LLM笔记

1. RAG 权威指南：从本地实现到生产级优化的全面实践

1.RAG权威指南：从本地实现到生产级优化的全面实践大型语言模型（LLM）的知识受限于其训练数据，这是一个众所周知的痛点。
·2025-07-10 19:22

AI技术正在深度重构全球产业格局，其影响已超越工具属性，演变为推动行业变革的核心引擎。

一、AI如何重塑AI的工作与行业（AI助手领域）能力升级理解与生成：基于LLM（大语言模型），AI能处理开放式问题、撰写报告、翻译代码，替代部分人类知识工作。
·2025-07-10 18:43

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 当 LLM 写代码时，它的 “思考过程” 靠谱吗？—— 揭秘 CoT 质量的那些事儿

当LLM写代码时，它的“思考过程”靠谱吗？——揭秘CoT质量的那些事儿论文标题：AreTheyAllGood?
张较瘦_·2025-07-10 18:42

【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem

论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，对于一个N个节点的TSP实例，算法中会以不同的起点，跑N次，得到N个轨迹，以满足TSP的对称特性，表示这都是属于一个TSP问题的（真实）解然后会计算这样表示归一化奖励，得到一个advantage,然
Booksort·2025-07-10 18:12

【论文笔记】GaussianFusion: Gaussian-Based Multi-Sensor Fusion for End-to-End Autonomous Driving

原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.00034v1简介：现有的多传感器融合方法多使用基于注意力的拉直(flatten)融合或通过几何变换的BEV融合，但前者可解释性差，后者计算开销大（如下图(a)(b)所示）。本文提出GaussianFusion（下图(c)），一种基于高斯的多传感器融合框架，用于端到端自动驾驶。使用直观而紧凑的高斯表达，聚合不同传感器的信息。具体来说，
·2025-07-10 18:42

PostgreSQL 16 Administration Cookbook 读书笔记：第1章 First Steps

本章为PostgreSQL简介及如何用psql和pgAdminGUI连接PostgreSQL。1.PostgreSQL16简介开源，低TCO，30多年持续开发，符合SQL:2023标准，高度可扩展，多模。1.1PostgreSQL有何不同？PostgreSQL的功能集与Oracle或SQLServer的相似度比与MySQL更高。PostgreSQL知名用户包括苹果、巴斯夫、基因泰克、Heroku、
·2025-07-10 17:34

内网环境部署Deepseek+Dify，构建企业私有化AI应用

由于公司笔记本的Windows系统屏蔽了MicrosoftStore，导致D
我是鲁阿姨·2025-07-10 16:54

Java基础学习笔记2

下面是我今天记的一些笔记。（有点懒惰了，爬虫今天没学，因为赖床了(bushi)，但我会勤奋起来的^_^，一定一定！明天不能偷懒了天！！）
qichi333·2025-07-10 15:53

从零开始：构建支持上下文窗口的AI原生应用实战指南

从零开始：构建支持上下文窗口的AI原生应用实战指南关键词：大语言模型（LLM）、上下文窗口、AI原生应用、token管理、对话状态保持、向量检索、记忆压缩摘要：本文从AI原生应用的核心需求出发，系统讲解支持上下文窗口的应用构建全流程
AI天才研究院·2025-07-10 15:49

深入剖析开源AI阅读器项目Saga Reader基于大模型的文本转换与富文本渲染优化方案

本文将介绍SagaReader项目中如何利用大型语言模型(LLM)进行网页内容抓取、智能优化和富文本渲染，特别是如何通过精心设计的提示词(prompt)引导LLM生成样式丰富的HTML内容，提升用户阅读体验
魑魅丶小鬼·2025-07-10 14:44

实操 SpringBoot+MCP！

引言随着人工智能的飞速发展，大语言模型(LLM)正在革命性地重塑用户与软件的交互范式。
清风孤客·2025-07-10 14:13

板凳-------Mysql cookbook学习 （十一--------4)

唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?
·2025-07-10 14:12

04_JavaWeb回顾笔记

JavaWeb回顾笔记[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Wh1nKopi-1605668744709)(F:\资料\Java\笔记\笔记\assets\javaweb
skping-go·2025-07-10 13:38

【计算机网络】第三章：数据链路层（上）

本篇笔记课程来源：王道计算机考研计算机网络接下节：【计算机网络】第三章：数据链路层（下）【计算机网络】第三章：数据链路层（上）一、数据链路层的功能1.基本概念2.功能总览二、组帧（封装成帧）1.主要实现
iFulling·2025-07-10 12:29

构建你的AI应用开发平台：如何在Ubuntu上使用Docker部署Dify

Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后
kaixin_啊啊·2025-07-10 12:57

C练题笔记之：Leetcode-393. UTF-8 编码验证

题目：给定一个表示数据的整数数组data，返回它是否为有效的UTF-8编码。UTF-8中的一个字符可能的长度为1到4字节，遵循以下的规则：对于1字节的字符，字节的第一位设为0，后面7位为这个符号的unicode码。对于n字节的字符(n>1)，第一个字节的前n位都设为1，第n+1位设为0，后面字节的前两位一律设为10。剩下的没有提及的二进制位，全部为这个符号的unicode码。这是UTF-8编码的工
月团子·2025-07-10 11:57

vLLM 优化与调优：提升模型性能的关键策略

在当今人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎，提供了多种策略来提升模型的性能。
强哥之神·2025-07-10 11:51

如何让AI真正理解你的意图（自适应Prompt实战指南）

目前的LLM模型，在理解用户意图方面，正在使用自适应Prompt技术，来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言：为什么你的AI总是"答非所问"？
nine是个工程师·2025-07-10 08:33

如何创建Python工程目录

如何创建一个简单但是比较规范的python工程目录，本文是学习了LearnPythontheHardWay相关内容后做的一些笔记。
九月恒心·2025-07-10 08:32

上下文工程：AI 智能体架构落地的关键新技术

摘要随着大语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）逐渐成为下一代人机交互的核心范式，上下文管理已成为决定智能体性能与可靠性的关键瓶颈。
一休哥助手·2025-07-10 08:32

Cursor这类编程Agent软件的模型架构与工作流程

模型架构与工作流程大语言模型（LLM）核心编程Agent的核心是一个强大的大语言模型，负责理解用户意图并生成相应的代码和解决方案。
nine是个工程师·2025-07-10 07:31

从零构建MCP服务器：FastMCP实战指南

引言：MCP协议与FastMCP框架ModelContextProtocol（MCP）是连接AI模型与外部服务的标准化协议，允许LLM（如Claude、Gemini）调用工具、访问数据。
炼丹上岸·2025-07-10 06:55

notepad++正则表达式

notepad++正则表达式使用笔记：1.查找空行：^\s*\r\n2.排除以（开头的行：^(?!
痞子IT·2025-07-10 06:53

SystemVerilog LRM 学习笔记 -- clocking块

1clocking...endclocking块clocking块是SV新feature，主要是为了更好解决testbench和DUT之间的timing和同步建模的问题，可以使user基于clockcycle在更高的抽象层次上写testbench(如“##3”，表示三个clock)。clocking只能在module/interface/checker/program中声明，不能在function
·2025-07-10 06:21

JavaWeb（苍穹外卖）--学习笔记03（登录生成令牌）

前言本片文章是学习B站黑马程序员苍穹外卖的学习笔记。
老虎0627·2025-07-10 03:33

Vue3-尚硅谷笔记

1.Vue3简介2020年9月18日，Vue.js发布版3.0版本，代号：OnePiece（n经历了：4800+次提交、40+个RFC、600+次PR、300+贡献者官方发版地址：Releasev3.0.0OnePiece·vuejs/core截止2023年10月，最新的公开版本为：3.3.41.1.【性能的提升】打包大小减少41%。初次渲染快55%,更新渲染快133%。内存减少54%。1.2.【
八月份的天气·2025-07-10 02:55

