本文系统解析了大语言模型微调中的四种强化学习算法：PPO、DPO、KTO和ORPO。PPO通过约束策略更新实现稳定优化，DPO直接利用人类偏好数据避免奖励建模，KTO在DPO基础上加入KL正则项，ORPO则专注于离线数据训练。文章详细介绍了各算法的原理、数据格式、数学公式和简化实现，并对比了它们的适用场景和特点。这些方法为LLM优化提供了不同路径，从传统的在线策略优化到更高效的离线偏好学习，帮助开

本文系统解析了大语言模型微调中的四种强化学习算法：PPO、DPO、KTO和ORPO。PPO通过约束策略更新实现稳定优化，DPO直接利用人类偏好数据避免奖励建模，KTO在DPO基础上加入KL正则项，ORPO则专注于离线数据训练。文章详细介绍了各算法的原理、数据格式、数学公式和简化实现，并对比了它们的适用场景和特点。这些方法为LLM优化提供了不同路径，从传统的在线策略优化到更高效的离线偏好学习，帮助开

YOLOX是旷视科技2021年提出的高性能单阶段目标检测模型，在YOLO系列基础上进行了多项创新：采用Anchor-Free模式、解耦头设计、SimOTA标签分配策略，并支持ONNX/TensorRT导出。其核心结构包括CSPDarknet53主干网络、PANet特征融合和解耦检测头。YOLOX通过SimOTA动态分配正样本，使用GIoU+L1损失优化边界框回归，结合Mosaic等数据增强技术，在

YOLOv4训练与推理流程详解：本文基于论文和开源实现，详细介绍了YOLOv4目标检测模型的完整工作流程。训练阶段包括数据预处理（Mosaic增强）、锚框分配、标签构建和CIoU损失计算；推理阶段涵盖图像预处理、多尺度预测输出和解码边界框过程。通过构造一个小型2类数据集（person和car），展示了YOLOv4从输入到输出的实现细节，包括特征图层级划分（20×20、40×40、80×80）和损失

简单爬虫实验

vLLM是加州大学伯克利分校开发的高性能大语言模型推理框架，通过创新的PagedAttention技术（类比操作系统内存分页机制）显著提升推理效率。它解决了传统框架显存占用高、批处理效率低等问题，支持LLaMA、Mistral等主流开源模型，吞吐量比Transformers提升2.6倍，显存降低32%。vLLM兼容HuggingFace API，适用于本地推理、实时问答系统等场景，但不支持闭源模型

集成学习详细总结(不涉及数学理论部分)

本文系统解析了大语言模型微调中的四种强化学习算法：PPO、DPO、KTO和ORPO。PPO通过约束策略更新实现稳定优化，DPO直接利用人类偏好数据避免奖励建模，KTO在DPO基础上加入KL正则项，ORPO则专注于离线数据训练。文章详细介绍了各算法的原理、数据格式、数学公式和简化实现，并对比了它们的适用场景和特点。这些方法为LLM优化提供了不同路径，从传统的在线策略优化到更高效的离线偏好学习，帮助开

决策树

随机森林-sklearn