技术领域解决的根本问题实现的商业价值比喻压缩技术“装不下”问题降低部署门槛，让模型能在现有硬件上运行给大象瘦身，让它能进普通房间高效架构“算不动”问题突破计算复杂度限制，处理更复杂任务重新设计大象的骨骼，让它更高效移动推理优化“用不起”问题降低服务成本，实现高并发低延迟优化大象的工作流程，让它服务更多人。

摘要：ChromaDB是一个轻量级向量数据库，支持高效存储和检索文本、图像等数据的向量化表示。它提供两种使用方式：1）本地持久化模式，通过PersistentClient直接连接本地数据库；2）客户端-服务器模式，通过HttpClient连接远程服务。两种方式都支持创建集合、添加文档（自动生成向量）和相似性查询。服务器模式更适合生产环境，支持自定义嵌入模型和复杂查询过滤（基于元数据和文档内容）。本

爬虫主要通过requests、BeautifulSoup和Selenium等库实现。requests用于发送HTTP请求，BeautifulSoup解析HTML内容，Selenium处理动态网页。基本流程包括：获取目标URL→发送请求→解析响应→提取数据→存储结果。反爬机制应对策略包括：轮换User-Agent、补全请求头、使用Session保持会话、智能控制请求频率等。示例展示三种方法：纯req

本文详细介绍了深度学习项目全流程的实现方法。主要内容包括：1) 数据准备阶段，通过标准化目录结构和分层抽样划分数据集；2) 模型配置，采用动态类或EasyDict管理超参数；3) 模型训练核心，包括自定义Dataset类实现数据加载、封装Trainer类管理训练过程，以及主训练脚本实现训练流程控制；4) 模型评估，通过准确率、混淆矩阵和分类报告等多维度评估模型性能。文章强调工程化实践，如GPU优先

本文详细介绍了深度学习项目全流程的实现方法。主要内容包括：1) 数据准备阶段，通过标准化目录结构和分层抽样划分数据集；2) 模型配置，采用动态类或EasyDict管理超参数；3) 模型训练核心，包括自定义Dataset类实现数据加载、封装Trainer类管理训练过程，以及主训练脚本实现训练流程控制；4) 模型评估，通过准确率、混淆矩阵和分类报告等多维度评估模型性能。文章强调工程化实践，如GPU优先