这份资料非常全面，从Python 基础、到 web 开发、数据分析、机器学习、深度学习、金融量化统统都有，该手册是 HTML 版本，左侧是目录，可以点击，右侧是对目录知识点的讲解，适合 python 学习者，对某些知识点不熟悉的话，将页面保存到浏览器书签，可以快速在没网的情况下查找知识点，总计有 200 多页！

过年火的一个关键词“哪吒”，还有一个火的词“DeepSeek”，儿子学校的信息课上都也开始让他们试用DeepSeek了，然后chatGPT,Gemini开始免费，grok3号称最聪明的模型也发布了，反正目前看使用大模型越来越日常化了。

加密护盾：保护你的Python .exe程序免受反编译的利器

在这篇文章中，我们将探讨一些用于策划高质量训练数据集的经验法则。

最近在给我们的客户私有化部署我们的TorchV系统，客户给的资源足够充裕，借此机会记录下部署千问72B模型的过程，分享给大家！

本文我们介绍另一种实现方式：利用 Ollama+RagFlow 来实现，其中 Ollama 中使用的模型仍然是Qwen2

今天是Page Assist系列的最后一篇，介绍如何通过Page Assist来管理Ollama的模型库，和本地知识库的功能。

在Hugging Face的transformers库中，不同的模型预训练时可能会使用特定的特殊标记（special tokens），这些标记用于帮助模型理解输入序列的结构，尤其是在处理序列分类、问答、文本生成等任务时。

Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。

这篇文章主要介绍在自己本地gpu性能不足或者没有gpu的时候，如何部署体验llama3.1。