不少商城会选择春节假期开展打折、促销活动，在逛商场时您可能会注意到有这样一些吸引人的标语：“微信扫码送礼品”、“关注公众号免费领礼品”，“只需扫一扫，小礼品就到手”，似乎有不少人踊跃扫码关注。如无法隐藏个人信息，或收到的他人邮寄的快递面单上显示个人信息，建议在丢弃快递包装前将面单上的个人信息撕毁、涂销，避免造成二次泄露。更甚者，还可能直接爬取您的个人信息用于不法活动。不法分子利用吸引人的测试、抽奖

将我们下载好的yolov5的代码解压，然后用一款IDE打开（我用的是pycharm），打开之后整个代码目录如下图：├── data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的，其中还包括目标检测的种类数和种类的名称）；还有一些官方提供测试的图片。如果是训练自己的数据集的话，那么就需要修改其中的yaml文件。但是自己的数据集不建议放在这个路径下

ssh_config和sshd_config都是ssh服务器的配置文件，二者区别在于，前者是针对客户端的配置文件，后者则是针对服务端的配置文件。ssh-copy-id 将本机的公钥复制到远程机器的authorized_keys文件中，ssh-copy-id也能让你有到远程机器的/home/username/.ssh和~/.ssh/authorized_keys的权利.对于ssh的一些严格设置也关系

硬件初始化 (BIOS/UEFI)引导加载程序 (Boot Loader)内核初始化 (Kernel Initialization)用户空间初始化 (Systemd / SysV init / etc.)登录管理器 / Shellv| - POST |vvvvv深入理解 Linux 启动过程对于系统管理员至关重要，它能帮助：准确定位启动失败发生在哪个阶段（BIOS/UEFI?GRUB?initra

super piprimemprimenbenchcpuburngamutstressmemtestermemtest86BONNIE＋＋/HPL_TEST(不是专门的压力测试软件）自己找了几个测试。CPU测试：工具一：cpuburnPU Burn-in是为超频爱好者设计的稳定性测试工具。

大模型技术作为人工智能领域的一项重要成果，正在以前所未有的速度推动着行业的变革与发展。随着算法、算力和数据量的不断提升，大模型在处理复杂任务和提供智能化解决方案方面的潜力得到了极大的释放。这不仅改变了现有的业务模式和技术栈，也为就业市场带来了新的机遇与挑战。

❌2025python淘汰方向✅ 2025python突围方向基础爬虫（已被AI数据工厂取代）增删改查式Web开发（低代码平台统治市场）AI全栈开发：从提示工程到模型部署全链路人机交互革命：脑机接口Python SDK开发算力军火商：分布式计算资源调度优化。

低算力大模型（例如 Lora）是指在资源受限的环境下进行训练和推理的深度学习模型。由于资源有限，训练大模型可能会面临诸如内存限制、计算能力不足和存储容量有限等挑战。因此，学习路线应该考虑到这些限制，并采用一些针对低算力环境的优化策略。以下是一个可能的学习路线：确定问题和数据：首先，明确定义问题和任务，并准备适合低算力环境的数据集。数据集可能需要进行精简和优化，以适应模型训练和推理的资源限制。选择合

首先大模型是基于神经网络算法实现AI的一种技术,用下面这两张图说明下大模型在AI中的位置。更具体的说明如下。再从名字的角度解释下大模型的概念，我们常说的大模型基本指的是大语言模型，英文是LLM(large language model)，从名字就可以看到LLM其实就是语言模型。large是形容词，指的是模型规模巨大(一开始的chatgpt参数量在千亿级别)，模型训练所需要的算力巨大，所使用的数据量

ChatGPT横空出世引发了“百模大战”，算力需求成为焦点， GPU卡一时洛阳纸贵。训练一个大模型，究竟需要多少张GPU卡呢？2023年初写了篇文章《》大致总结了一下，但没有提到推导过程，今天有空展开聊聊。据估计，OpenAI训练GPT-4模型，很有可能应用了10000到20000张英伟达A100。按照马斯克的说法，GPT-5的训练可能需要3万到5万张H100，可见随着大模型的迭代发展，训练所需算