vLLM PagedAttention 摘要（149字）： vLLM提出的分页注意力机制(PagedAttention)通过引入操作系统虚拟内存分页思想，创新性地解决了大模型推理时KV Cache显存浪费问题。该技术将KV缓存切分为固定大小的块，通过块表实现非连续物理存储管理，带来三大核心优势：1)显存利用率提升至96%以上；2)吞吐量达到传统框架的2-4倍；3)支持写时复制实现内存共享。测试显示

建议将所有常用镜像源保存在/etc/apt目录下，并命名为类似source.list.aliyun的形式，需要使用时直接复制替换source.list文件即可。首先将source.list复制为source.list.bak备份，然后将source.list内容改为需要的镜像源列表即可。将镜像地址更改为以下任意一个地址（下面提供了阿里，网易，清华，中科大镜像源地址），保存即可。下载ubuntu系统

我们可以使用Python中的一些常见数据分析和机器学习库，比如pandas，matplotlib和scikit-learn等，来对数据进行探索性分析、可视化分析和机器学习建模。

在OpenCV的灰度空间中，和一般的色彩空间相同，每一个颜色都有三个量，但是只有第一个亮度有值，所以表示为（亮度，0，0）。cv2.imread(图片路径, 标记)------图片应该在当前的工作路径，或在指定的绝对路径下。cv2.imwrite(图片路径, 图片对象)##图片应该在当前的工作路径，或在指定的绝对路径下。其中，转换类型，对于BGR到Gray的转换，使cv2.COLOR_BGR2GR

本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。本项目的学习建议是，先学习环境配置，然后再学习模型的部署使用，最后再学习微调。里面包含了当前

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我决定三四关就简单点写笔记-----我觉得我们主要以看得懂代码会写代码会用代码为主。

这里我把数据的Coordinates重命名了，数据的Coordinates:必须包含lon和lat属性，若没有需要重命名，这里我的基本绘图数据单位是xarray.DataArray类型，如果你是numpy.ndarray类型，需要转换为我的标准类型。上面的图，都是用Python绘制的，有的还有显著性划线（或显著性打点），但是对于Cartopy来说，这些操作需要很多很多的代码，如果能写成函数，一键绘

数据预处理的主要作用是为将未经处理的原始数据转换为在数量、结构和格式方面完全适合于对应的数据挖掘任务的干净数据，数据预处理是一种已被证明上述问题的有效方法。数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约4种基本过程。图形显示有助于可视化地审视数据，利于识别噪声和离群点，对数据预处理是相当有用的。

ezoplot(‘f(x,y)’,[xmin,xmax,ymin,ymax])表示在区间xmin