场景方案安全性本地测试方法三低本地长期使用方法一高线上部署使用 Nginx/Caddy 反向代理自动申请 HTTPS最高“secure cookie” 报错的根本原因是未使用 HTTPS。最简单的解决方法是为 n8n 启用自签名证书，让它自己以 HTTPS 方式启动。

前言        在做深度学习的时候，通常需要使用到服务器上的GPU资源。此时我们最常用的办法是在服务器上打开jupyter notebook运行代码。但是jupyter存在一些局限性，例如shell断连，jupyter则断连；即使使用screen挂载会话，jupyter也依然依赖浏览器来连接远程，一旦关闭浏览器则断

本文系统解析了大语言模型（LLM）的推理过程，将其拆解为9个关键阶段：文本离散化（Tokenisation）、连续空间映射（Embedding）、全量上下文建模（Prefill）、状态缓存（KV Cache）、概率分布构造（Logits/Softmax）、候选空间裁剪（Top-k/p）、随机采样、自回归循环（Decode）和终止条件。重点阐述了Temperature对概率分布的调控机制、Prefi

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环境配置确认 Homebrew 安装路径如果返回的路径是，说明 Homebrew 安装在该位置。如果你使用的是 Apple Silicon (M1/M2)，它会默认安装在目录；如果是 Intel 芯片，通常会安装在 。在文件中查找是否有类似下面的配置：如果没有这行配置，你需要手动添加。Apple Silicon (M1/M2) 系统：使用 /opt/homebrew/bin 路径：Intel 系统

报错内容Could not find a version that satisfies the requirementxxx(from versions: none)报错原因1 python版本与当前的pytorch版本不兼容2 anaconda内的包未更新3 镜像源问题（或网络问题）解决方案进入torch的wheel下载网站https://download.pytorch.org/whl/tor

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