Linux-常用的一些命令升级版
如何用现代替代品替换传统的Linux命令Linux系统中有许多经典命令已经服务了几十年，虽然它们仍然可靠，但现代开发者已经创建了更直观、功能更强大的替代工具。本文将介绍如何用这些现代工具替换传统的Linux命令，提升你的命令行效率。 为什么需要替代传统命令？传统的Linux命令如ls、find、grep等虽然功能强大，但存在一些局限性： 输出格式不够直观 缺少彩色高亮 功能选项复杂难记 执行速度较慢 现代替代工具通过以下改进解决了这些问题： 更美观的输出显示 更快的执行速度 更智能的默认行为 更好的用户体验 主要命令替代方案1. ls → exaexa是ls命令的现代替代品，具有以下优势： 彩色输出，不同类型文件有不同颜色 自动显示Git仓库状态 树状结构显示目录 更好的文件大小显示格式 安装方法： 123sudo apt install exa # Debian/Ubuntusudo dnf install exa # Fedorabrew install exa # macOS 使用示例： 12exa -l --git #...
Linux-终端该如何粘贴内容
复制粘贴后为什么会出现 ^[[200~ … ~？在用终端（Terminal）复制粘贴一段 GitHub 地址时，遇到了一个奇怪的现象： 1^[[200~https://github.com/microsoft/markitdown.git~ 好好的链接前后突然多了 ^[[200~ 和 ~。这到底是什么？会不会把命令弄坏？本文用最通俗的语言把原因、影响以及避免方法一次讲清。 1 现象还原 步骤 我的操作 ① 在网页上复制了地址 https://github.com/microsoft/markitdown.git ② 回到终端，先按了 Ctrl+V ③ 发现没反应，又右键选择 Paste ④ 终端里出现 ^[[200~https://github.com/microsoft/markitdown.git~ 2 罪魁祸首：终端的“括号粘贴模式”现代终端（Linux 的 gnome-terminal、macOS 的 iTerm2、Windows 的 Windows Terminal、VS Code 的内置终端等）都支持一项叫 Bracketed...
操作系统-物理机带显卡安装Ubuntu操作系统.md
双系统安装Ubuntu时NVIDIA显卡驱动问题的完整解决方案问题背景许多用户在Windows系统基础上安装Ubuntu双系统时，会遇到由于NVIDIA显卡驱动不兼容导致的安装界面卡死或黑屏问题。这种情况通常发生在使用较新NVIDIA显卡的电脑上，原因是Ubuntu默认使用的开源驱动nouveau与部分NVIDIA显卡存在兼容性问题。 问题根源分析Ubuntu安装程序默认使用开源显卡驱动nouveau来提供图形界面支持。虽然这个驱动对大多数显卡都能提供基本支持，但在以下情况下可能出现问题： 较新的NVIDIA显卡架构可能尚未被nouveau完全支持 某些显卡功能（如电源管理）在nouveau中实现不完善 NVIDIA专有驱动和开源驱动之间的冲突 这些问题会导致安装过程中图形界面崩溃，表现为卡在Ubuntu...
循环、迭代器、生成器
一、循环（Loop）本质循环是一种控制结构，用于重复执行代码块。它本身不是数据结构，而是一种语法机制。 常见形式123456789# 1. for 循环（遍历可迭代对象）for item in [1, 2, 3]: print(item)# 2. while 循环（基于条件）i = 0while i < 3: print(i) i += 1 适用场景 需要重复执行相同或相似的操作 遍历容器中的元素（如列表、字典） 实现需要终止条件的逻辑（如用户登录验证） 优势 简单直观，易于理解和使用 适用于大多数重复操作场景 劣势 当处理大量数据时，可能占用大量内存（如生成全量数据列表） 无法暂停或恢复执行流程 二、迭代器（Iterator）本质迭代器是实现了迭代器协议的对象（即包含 __iter__() 和 __next__() 方法）。它是一种数据访问方式，允许你按需逐个访问元素。 核心方法 __iter__()：返回迭代器自身 __next__()：返回下一个元素，若没有元素则抛出 StopIteration 异常 示例1234567my_list =...
RAG-什么是RAG
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RAG-向量模型选择
引言在检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统中，向量模型的质量直接决定了系统的检索效果，进而影响最终生成内容的相关性和准确性。本文将深入探讨如何评估和选择适合RAG系统的向量模型,如有不足请指正。 一、向量模型的核心作用向量模型(嵌入模型)在RAG系统中承担着将文本转化为数值向量(嵌入)的关键任务，其质量影响以下核心环节： 语义表示能力：决定模型是否能准确捕捉文本的深层含义 检索相关性：影响系统找到与查询最相关文档的能力 计算效率：直接影响系统的响应速度和资源消耗 领域适应性：决定模型在特定领域的表现效果 二、主流向量模型类型1. 通用预训练模型 示例：OpenAI的text-embedding-ada-002、Cohere的embed-english-v3.0 特点：在大规模通用语料上预训练，适合大多数通用场景 优势：开箱即用，无需额外训练 2. 领域专用模型 示例：BioBERT(生物医学)、Legal-BERT(法律) 特点：在特定领域数据上训练或微调 优势：在专业领域表现更优 3....
