Dify 项目结构近期有变化导致 requirements.txt被替代为~/dify/api 目录下 pyproject.toml 文件，这说明 Dify 后端现在采用了新的 Python 包管理方式（PEP 517/518 标准），通常用 pip 或 poetry、uv、pipx 等工具来安装依赖。如果 api 目录下没有 .env.example，你可以手动创建 .env 文件，内容参考前述

【代码】langchain Agent——RAG。

Xshell安装Ubuntu （Xshell连接前，确保已安装ssh）下一步记得 勾选 记住用户名 记住密码。ctr + C 退出ping命令。选择适合自己电脑大小的分辨率。vim按安装同上述步骤。执行 ifconfig。安装 ssh vim。

分析用户“1000113200000151566”常去的加油站点和通常的加油时间；数据集介绍：该表记录了用户在11月和12月一天24小时内的加油信息，包括：持卡人标识（cardholder）、卡号（cardno）、加油站网点号（nodeno）、加油时间（opetime）、加油升数（liter）、金额（amount）统计17:30~18:30期间加油的人数和平均加油量，以及该时间段的加油总量在一天中

2.torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；1.torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；4.torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。

3. 使用 `image_dataset_from_directory` 函数加载数据集，并设置了一些参数，如 `validation_split`（指定验证集比例）、`subset`（选择训练集或验证集）和 `seed`（随机数种子），以及图像的大小。2. 定义了图像的批处理大小 `batch_size`，以及图像的高度 `img_height` 和宽度 `img_width`。`val_los

Dify 项目结构近期有变化导致 requirements.txt被替代为~/dify/api 目录下 pyproject.toml 文件，这说明 Dify 后端现在采用了新的 Python 包管理方式（PEP 517/518 标准），通常用 pip 或 poetry、uv、pipx 等工具来安装依赖。如果 api 目录下没有 .env.example，你可以手动创建 .env 文件，内容参考前述

下面是一个完整的指南，介绍如何在 VSCode 中使用 Continue 插件配合 vLLM 和 QWenCoder 来部署自动写代码的脚本。

scripts/vllm_infer.py 是 LLaMA-Factory 团队用于批量推理（inference）的脚本，基于 vLLM 引擎，支持高效的并行推理。它可以对一个数据集批量生成模型输出，并保存为 JSONL 文件，适合大规模评测和自动化测试。

GELU(x) = xΦ(x) ≈ 0.5x(1 + tanh[√(2/π)(x + 0.044715x³)])# 近似计算。timeit.timeit(lambda: nn.ReLU()(x), number=100)# 约0.12秒。timeit.timeit(lambda: nn.GELU()(x), number=100)# 约0.18秒。self.activation = nn.ReLU