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本篇文章总结了Python在机器学习中的基础知识，介绍了Python的灵活性和广泛应用，强调了列表、元组、字典、集合、字符串等常用数据结构的特点和用法，并简要提到了开发环境的选择与安装库的建议。搜集结合各博主的面试经验，总体上为初学者提供了一个简洁明了的Python入门指南，为后续学习机器学习打下基础。

使用c++实现 std::sort函数、快速排序（第一个元素作为枢纽元、中间的元素作为枢纽元）、希尔排序、冒泡排序、堆排序、归并排序、基数排序。含代码和分析。

从入门到精通python网络爬虫技术：涵盖解析HTML和DOM结构，包括使用Python的requests库发送GET和POST请求，设置Headers和管理Session，通过BeautifulSoup解析HTML提取数据。对于动态内容，Selenium或Playwright等工具模拟浏览器执行JavaScript和处理AJAX请求。Scrapy框架管理爬取流程，支持登录和Token验证，并通过

本文系统梳理了多模态大模型（MLLM）的核心技术架构与发展趋势。首先详细解析了Tokenizer的工作原理，包括文本和图像的分词方法（如BPE、ViT、VQ-VAE），并比较了不同模态的统一tokenization实现。随后重点分析了BLIP、BLIP-2、LLaVA等代表性视觉语言模型的技术特点：BLIP通过多模态混合架构统一理解与生成任务；BLIP-2创新性地采用轻量级Q-Former桥接冻结

本文系统整理了深度学习研发在 Linux 服务器上最常用的指令与工具，共分为十一大类，涵盖从文件系统操作、环境管理、GPU 查询、tmux 会话管理，到网络诊断、系统监控、编辑器使用等几乎所有日常开发场景。无论你是在远程服务器中训练模型、排查 GPU 问题、管理 conda 环境、维护后台进程，还是编辑配置文件、监测网络状态，这篇速查手册都能作为你随时可查的工具合集。同时，文章用简洁的“指令用法

原文介绍了一种通过人类反馈微调（RLHF）来对齐大型语言模型与用户意图的方法。先通过监督学习微调模型（SFT），再训练奖励模型（RM）预测人类偏好，最后用强化学习（PPO）优化模型。实验表明，1.3B参数的InstructGPT模型输出比175B的GPT-3更受人类偏好，且在真实性、毒性方面有所改善。该方法能以较低成本显著提升模型的有用性和安全性，但仍存在过度服从指令、编造事实等问题。研究证明人类

本文结合实习中 Docker 的学习经历，系统梳理了 Docker 的基本概念、安装及 Windows 与 Linux 环境下的使用差异，并介绍了从编写 requirements.txt、Dockerfile 和 .dockerignore，到执行 build、run、查看日志、进入容器、停止与删除容器的完整流程。同时总结了镜像、容器、端口映射、目录挂载、数据卷、网络、环境变量和清理命令等常用操作

本文基于datawhale的Hello-Agents开源项目及其他大模型开发资料整理而成。内容分为四个部分： 智能体基础概念、智能体构建范式、智能体框架比较和智能体性能评估。笔记重点分析了不同范式的优缺点，并通过实际代码示例展示了各框架的具体实现方式。作者将持续更新学习内容，深入探索智能体开发的实践应用。

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