LLM-长文本问题
引言随着大语言模型(LLM)的广泛应用，处理超长文本输入已成为开发者面临的常见问题。当文本长度超过模型的上下文窗口限制（如GPT-4的32k token或Claude的100k token），或者即使长度未超限但内容过于复杂时，都需要特殊的处理策略。本文将分析现有解决方案，评估其适用场景，并介绍前沿的处理技术。(部分内容由大模型总结，请谨慎辨别) 一、长文本处理的核心挑战1. 技术限制 上下文窗口限制：主流模型的token上限 graph LR A[模型类型] --> B[GPT-4-32k] A --> C[Claude-100k] A --> D[LLaMA2-4k] 注意力机制开销：Transformer的O(n²)复杂度 信息衰减现象：模型对中间位置内容理解较弱 2. 业务影响 关键信息丢失：超出窗口部分被截断 语义连贯性破坏：拆分导致上下文断裂 推理质量下降：复杂论证难以维持 二、现有解决方案深度评估1. 检索增强生成(RAG)技术实现： 123456789101112131415from langchain.embeddings import...
LLN-训练与微调
为什么需要多种微调方法？在大模型应用落地的过程中，预训练后的微调(Fine-tuning)是使模型适应特定任务的关键环节。随着技术的发展，研究者们提出了从传统的监督微调(SFT)到基于人类反馈的强化学习(RHLF)，再到最新的直接偏好优化(DPO)等一系列方法。本文将系统解析6种主流微调技术的工作原理、适用场景及实践要点，根据具体需求选择最佳方案。 一、基础方法：监督微调(SFT)1.1 技术原理**监督微调(Supervised Fine-Tuning)**是最基础的微调方法，使用标注数据集通过标准交叉熵损失进行训练： 1L_SFT = -Σ log P(y|x;θ) 其中(x,y)是输入-输出对，θ是模型参数。 1.2 典型流程 准备高质量标注数据 在预训练模型上继续训练 使用学习率衰减策略（如cosine衰减） 1.3 优缺点分析优势： 实现简单，计算成本低 对小规模数据适应良好 可复用传统NLP训练流程 局限： 依赖大量标注数据 容易过拟合 无法学习复杂偏好 适用场景：任务明确、有充足标注数据的领域适应 二、高效微调技术：参数高效微调(ReFT)2.1...
显存计算
了解大模型的显存占用在大型语言模型(LLM)领域，经常看到”7B”、”13B”、”70B”这样的参数规模描述，这些数字直接关系到模型运行所需的显存资源。对于开发者、研究人员和AI应用部署者来说，准确计算模型显存需求是： 硬件采购的基础 部署方案设计的依据 模型选择的关键因素 性能优化的起点 本文将系统性地解析大模型显存占用的计算方法，包括全精度加载和量化加载的不同场景。 一、基础概念：模型参数与显存的关系1.1 参数量的表示方法 1B参数 = 10亿(1,000,000,000)个参数 常见模型规模： 7B (70亿，如Llama 2-7B) 13B (130亿，如Llama 2-13B) 70B (700亿，如Llama 2-70B) 1.2 参数数据类型与显存占用现代大模型通常使用以下数据类型： 数据类型 位数 字节数 常见用途 FP32 32 4 全精度训练 FP16 16 2 混合精度训练/推理 BF16 16 2 训练(动态范围更大) INT8 8 1 量化推理 INT4 4 0.5 极端量化 二、全量加载显存计算2.1...
RAG-Chonkie实践理解分块
在构建高效的检索增强生成（RAG）系统时，文本分块（Chunking）是决定系统性能的关键预处理步骤。今天我们将深入探讨文本分块的重要性，并详细解析Chonkie库提供的五种分块方法，帮助开发者选择最适合自己场景的分块策略。 一. 为什么文本分块如此重要？在RAG流程中，分块是数据预处理的核心环节，直接影响： 检索精度：过大的块会引入噪声，过小的块丢失上下文。 生成质量：LLM需要连贯的上下文理解用户查询。 计算效率：合理分块减少无效计算。 错误分块的典型问题 案例1：将“巴黎是法国的首都。柏林是德国的首都”切分为： Chunk1: “巴黎是法国的首都。柏林” Chunk2: “是德国的首都” → 检索“德国首都”时可能漏检Chunk1。 案例2：将一篇学术论文的“方法论”和“结论”合并为一个块→ 检索具体方法细节时引入无关信息。 二、Chonkie的五种分块方法详解1....
