本项目是一个Python爬虫实战教程，指导初学者如何爬取豆瓣电影Top250榜单数据。文章详细介绍了项目流程：从环境准备（安装requests和BeautifulSoup库）、分析网页结构，到编写爬虫代码（实现请求发送、HTML解析、数据提取和CSV存储）。代码包含异常处理、反爬策略（请求头设置）和礼貌性延迟。最终将爬取的电影排名、名称、评分等数据保存为结构化CSV文件，并提供了扩展建议（如数据清

我觉得只要是使用Docker技术，一般来说都不难，我的思路很简单Deepseek只是一个模型而已Maxkb的作用是本地知识库以及提示词设置Ollama只是一个模型部署工具，可以开发Api给外部，但是安全风险有点大，不过，别把它的内网开放了就行，除非有人能从Maxkb的用户上登录并且能使用里面的python代码访问到Ollama，安全防护这一块自己去考虑就好了。Docker就是懂一点命令和配置就能完

先随便了解一下Qwen1.5B模型的架构门控卷积,MLP,以及输出头,Embadding这些玩意都需要一个一个了解,不过这些东西只是架构罢了,他们也是一点一点证明这些架构有什么用的,聚合信息,跳转信息,都是实验的结果,想了解这些架构得自己看实验结果去，基本上每人会去研究这些架构，全是一些调用API的玩意，技术也就只有业务技术了，全是死玩意。q,k,v,o这个架构很经典，想学深一点可以去学学，我玩图

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因为版本问题导致PostgreSQL连接不行，而且还要升级Navicat Premium到16，为了使用免费的专业的东西，所以出了这个教程进行连接，文章仅供学习参考以及解决关键问题，辅以一些图片进行指导性研究，也给出了相关的资料，以及对应的原作者，有条件也可以支持别人一下，或者——我。

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