修改模型参数后，Ollama

传统机器学习、深度学习、大模型等等都属于机器学习机器学习 =特征工程+算法模型。其中特征工程是模型的输入，训练阶段模型会对特征（除标签列）进行各种计算期望得到的结果最大可能的接近样本的标签列。训练完成后，固化下来的参数，将用在后续的模型预测阶段中。特征工程是提升模型性能的关键环节，通过合理的特征设计，可以显著提高算法的效果上限。拥有好的特征后，算法模型能够更接近其理论效果上限，从而实现更高的预测准

在深入了解细节之前，让我们先了解这两个框架的核心目的。VLLM（超大型语言模型）是由 SKYPILOT 构建的推理优化框架，旨在提高在 GPU 上运行的 LLM 的效率。使用连续批处理快速生成令牌。通过 PagedAttention 实现高效的内存使用，允许处理大型上下文窗口而不会消耗过多的 GPU 内存。无缝集成到 AI 工作流中，兼容 PyTorch 和 TensorFlow 等主要深度学习平

是一款开箱即用的一体化 AI 应用，支持 RAG（检索增强生成）、AI 代理等功能。它无需编写代码或处理复杂的基础设施问题，适合快速搭建私有知识库和智能问答系统。通过和Ollama的结合，我们成功搭建了一个具备私有知识库能力的 AI 应用。私有知识库不仅可以让 AI 回答通用问题，还能基于私有文档（如企业内部资料、图书等）生成更精准的答案。注意： 随着知识库中文档数量的增加，回答的准确性可能会受到

有时候，低代码平台难以适应特殊的业务需求或复杂的逻辑流程，使得开发过程困难且受限。此外，对于特定的业务需求，低代码平台可能无法提供足够的灵活性和可扩展性。低代码平台通常适用于简单和快速开发的场景，但对于复杂的项目或需要大量定制的项目来说，这种平台可能无法满足需求。对于已经熟悉传统编程语言和开发环境的程序员来说，学习新的低代码工具可能需要投入额外的时间和精力。低代码平台有优势也有劣势，具体能否在企业

我们在低代码领域探索了很多年，从2015 开始研发低代码前端渲染（amis），从 2018 年开研发后端低代码数据模型，发布了爱速搭低代码平台，这些年调研过了几乎所有市面上的相关技术和产品，发现虽然每家产品细节都不太一样，但在底层技术上却只有少数几种方案，因此我们认为不同产品间的最大区别是实现原理，了解这些实现原理就能知道各个低代码平台的优缺点，所以本文将会介绍目前已知的各种低代码实现方案，从实现

Appsmith 是一款开源低代码框架，主要用于构建管理面板、内部工具和仪表板等，允许拖放 UI 组件来构建页面，通过连接到任何 API、数据库或 GraphQL 源，并使用 JavaScript 语言编写逻辑，可以在短时间内创建内部应用程序。mometa 不是传统主流的低代码平台，而是面向研发的、代码可视设计编辑平台；华炎魔方是 Salesforce 低代码平台的开源替代方案，使用可视化工具进行

1阿里 新开源最近的阿里的一款低代码开发平台又上了 Github 热榜。为什么说又一款呢？类似的低代码平台已经很多了，阿里现在还要开源了这个平台。截止目前，该项目虽然上了Github 热榜，但是获得的 Star 并不多。项目初期，可能开发人员还顾不上完善项目的一些相关描述信息。No description, website, or topics provided.2介绍该项目名称为：LowCode

每个人的代码风格不同，比如有的人代码缩进喜欢用Tab，有的人喜欢用Space；有的人代码语句后会加上分号，有的人则不加。并且不同的人使用的开发工具也不同，有的人喜欢使用WebStorm，有的人喜欢用VSCode。如果是一个人独立开发，这些当然都没啥问题，自己想怎么写就怎么写。代码规范化之后可能也没法立即看到带来的好处。并且相反，可能在某些人看来反而是一种束缚。但是如果是团队协同开发，代码规范化所带

提示工程（Prompt Engineering）是一门相对较新的学科，教你你如何开发、优化提示来更好的使用 GPT 等大模型、更好的将大模型的能力接入到你的系统中。本文整理了 GitHub 上质量最高的 6 个【中文版】提示工程教程。提示工程指南（累计70万学习者）国人开源的免费教程Brex 的提示工程指南吴恩达的提示工程课大模型论文、开源项目整理提示工程指南中文版。