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本文将详细介绍如何在 Mac OS 与 Ubuntu 环境下使用 Ollama 与 vLLM 进行轻量级多模型部署，包括模型并行推理、安全与性能优化的实践经验，帮助初学者快速上手。

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本篇博客深入解析了 ElasticSearch 与向量数据库结合处理亿级大表查询的优化方案，涵盖核心架构设计、实践案例及关键技术点，通过引入语义检索和混合查询技术，提供高效灵活的解决路径，并结合插图直观展示全貌，助您快速掌握这一解决方案。

本文将从一个轻松有趣的 “孙悟空认知实验” 出发，为你构建清晰的认知技术地图，助力你的大模型定制之路更理性、更高效。

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本篇博客详解如何在 Windows WSL 环境中高效部署 Ollama 和大语言模型，涵盖从技术栈（WSL、Docker、Ollama）配置到局域网远程访问的完整流程。通过技术架构图和实战经验分享，帮助读者解决部署难点，快速掌握在本地开发环境中运行大模型的核心技巧。

本篇博客深入解析了关系型数据库、NoSQL 和向量数据库的定义、特点及其应用场景，重点探讨了向量数据库在大模型语义检索中的优势。通过示例代码和插图，直观展示技术流程，帮助读者快速掌握关键概念，为数据库技术选型与优化提供实用指南。

练习1绘制班级的身高分布图形 height = [160,163,175,180,176,177,168,189,188,177,174,170,173,181]from matplotlib import pyplot as pltimport randomimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替