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Python作为热度比较高的编程语言，其语法简单且语句清晰，而且python有良好的兼容性，可以轻松的和其他编程语言（(比如C/C++)）建立的模块连接起来，而且python丰富强大的库，经过封装可以轻松调用，因此深受欢迎。今天我们就尝试用python，建立一个简单的http服务器，用来展示本地电脑上指定的目录和文件。

一、判断是否有Nvidia(英伟达显卡)二、CPU版2.1 安装Anaconda2.2 创建虚拟环境2.3安装pytorch2.4 验证pytorch是否安装成功三、GPU版3.1 安装Anaconda3.2 创建虚拟环境3.3 CUDA的准备工作3.4 安装pytorch3.4.1 conda安装法（不推荐）3.4.2 pip安装法（推荐）3.5 验证pytorch是否安装成功四、 pychar

初步认识了大模型长什么样了，接下来一起来看看如何训练出一个大模型。预训练是大模型训练的第一步，目的是让模型学习语言的统计模式和语义信息。主流的预训练阶段步骤基本都是近似的，其中最重要的就是数据，需要收集大量的无标注数据，例如互联网上的文本、新闻、博客、论坛等等。这些数据可以是多种语言的，并且需要经过一定的清洗和处理，以去除噪音，无关信息以及个人隐私相关的，最后会以tokenizer粒度输入到上文提

本文详细介绍了Python爬虫所需的技术及其原理，包括HTTP请求与响应、网页解析技术和爬虫框架。通过掌握这些技术，我们可以有效地开发出强大且高效的Python爬虫。希望本文能对你理解和掌握Python爬虫有所帮助。请注意，在进行网络爬虫时，需要遵守网站的使用条款，并遵守相关法律法规。同时，合理使用爬虫技术，不对网络资源进行滥用和破坏。

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网络爬虫(web crawler 简称爬虫)就是按照一定规则从互联网上抓取信息的程序，既然是程序那和正常用户访问页面有何区别？爬虫与用户正常访问信息的区别就在于：用户是缓慢、少量的获取信息，而爬虫是大量的获取信息。爬虫并不是Python语言的专利，Java、Js、C、PHP、Shell、Ruby等等语言都可以实现，那为什么Python爬虫会这么火？