保持好奇心：大模型技术发展迅速，每天都有新进展动手实践：看到的技术都要自己实现一遍参与开源：贡献代码，参与讨论，向他人学习分享知识：教别人是最好的学习方式保持耐心：掌握大模型技术需要时间和坚持记住：每个人都是从零开始的。按照这个路线，一步一个脚印，你一定能掌握大模型的预训练和微调技术。遇到困难时，回到基础，多实践，多交流。学习之旅虽然漫长，但收获的知识和技能将是非常宝贵的。开始你的大模型学习之旅吧

摘要 本文系统调研了多模态大模型数据蒸馏的主流方法，首先介绍了多模态模型和知识蒸馏的基础概念，为零基础研究者建立知识框架。随后详细阐述了文献调研方法，包括学术数据库检索策略、关键词组合技巧和严格的文献筛选标准。核心部分分析了四种主流蒸馏技术：基于架构优化的MoE蒸馏、跨模态对齐的语义解耦蒸馏、轻量化高效蒸馏以及特定任务定制蒸馏，通过性能参数对比表直观展示各方法优劣。最后提供了实践指导，包括数据准备

本文主要介绍1. React Native新旧框架对比2. React与React Native区别3. React Native性能优化其中第3点React Native性能优化的拆包分包，是项目实战中使用过的，在这里整理分享，如果没有用过的小伙伴会觉得晦涩难懂，建议按照在实际项目中需要去实践，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

本文探讨了视觉-语言模型微调中的提示学习技术，重点分析了CoOp方法的局限性及其改进方案CoCoOp。CoOp采用静态提示易导致过拟合，泛化能力不足；而CoCoOp创新性地引入动态提示机制，通过元网络生成实例相关的条件令牌，使提示能根据输入图像内容动态调整。实验表明，CoCoOp在保持基类性能的同时显著提升了新类识别准确率，其"实例条件化"思想为提示学习提供了新范式。该技术平衡

本文介绍了一个使用Scrapy+Selenium批量爬取汽车之家车型外观图的爬虫项目。项目通过Scrapy框架进行高效调度，结合Selenium解决动态页面加载问题，实现了对汽车之家全车型外观图的自动化采集。核心功能包括：1) 定义数据模型存储车型信息；2) 使用Selenium进行动态交互（点击外观标签、展开图片）；3) 支持批量爬取和断点续传；4) 优化反爬策略（UA伪装、无头模式）。该项目可

摘要 本文系统调研了多模态大模型数据蒸馏的主流方法，首先介绍了多模态模型和知识蒸馏的基础概念，为零基础研究者建立知识框架。随后详细阐述了文献调研方法，包括学术数据库检索策略、关键词组合技巧和严格的文献筛选标准。核心部分分析了四种主流蒸馏技术：基于架构优化的MoE蒸馏、跨模态对齐的语义解耦蒸馏、轻量化高效蒸馏以及特定任务定制蒸馏，通过性能参数对比表直观展示各方法优劣。最后提供了实践指导，包括数据准备

本文全面介绍了SQL视图的核心概念与应用。视图是存储在数据字典中的命名SELECT语句，不存储数据但能动态生成结果集，主要作用包括简化复杂查询、统一报表口径、数据安全隔离和向后兼容性。文章详细讲解了视图的创建语法、检查选项（WITH CHECK OPTION）的两种模式及其区别，分析了视图可更新的5个必要条件，并指出7个使用注意事项。最后提供了性能优化方案，建议对复杂查询使用临时表或物化视图。视图

①索引概述 → ②索引结构 → ③索引分类 → ④索引语法 → ⑤SQL 性能分析 → ⑥索引使用实战 → ⑦设计原则与踩坑，下面给出一份「看完就能落地」的 MySQL 索引学习全景文章，覆盖。并穿插「随手笔记 + 可运行代码 + 完整案例」，一条线学透。手绘 3 层 B+Tree 示意图（文字版）结论：索引是“空间换时间”的典型工程实践。案例 4 隐式转换导致索引失效。代表引擎层先过滤，减少回表