从底层的操作系统、网络，到上层的 Java/C++ 开发，再到最前沿的 DeepSeek、RAG、大模型微调。很多网上的资料还是 2023 年的，但我整理的是 2025-2026 年的最新版本。所以，这段时间我把自己压箱底的宝贝，还有团队内部正在用的学习文档，全部整理出来了。如果链接失效，或者有找不到资料的情况，欢迎在后台给我留言，我会人工帮你处理。这部分是程序员的内功，无论技术怎么变，这些基础永

大模型落地全景图：99个标杆案例揭示产业智能化路径 2024年，中国大模型产业从技术竞赛转向价值落地，99个标杆案例覆盖45个行业，展现出三大核心趋势： 关键技术突破：RAG技术和AI Agent成为主流支撑手段，80%案例采用RAG解决专业知识和数据安全问题； 行业深度赋能：医疗领域实现临床工作流重构（病历生成效率提升67%），金融领域构建千亿参数垂类模型（证券行业NL2API创新）； 商业模式

本文提供了Ollama本地大语言模型运行框架的完整使用指南。主要内容包括：1) Ollama在Windows/macOS/Linux系统的安装方法及模型存储路径自定义；2) 推荐使用Chatbox图形界面与本地模型交互；3) 详细介绍了如何手动导入Hugging Face下载的GGUF格式模型，包括创建Modelfile和模型注册流程；4) 常见问题解决方案及推荐模型列表。通过Ollama+Cha

摘要：本文探讨了四种机器学习模型（逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost）在学校足球队员选拔中的应用。逻辑回归适合线性可分数据，决策树直观但易过拟合，随机森林通过多树集成提高稳定性，XGBoost则通过顺序构建优化精度。文章详细比较了这些模型的原理、结构和实现过程，并指出随机森林与XGBoost的关键差异在于训练方式（并行vs顺序）和过拟合控制方法（随机性vs正则化）。模型选择需综合考虑数据特

本文为深度学习面试提供全面指南，涵盖基础理论到实际应用。第一部分讲解神经网络核心概念，包括激活函数和常见网络架构（CNN、RNN、Transformer）。第二部分介绍优化算法（SGD、Adam）和数据处理技巧（数据增强、预处理）。第三部分讨论模型训练与评估，包括过拟合解决方法及评价指标。第四部分对比主流框架TensorFlow和PyTorch。第五部分涉及模型优化方法和部署方案。第六部分详解损失

*石哥，我想转行做 AI，但是不知道从哪里开始学？*石哥，马上要面试了，Redis 和操作系统的高频考点有没有总结？*石哥，大模型现在这么火，有没有适合新手的 RAG 实战项目？说实话，每次看到这些问题，我都很感慨。

mmdetection在训练自己数据集时候 报错‘ValueError: need at least one array to concatenate’

北京理工大学团队在TRO 2026发表论文提出G3M框架，通过图结构生成建模实现视频预训练指导机器人操作。该方法将视频帧转换为包含物体节点和视觉动作节点的图结构，采用分层图建模处理物体属性差异和空间关系，并利用扩散模型生成未来图状态指导策略学习。实验表明，在LIBERO 130任务中仅需20%标注数据即超越现有方法19%以上，跨机器人迁移性能提升35%，验证了图表示对交互本质的有效建模。该工作突破

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阿里云盘打不开，闪退，重装也没有用？用默认路径安装即可解决！