摘要： gpt-oss与vLLM的深度适配通过MXFP4量化、MoE架构优化及定制化内核实现高效部署，如120B模型仅需63GB显存。vLLM的PagedAttention和连续批处理技术显著提升吞吐量，支持高并发。LobeChat通过兼容OpenAI API快速集成vLLM，三步即可完成配置，支持工具调用与长上下文。需注意硬件兼容性及生产部署建议，如H100/B100显卡及Kubernetes扩

本文提供4种快速查找Ollama量化模型名称的方法：1）官网模型库精准搜索，使用量化关键词；2）参考社区热门模型名称；3）通过HuggingFace过滤.gguf文件获取Ollama名称；4）命令行自动检索。文末附常用模型名称模板和实战示例，3分钟内即可找到适合的量化模型。终极技巧是在TheBloke页面搜索"Ollama"直接获取完整下载命令。

本文详细解析了FFmpeg视频压缩的核心逻辑和主流编码器的实用命令。重点介绍了H.264（兼容性最强）、H.265（压缩率更高）、VP9（适合网页）和AV1（未来趋势）四种视频编码的压缩参数设置，包括CRF质量控制、比特率设置和预设选择等关键技术点。同时涵盖了AAC、MP3和Opus三种常用音频编码的搭配方案，并提供了分辨率调整和帧率优化的进阶压缩示例。文章强调应根据实际需求在压缩速度、文件大小和

具身智能（Embodied Intelligence, EI）是指智能体通过物理身体与环境的实时交互，实现感知、决策和行动的能力。其核心思想是“智能源于身体与环境的互动”，而非仅仅依赖于抽象的计算或符号处理。具身智能强调智能体在物理世界中的主动性和适应性，通过多模态感知和动态交互，完成复杂任务。

也就是设计主程序的地方,按照官网给的模式,我们要早此处设计其他参数,并设计迭代和取值的代码部分,并返回我们所需要的值.''''''print(" Evaluated %i individuals" % len(pop)) # 这时候，pop的长度还是300呢要注意的地方就是,官网中给出的Overview代码中有一行代码是错误的,需要把一个数据类型(map)转换为list.

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安装安装Scrapy非常简单,只需要在终端输入pip install scrapy,然后执行命令即可,如果不行,那么一般是底层库的问题,可以使用codna install --upgrade scrapy代替之前的命令,虽然anconda的库更新要慢一些,不过一般没什么问题创建项目请在命令行下scrapy startproject name即可,示例如下,当我们使用命令之后,scr

具身智能（Embodied Intelligence, EI）是指智能体通过物理身体与环境的实时交互，实现感知、决策和行动的能力。其核心思想是“智能源于身体与环境的互动”，而非仅仅依赖于抽象的计算或符号处理。具身智能强调智能体在物理世界中的主动性和适应性，通过多模态感知和动态交互，完成复杂任务。

深度学习中的离群值可能来源于输入特征或标签的异常分布，对模型训练和预测精度产生负面影响。因此，可以通过数据预处理、鲁棒损失函数、正则化、数据增强和异常检测模型等方法降低其影响。同时，对于更复杂的问题如对抗样本，需要额外设计防御机制来保护模型安全性。此外目前也有专门用于处理数据集标注错误的深度学习模型，有兴趣的朋友可以去自行了解一下。深度学习中存在异常值，并且会产生负面影响。可以直接使用 Z-Sco

自动化机器学习就是能够自动建立机器学习模型的方法，其主要包含三个方面：方面一，超参数优化；方面二，自动特征工程与机器学习算法自动选择；方面三，神经网络结构搜索。本文侧重于方面三，神级网络结构搜索。自动化机器学习的前两个部分，都有一个特点——只对现在已有的算法进行搜索，而不创造新的算法。一般而言机器学习专家在开发机器学习应用或者构建机器学习模型时，都不太可能从头造轮子，直接创造一个新的算法。但是到了