Golang基础笔记十之goroutine和channel

本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：Golang基础笔记十之goroutine和channel这一篇介绍Golang里的goroutine和channel通道。
·2025-07-10 00:40

计算机网络（王道考研）笔记个人整理——第六章：应用层

第六章：应用层点击上方专栏查看六章全部笔记个人笔记整理位置：个人笔记完整版b站视频：王道考研（2019版）概述应用层对应用程序的通信提供服务。
onlyTonight·2025-07-09 23:40

笔记本电脑外接屏幕/台式电脑屏幕调节亮度方法

我之前找了很多办法都不顶用，因为屏幕电源和主机电源不一个，所以无法通过系统调节屏幕亮度。但其实办法很简单很简单，就问卖你屏幕的店家调节亮度的按钮在哪，直接通过屏幕上的按钮调节。
小宇蛋·2025-07-09 23:07

如何使用Python控制笔记本电脑屏幕亮度？

在本教程中，我们将使用Python和屏幕亮度控制库来探索如何控制笔记本电脑屏幕亮度。我们将向您展示如何使用Python通
很酷的站长·2025-07-09 23:37

RAG实战指南 Day 11：文本分块策略与最佳实践

本文深入解析5种主流分块技术：1)固定大小分块的实现与调优技巧；2)基于语义的递归分割算法；3)文档结构感知的分块策略；4)LLM增强的智能分块方法；5)多模态混合内容处理方案。通过电商知识库和科
在未来等你·2025-07-09 22:01

【华为昇腾|CUDA】服务器A6000显卡部署LLM实战记录

安装驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/搜索对应gpu的kylin版本即可先使用wget下载rpm包rpm-i安装最后使用dnfinstallnvidia-driver即可上面安装的是驱动仓库安装CUDAkylin服务器参考配置同上，先wget，后rpm-i，最后dnfinstallcuda即可安装Ollamaollama官方提供aarch64docker
刘阿宾·2025-07-09 22:59

huggingface 笔记： Trainer

Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

huggingface笔记：文本生成Text generation

1加载LLM模型fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttorchimportosmodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

论文略读：ASurvey of Large Language Models for Graphs

graph+大模型GNNsasPrefixLLMsasPrefixLLMs-GraphsIntegrationLLMs-Only1GNNsasPrefix1.1节点级Token化将图结构中的每个节点单独输入到LLM
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

揭秘图像LLM：从像素到语言的智能转换

图像LLM是怎么工作图像LLM（多模态大语言模型）的核心是将图像转化为语言模型能理解的“语言”，并与文本深度融合。
ZhangJiQun&MXP·2025-07-09 21:52

！LangChain自定义代理开发深度解析(44)

它通过以下核心机制实现智能交互：工具调用：代理可调用外部工具（如搜索引擎、计算器等）获取实时信息对话历史管理：维护多轮对话上下文，支持状态追踪决策逻辑：基于LLM生成决策，判断是否需要调用工具或直接回答
Android 小码蜂·2025-07-09 21:52

！LangChain链的调试与故障排查深度解析(30)

这些组件包括LLM（大语言模型）、PromptTemplate（提示模板）、Chain（链）、Agent（智能体）等。LLM负责生成文本，PromptTemplate用于构建结构化提示，Cha
Android 小码蜂·2025-07-09 21:21

LangChain提示词设计核心原则深度解析(9)

LangChain提示词设计核心原则深度解析一、LangChain提示词设计概述1.1提示词在LangChain中的定位在LangChain框架中，提示词是连接用户需求与大语言模型（LLM）能力的关键桥梁
Android 小码蜂·2025-07-09 21:20

AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理

AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理关键词：大语言模型（LLM）、异常检测、AI原生应用、错误处理、提示工程摘要：在AI原生应用中，大语言模型（LLM）已成为核心“大脑”，但它的“不靠谱”行为（如虚构事实
SuperAGI2025·2025-07-09 20:18

一文看尽LLM对齐技术：RLHF、RLAIF、PPO、DPO……

更多实战和面试交流，文末加入我们为了对齐LLM，各路研究者妙招连连。LLM很强大了，但
Python算法实战·2025-07-09 20:48

LLM（大语言模型）能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其

LLM（大语言模型）能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其在于跨模态对齐技术——通过训练将图像和文本映射到同一语义空间，使语言模型能够理解视觉信息。一、为什么LLM能识别图像？
ZhangJiQun&MXP·2025-07-09 20:17

人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成：知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合外部知识检索与大语言模型（LLM）生成能力的技术框架，旨在提升生成式AI在问答、内容创作等任务中的准确性、实时性和领域适应性
weisian151·2025-07-09 20:47

python transformers库笔记（BertForTokenClassification类）

BertForTokenClassification类BertForTokenclassification类是HuggingFacetransformers库中专门为基于BERT的序列标注任务（如命名实体识别NER、词性标注POS）设计的模型类。它在BERT的基础上添加了一个线性分类层，用于对每个token进行分类。1、特点任务类型：专为Token-level分类设计，即对输入序列中的每一个tok
夏末蝉未鸣01·2025-07-09 20:47

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究：来龙去脉与创新突破

需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究：来龙去脉与创新突破论文标题：RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationarXiv:2507.02858RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationYuchenShen
·2025-07-09 20:47

debian-arm64-docker 笔记

文章目录构建debian-arm64docker宿主机系统UBUNT20.04-X86下环境安装下载文件拷贝文件文件释放修改文件qemu-arm-static环境切换环境debian网络配置,分区配置域名解析服务器串口控制台调整打包debianarm64根文件系统debian-arm64宿主机系统安装基础软件基础工具安装docker安装ubuntu20.04-X86上制作arm64-docker镜
·2025-07-09 19:12

Linux笔记之Docker安装，基于Debian 11（bullseye）

前置条件Debian平台版本为Debian11（bullseye）安装的是DockerCommunityEdition（docker-ce）安装步骤1.重新安装卸载旧版，初次安装请跳过sudoapt-getremovedockerdocker-enginedocker.iocontainerdrunc2.初次安装时，安装依赖sudoapt-getinstallapt-transport-https
名字太长真的很奇怪꒰⑅•ᴗ•⑅꒱·2025-07-09 19:40

笔记250706

笔记250706CentOS6与Debian的ifupdown深度对比一、架构与设计差异维度CentOS6Debian核心组件Shell脚本集合二进制程序（C语言）配置存储分散式：/etc/sysconfig
·2025-07-09 19:39

《算法笔记》学习日记——4.4 贪心

目录4.4贪心问题A:看电视问题B:出租车费问题C:ToFillorNottoFill问题D:RepairtheWall问题E:FatMouse'sTrade问题F:迷瘴问题G:找零钱小结4.4贪心CodeupContestID:100000584问题A:看电视题目描述暑假到了，小明终于可以开心的看电视了。但是小明喜欢的节目太多了，他希望尽量多的看到完整的节目。现在他把他喜欢的电视节目的转播时间表
囷囷·2025-07-09 18:08

crazyswarm无人机集群搭建笔记（一）资料索引

前言为了开展无人机集群虚实结合任务调度算法测试，这次采购了crazyflie套件，本系列主要记录从零开始搭建crazyswarm集群的详细步骤。本节主要包含crazyflie安装调试主要参考的文章和教程。一、crazyflie安装使用基本资料1.Bitcraze官方网站（1）Bitcraze官方网站主页（2）Bitcraze官网安装教程（3）crazyswarm2官方文档（4）crazyswarm
X_SWARM·2025-07-09 18:35
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