一定要对想要开热点的网络进行设置共享，我想开放热点的是wlan，开始却弄了以太网（Npcap loopback adapter），所以没成功。将允许其他网络用户通过此计算机的internet连接来连接勾选上，进入想要开放的热点，右击进入属性。点击确定热点就成功开放了。

本文分享了一种简单获取邻居WiFi密码的方法。通过手机万能WiFi破解软件连接目标网络后，在设置中生成网络分享二维码，用另一设备扫描即可显示WiFi名称和密码（包含加密方式）。该方法避免了复杂的Linux系统操作，适合Windows用户临时获取WiFi密码使用。文中提供了操作步骤图示说明，通过二维码解析轻松获取密码后即可在电脑上连接网络。

windows更改应用默认下载地址为D盘

一定要对想要开热点的网络进行设置共享，我想开放热点的是wlan，开始却弄了以太网（Npcap loopback adapter），所以没成功。将允许其他网络用户通过此计算机的internet连接来连接勾选上，进入想要开放的热点，右击进入属性。点击确定热点就成功开放了。

LeNet 是卷积神经网络（CNN）的早期代表，由 Yann LeCun 等人在 1989 年提出，最初用于手写数字识别（MNIST 数据集）。作为最早成功应用于实际任务的卷积网络，LeNet 不仅奠定了卷积网络的基础结构，也开创了深度学习在计算机视觉中的广泛应用。

随着大语言模型规模不断增长，显存瓶颈成为微调大模型的最大难题。QLoRA（Quantized LoRA）作为结合了量化技术和低秩微调的创新方案，极大降低了显存占用，实现了资源有限设备上对超大模型的高效微调。

随着大语言模型（LLM）的快速发展，单纯依赖原始模型已经无法满足复杂的业务需求。如何高效管理模型、构建多轮对话、集成外部工具和知识库、同时保证高性能推理，成为大模型落地的核心挑战。为此，越来越多工程化框架应运而生，如 LangChain、vLLM、LlamaIndex、Haystack 等，它们为大模型应用提供了完整的生态和工具链。

在大语言模型（LLM）的训练与对齐过程中，如何在保证模型性能的同时提升训练效率，一直是学界和工业界关注的焦点。常见的方法有 PPO（Proximal Policy Optimization） 和 DPO（Direct Preference Optimization），但它们各自也有一些局限性。最近提出的 GRPO（Group Relative Policy Optimization），则在这方面提

LangChain 作为目前最流行的大模型工程化框架之一，提供了从业务逻辑编排、工具调用、知识管理到多模型协作的完整解决方案。它不仅让大模型能够更好地落地企业应用，还为复杂多轮任务提供了可扩展、高性能的架构支持。

在大模型应用中，推理性能往往成为限制系统规模和用户体验的关键因素。为此，vLLM 应运而生，提供了高吞吐量、低延迟的推理引擎，并支持多模型协作和异构硬件调度。vLLM 不仅可以独立作为推理服务，还能与 LangChain 等工程框架无缝集成，实现完整的业务流程编排。