MS-Swift是一个功能强大、使用灵活的开源工具库，专门用于大语言模型和多模态大语言模型的微调。它支持对超过300种LLM和60多种MLLM进行参数高效微调(PEFT)或全参数微调，涵盖了当前主流的各类模型，如Qwen2、GLM4v、Internlm2.5、Yi、Llama3.1、Llava-Video、Internvl2、MiniCPM-V-2.6、Deepseek、Baichuan2、Gem

我们使用ollama 有一段时间了，Ollama是一个开源框架，主要用于在本地机器上运行和管理大型语言模型（LLM）。它有以下特点：1）易用性：Ollama设计简洁，使得即使是非专业用户也能轻松部署和管理大型语言模型。它通过提供命令行界面和集成Docker容器来简化部署过程。2）支持多种操作系统：Ollama支持MacOS、Linux以及Windows平台，这使得广泛的用户群体都能够使用这一工具。

例如，至少需要 8GB 的内存/显存来运行 7B 模型，至少需要 16GB 来运行 13B 模型，至少需要 32GB 来运行 34B 的模型。：Ollama 支持多种大型语言模型，如 Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等，并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。：它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，称为 Modelfile，这有助于优化设置和配置细节，包括

AI Agent是一种超越简单文本生成的人工智能系统。它使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之，Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。

Swing简介：Swing是什么？Swing是新一代的图形界面工具。使用 Swing 来开发图形界面比 AWT 更加优秀，因为 Swing 是一种轻量级组件，它采用纯Java实现，不再依赖于本地平台的图形界面，所以可以在所有平台上保持相同的运行效果，对跨平台支持比较出色。除此之外，Swing 提供了比 AWT 更多的图形界面组件，因此可以开发出美观的图形界面程序。Swing 类库结构Swing 组

SOA（Service-Oriented Architecture，面向服务的架构）是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的，它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种各样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。面向服务架构，它可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件

Grafana是Graphite（一种时序数据库）和InfluxDB（一种时序数据库）仪表盘和图形编辑器。Grafana 是开源的，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持 Graphite，InfluxDB 和OpenTSDB。Grafana 主要特性：灵活丰富的图形化选项；可以混合多种风格；支持白天和夜间模式；多个数据源；Graphite 和 InfluxDB 查询编辑器等等。Graphite

近日，RameshDontha在DataConomy上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的75个核心术语，这不仅是大数据初学者的很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查缺补漏的作用。本文分为上篇（25个术语）和下篇（50个术语）。上篇（25个术语）如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。不过，你可以从下面这份包含了25个大数据术语的清...

vue页面结构在做项目的时候常常有这样的一个情况，这个页面的数据（比如：id号）要带到另一个页面去查询某个数据的详情等，传统的做法不是在url上加参数，cookie或者是现在H5的“sessionStorage”和“localStorage”上赋值，这是页面之间传递的方法。随着Angularjs,React,Vue的流行组件式的开发方式成为另一种不错的解决方案。最近就有一些小伙伴问我，vue组件之

可视化对于数据分析师来说可能不是最重要的，重要的是你分析或挖掘出来的结果是否有效。在这基础之上就需要通过可视化恰当完整的表达见解。这里又有区别了：实用性和美观性哪个更重要？要我说实用性是第一位的，能用一个元素表达最好不要用两个，能用一张图最好别用两张，尽可能用最简单的元素传达才能让你的观点最清晰。这就是数据科学领域经常会用到的“奥卡姆剃刀原理”。有很多初学者可能搞不清数据分析可视化图表该怎么选择，