_*.deb # 安装 CLI。大多数的安装方法都是apt install这种，还需要指定什么库，直接根据上面的页面下载。如果仍有问题，请提供完整的终端错误日志。sudo apt --fix-broken install # 自动修复依赖。

配置国内镜像加速器（阿里云/南京大学等），覆盖 90% 场景25；

部署。

选择 systemd 方式是最可靠的生产环境解决方案，它提供了完善的进程管理、日志收集和故障恢复机制。logfile "/var/log/redis/redis.log" # 日志文件路径。pidfile /var/run/redis.pid # PID 文件路径。sudo systemctl status redis # 检查状态。daemonize yes # 启用守护进程模式。# 安装 screen（如果未安装）# 查看运行中的会话。配置内存和连接数限制。

redis 安装记录

如果提示 “无法定位包 mongosh”，说明系统的软件源中没有包含mongosh包（可能是源配置不正确或系统版本不兼容）。

根据错误信息，安装失败是因为系统缺少libssl1.1库。这是一个常见问题，特别是在较新的 Linux 发行版（如 Ubuntu 22.04+、Debian 11+）上，这些系统默认使用libssl3而不是libssl1.1。

MongoDB 安装失败是因为系统缺少libssl1.1库，而这个库在你的系统中无法直接安装（可能是因为你的系统版本较新，如 Ubuntu 22.04+ 已默认使用 libssl3）。

MongoDB安装指南摘要：本文提供MongoDB在不同操作系统下的安装步骤。Ubuntu 20.04通过添加官方源安装，macOS使用Homebrew安装，Windows下载.msi安装包。安装后需验证服务状态，并进行关键配置（如网络绑定、日志路径等）。生产环境需安全加固，包括创建管理员用户、启用TLS加密。最后给出卸载方法和注意事项，建议生产环境使用LTS版本并定期备份数据。各系统安装路径和命令均有详细说明，配置文件示例完整。

yml完整示例。设置登录密码将 p12 文件删除，重新生成，将config/certs/ 下面的文件全部删除。将新生成的p12文件复制到config下面，新生成的p12文件给权限，从错误信息来看，问题依然集中在上。Elasticsearch 尝试加载该文件时，由于提供的密码与实际不符，导致加载失败。

es启动yml文件记录

在 Docker Compose 部署的 Milvus 中，日志默认存储在。

现在有uv安装文件install.sh 但是安装在mcp用户下面，执行，根据错误信息，mktemp命令无法在/tmp目录创建临时文件，原因是当前用户（mcp）没有足够的权限。

执行报错是因为该包需要指定子命令才能运行。

npm这个错误表明您的系统缺少 Node.js 运行所需的 C++ 标准库版本。根本原因是系统自带的库版本过旧，无法满足 Node.js 的要求。

原因解决方案未安装所需 locale步骤 2 生成 locale环境变量未设置步骤 3 修改SSH 传递了无效 locale步骤 5 禁用AcceptEnv注意：如果服务器资源紧张（如 Docker 精简镜像），可考虑直接禁用 locale 检查（不推荐）：bash按以上步骤操作后，问题通常可解决。重点确保服务器正确生成并设置了或其他需要的 locale。

现象原因解决方案Node.js 和 npm 版本不匹配用 nvm 重新安装 Node.js权限错误（如系统包管理器与手动安装冲突卸载系统版 Node.js/npm路径配置错误全局模块路径权限问题配置用户级 npm 路径。

npm install 报错如下，npm ERR!npm ERR!npm ERR!npm ERR!npm ERR!npm ERR!npm ERR!npm ERR!根据错误信息，的脚本执行失败。

使用了流复制模式，它不会对视频进行重新编码，这样可以保持原始视频的编码和质量，并且处理速度更快，但是要求指定的时间点必须是关键帧位置才能精确切割。如果不使用该选项，则会对视频进行重新编码，处理时间会更长，但是可以更精确地按指定时间切割。时起始时间或结束时间不是关键帧位置，可能会导致实际提取的起始或结束时间略晚于指定时间。表示指定视频的结束时间为 5 分钟（即从起始时间开始到 5 分钟时结束提取）。：表示提取时长为 180 秒（即从开始时间点起，持续 180 秒）。以下是提取视频中指定起始时间及结束时间的。