webpack是一个流行的前端项目构建工具（打包工具），可以解决当前web开发中所面临的问题。webpack提供了友好的模块化支持，以及代码压缩混淆、处理js兼容问题、性能优化等强大的功能，从而让程序员把工作重心放到具体的功能实现上，提高了开发效率和项目的可维护性。

有时候因为网络等各方面原因，我们常常会遇到安装失败的情况，比如俺，用这种方法安装了很多次都没有成功，所以就用了第二种方法安装。去pycharm插件官网下载插件安装包，官网网址：https://plugins.jetbrains.com/

python之数据存储列表元组列表概念：列表是一种存储大量数据的存储类型特点列表具有索引概念，可以通过索引操作列表中的数据列表中的数据可以进行添加、删除、修改、查询等操作列表的定义和使用变量名=[数据1,数据2,……]#创建变量名[索引] #获取列表中的数据变量名[索引]=值 #修改列表中的数据操作列表常用方法方法名功能参数返回值append(data)在列表的末尾加数据data：要追加的数据No

ElasticSearch启动报错Exception in thread "main" java.nio.file.AccessDeniedException: /opt/SoftWare/ES/elasticsearch-6.5.4/config/jvm.optionsat sun.nio.fs.UnixException.translateToIOException(UnixException

最近需要从huggingface上下载一个数据集，发现不能像模型那样能直接点击下载，需要通过代码来获取，很麻烦，谨以此博客作为记录

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。如何高效的进行决策？- 特征的先后顺序

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。（1）什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。意义：会直接影响机器学习的效果（2）特征工程的位置与数据处理的比较sklearn：用来做特征工程（对于特征的处理提供了强大的接口）pandas：数据清洗、数据处理（一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具）

由于大模型参数量非常庞大，所以我们常常需要用到分布式训练来解决训练过程中计算资源不足的问题，现在也出现了很多大模型相关的分布式训练框架，但是使用的比较多的还是deepspeed的数据并行，那么deepspeed是怎么实现数据并行的呢。

使用vllm将大模型推理做成api服务非常方便，你可以通过 - -host和 - -port参数来自定义地址，而且无需担心chat模板，因为它默认会使用由tokenizer提供的chat模板

本文介绍了命名实体识别(NER)的三种实现方案及数据标注方法。方案一使用深度学习模型(Bert-CRF)，适合数据充足的特定领域；方案二通过大模型微调(Qwen)，平衡效果与成本；方案三Prompt驱动大模型(GPT-4)，适合零标注成本的快速迭代。在数据标注方面，详细说明了实体类型定义、BIO/BIOES标注体系以及JSON/XML格式的处理方法。建议根据具体场景选择方案，并采用兼容大模型和深度