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目标包括提供用户友好的接口、支持流式应答以实现更自然的对话体验、管理对话上下文、提供异常处理机制、提供示例代码和文档以及支持多厂商模型接入和高拓展性。这样,Java开发者可以更方便地开发出能与用户自然对话的聊天机器人。
📚 只收录重要的题目:收录了完整的牛客 101 和 leetcode hot100,以及剑指 offer:这些题目对于面试来说都是非常高频的题目,优先级应该是最高的
🤖 分门别类:结合笔者秋招经历,分门别类刷题是一种前期快速找到感觉和培养解题框架的做法,所以一方面也是为了服务我自己,另一方面也想让大家更方便的去根据自己薄弱点去刷题
📦 聚合多个来源:目前收录了牛客 101 和 leetcode hot 100 以及 leetcode 上的剑指 offer 题目(因为牛客上的剑指 offer 题需要付费买了书才能刷,所以没有贴)
详文 | 网站 | #算法 #leetcode
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dockge:一个美观、易用的 Docker Compose 管理平台
该项目提供了一个 Web 界面,用于管理 docker-compose.yaml 文件。它开箱即用、界面设计精美,支持交互式编辑 compose.yaml 文件、更新 docker 镜像,以及启动、停止、重启、删除 docker 等操作。
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https://luoxx.top/archives/pd-18-active
parallels desktop v19 破解教程. 不过推荐v18.1.1.
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用法
数据提取与分析:从各种网页中提取必要的数据,支持数据分析和市场研究。
内容监控:监控经常更新的网站内容的变化,例如新闻、价格更新等。
自动化测试:对于 Web 开发人员自动测试 Web 内容和布局很有用。
特点和优点
高定制性:定义数据列表(wanted_list)以进行有针对性的数据提取。
智能匹配:利用余弦相似度算法进行智能网页元素匹配,提高准确性。
用户友好:尽管潜在的复杂性,但易于使用。只需提供 URL、所需数据和规则路径即可开始抓取。
灵活性:支持直接通过URL获取HTML或使用现有的HTML内容,适应不同的场景。
可扩展性:核心功能在类中实现,易于继承和扩展以满足特定需求。
在 GitHub 上发现一本《Build a Large Language Model (From Scratch)》书籍。
作者将带你从头开始构建一个类似 GPT 语言模型,这过程让你了解如何创建、训练和微调大型语言模型 (LLMs)!
书籍主要分为 8 大章节,如下:
第 1 章:了解大语言模型(LLM)解析
第 2 章:介绍文本数据处理技巧
第 3 章:通过编程实现注意力机制(Attention Mechanisms)
第 4 章:从零开始实现类似 GPT 模型
第 5 章:对未标注数据进行预训练
第 6 章:针对文本分类的模型微调
第 7 章:结合人类反馈进行模型微调
第 8 章:在实践中使用大语言模型
书籍前两章内容已出,剩下的会逐步放出。
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