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

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

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。

本文系统解析了句法分析的6种主流模型： N-gram模型：基于统计的简单语言模型，适合基础任务但无法处理长依赖 文本向量化：包括One-hot、TF-IDF和词嵌入等方法，实现文本数值化表示 RNN：循环结构处理序列数据，但存在梯度消失问题 LSTM：通过门控机制解决长依赖问题，计算复杂度较高 GRU：简化版LSTM，训练速度快但性能略低 CNN：适合文本分类任务，并行计算效率高 文章详细对比了各

本文系统介绍了自然语言处理的三大基础技术：分词、词性标注和命名实体识别。在分词部分，详细讲解了最大正向匹配、逆向匹配等算法原理，并提供了中英文分词的代码实现；词性标注部分对比了规则、统计和深度学习方法，展示了如何分析词性模式；命名实体识别部分则介绍了从规则到深度学习的多种实现方法。全文通过理论讲解与代码示例相结合的方式，帮助读者全面理解NLP基础技术的工作原理、应用场景及其优缺点，为后续深入学习自

主动学习是一个。

模型蒸馏进行数据增强是一种将大模型知识迁移到小模型的高效技术。通过教师模型为无标注数据生成伪标签，结合原始标注数据训练学生模型，实现性能接近但预测速度显著提升。百度ERNIE系统采用添加噪声、同词性替换等数据增强策略，支持离线和在线蒸馏模式。该技术已成功应用于医学图像诊断和隐私保护等领域，有效解决数据稀缺和领域适应问题。

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

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