大模型领域定制化：从通用全才到领域专家的技术路径 本文系统探讨了大型语言模型（LLMs）从通用能力向专业领域转型的技术方案。研究指出，成功的领域定制需解决两大核心挑战：知识注入和行为对齐，并提出了持续预训练（CPT）和监督微调（SFT）两大后训练策略的技术框架。 核心发现： 知识塑形双基石： CPT通过领域数据更新模型内部知识体系，解决结构性知识缺陷 SFT利用标注数据训练模型执行特定任务，实现行

大模型三大版本与对齐技术解析 报告系统分析了LLM的三大核心版本：基座模型（Base）专注知识存储，指令模型（Instruct）强调任务执行，对话模型（Chat）优化交互体验。版本升级依赖对齐技术，包括监督微调（SFT）、人类反馈强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO）。研究发现，RAG任务中基座模型可能因"对齐税"反而表现更优。部署时需严格遵循Prompt模板规范，确保模

基于python+pyqt5+mysql的酒店管理系统（可直接运行）--GUI编程--数据库系统课设

主要讲了一些关于字符串的基本操作，着重讲了关于字符串模式匹配的内容，即BF算法和KMP算法，值得你去看，看不懂来找我。

作为数据整理师，你是否曾为繁琐的数据清洗、格式转换和跨平台整合耗费大量时间？传统数据处理流程中，手动操作往往成为效率瓶颈——从杂乱的CSV文件到分散在多平台的API数据，每一步都可能陷入"数据泥潭"。而MCP（Multi-Channel Processing）服务器的出现，正通过自动化与智能化能力重构这一现状。本文将深入解析13款适用于不同场景的MCP服务器，覆盖从网络数据采集到生物医学研究的全流

在现代分布式系统中，中间件作为处理跨领域关注点的核心组件，已成为构建可扩展、可维护应用的关键技术。FastMCP 从 2.9.0 版本引入的中间件系统，为 MCP（Model Context Protocol）服务器提供了强大的扩展机制。本文将深入解析 MCP 中间件的设计理念、核心功能与实践应用，帮助开发者构建更健壮、更灵活的 MCP 服务。

摘要： FastMCP框架简化了MCP协议（Model Context Protocol）的实现，让开发者通过Python快速构建AI模型与外部服务的连接工具。本文分步演示了如何从零搭建MCP服务器：1）安装FastMCP；2）创建基础服务器；3）用装饰器添加可调用工具（如计算函数）；4）定义静态资源（如配置数据）；5）实现动态资源模板（如个性化问候）；6）启动服务。该框架自动处理协议细节（JSO

FastMCP框架的服务器组合技术通过import_server（静态复制）和mount（动态链接）两种机制，实现AI服务的模块化开发。静态组合适用于固化组件集成，动态链接支持实时更新；代理服务器功能则扩展了跨实例协作能力。技术特点包括： 模块化设计降低系统耦合度 双模式资源前缀（路径/协议格式）确保兼容性 代理模式支持微服务架构 最佳实践建议按功能域命名前缀，结合需求选择组合策略。该技术为构建可

学习机器学习的数学前置知识，如果你找不到好的资源，不妨来看看。

这一章主要讲一讲回归相关的东西，虽然有些复杂，但是还是需要了解。