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FastAPI是一个基于Python的高性能Web框架，专为快速构建API接口服务设计。它具有高性能、自动文档生成、类型注解支持和异步处理等特性，适用于构建RESTful API、微服务架构、数据处理API和实时通信场景。通过简单的装饰器语法即可定义路由和处理函数，支持路径参数、查询参数和请求体参数，并能自动处理响应类型和异常。其优势包括Pythonic语法、卓越性能、自动文档生成和丰富的Pyth

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一. 堆🌲1. 堆的概念堆（heap）：一种有特殊用途的数据结构——用来在一组变化频繁（发生增删查改的频率较高）的数据集中查找最值。堆在物理层面上，表现为一组连续的数组区间：long[] array ；将整个数组看作是堆。堆在逻辑结构上，一般被视为是一颗完全二叉树。满足任意结点的值都大于其子树中结点的值，叫做大堆，或者大根堆，或者最大堆；反之，则是小堆，或者小根堆，或者最小堆。当一个堆为大堆时，

大模型微调方法与应用摘要 大模型微调（Fine-tuning）是在预训练模型基础上，通过特定任务数据进一步训练，使其适配具体任务的过程。与预训练不同，微调使用少量标注数据，以有监督学习方式调整参数，提升任务性能。 核心方法： 全量微调：调整所有参数，适合小模型或小数据集。 参数高效微调（PEFT）：如LoRA（低秩矩阵分解）、QLoRA（量化+LoRA）和适配器微调，仅训练少量参数，降低计算成本。

QLoRA（量化低秩适配器）是一种结合量化技术与低秩适配器的高效微调方法，专为解决大语言模型微调时的显存瓶颈问题而设计。它通过4-bit NF4量化压缩基础模型权重，结合双量化技术进一步减少存储需求，并采用分页优化器动态管理优化器状态。相比传统LoRA，QLoRA能在单张消费级GPU（如24GB显存）上微调高达33B参数的模型，显存效率提升4倍。其创新点包括：针对权重分布优化的非线性NF4量化、减

文章摘要：本文系统介绍了文本切分（Chunking）的多种策略及其实现方法，重点分析了通用文档切分策略和LangChain中的TextSplitters工具。主要内容包括：1）五种通用切分方法：按句子切分、固定字符数切分、带重叠窗口的固定字符切分、递归方法和语义切割；2）LangChain提供的CharacterTextSplitter和RecursiveCharacterTextSplitter

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1.Iterable---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------average()元素平均值。元素类型必须为Integer、Float等数字类型fun main(args: Array&