uv是由 Astral 公司（也是开发了超快 Python 格式化工具Ruff的公司）开发的新工具。它的核心目标是解决 Python 包管理和项目工作流中的速度与复杂度问题。包安装器：替代pip和pip-tools，安装包的速度极快。虚拟环境管理：替代virtualenv或venv，可以快速创建和管理虚拟环境。依赖解析器：替代，快速生成锁定的依赖文件。项目初始化：快速创建新项目。

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理解了 LlamaIndex 的价值：连接私有数据与LLM。学会了核心概念：加载器（Loader）、索引（Index）、查询引擎（Query Engine）。完成了一个实战项目：构建了一个本地的、基于私有文本文件的问答系统。这就是 LlamaIndex 的强大之处。用PDFReader加载 PDF 文件。尝试不同的查询，比如“请总结一下技术栈部分。探索 LlamaIndex 的更多功能，如结构化输

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部署 (Deployment)：通过在本地安装 Ollama，你拥有了一个私有化的大模型服务器。管理 (Management)：使用命令管理模型的生命周期。交互 (Interaction)直接 HTTP 调用：理解 API 的原始请求和响应结构。使用 OpenAI 兼容库：这是最实用、最接近行业标准的方式，让你为 OpenAI 写的代码能轻松移植到本地环境。你现在已经掌握了 LLM API 调用的

线性回归研究的是一个因变量与一个自变量之间的回归问题。多项式回归是指在线性回归的基础上，通过增加非线性特征来拟合非线性数据的方法。多项式回归模型可以用一个 n 次多项式函数来近似描述目标变量和输入变量之间的关系。例如，对于只有一个自变量x 的情况，可以将拟合函数写作：其中y 表示目标变量，x 表示自变量，是模型的参数。模型的目标是通过调整参数来使预测值与真实值的误差最小化。

nginx作为项目的7层代理入口，对于http请求的过滤，如sql注入，xss攻击等过滤功能较弱，研究了下开源的一些waf，完全开源的https://github.com/xsec-lab/x-waf，利用lua来过滤请求，同时拥有一个管理控制台，添加规则和代理，但使用过程中，缺少文档，碰到以下问题，促使用window编译通过源代码分析下有些规则失效愿意。

GAN（Generative Adversarial Network）是一种生成模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GAN的基本思想是通过让生成器和判别器相互对抗来学习生成真实样本的能力。生成器的作用是将一个随机噪声向量作为输入，通过一系列的神经网络层逐渐将其转化为一个与真实样本相似的输出。生成器的目标是尽量使生成的样本被判别器误认为是真实

朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。

TensorFlow是一种端到端开源机器学习平台，它提供了一个全面而灵活的生态系统，包含各种工具、库和社区资源，能够助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。在TensorFlow机器学习框架下，开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。[2]Keras是一个高层次神经网络 API，适用于快速构建原型、高级研究和生产。它作为TensorFlow的一个接口，可以兼容多种深度学习框架。Kera