今天进行了开学考试，自己发现在java语言的学习上有很大的不足，需要自己今后改进。当然也学习了新的课程，比如马克思主义原理，这个科目没有最开始想的那么枯燥
充实的一天
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【LLM训练系列】从零开始训练大模型之Phi2-mini-Chinese项目解读
一、前言
本文主要是在复现和实践Phi2-mini-Chinese后，简要分析下Phi2-mini-Chinese这个项目，做一个学习实战总结。
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Phi2-mini-Chinese简介
Phi2-Chinese-0.2B 从0开始训练自己的Phi2中文小模型，…
第20篇 window系统安装Redis流程
1.下载 Redis for Windows
Redis 官方并没有提供 Windows 版本的安装包，但你可以使用 Microsoft 维护的 Windows 版本的 Redis。你可以从以下链接下载 Redis for Windows：2.安装 Redis
运行安装程序：
双击下载的 .msi 文件，启动安装程序。
按照安装向导的提示进行安装。这里…
C++顺序结构（1）任务
1、下载并观看视频(照着做，多看几遍）
https://www.jianguoyun.com/p/DWCNkNEQi8_wDBj5ptYFIAA
2、两项照着做的任务
xlam插件制作实验手册
大家来和笔者一起做一个xlam插件吧。很简单，很详细。
楔子excel支持自定义菜单栏，但是我在搜索如何制作菜单栏，以及如何制作addin文件的时候，即使是最好的例子，也只是点到为止，做了一个按钮就结束了。想要再进一步，竟然就没有合适的二手资料了。所以自然笔者就决定自己补…
![极大似然估计的思想及计算[例题]](https://img2024.cnblogs.com/blog/3436794/202409/3436794-20240909231316614-963418547.jpg)
极大似然估计的思想及计算[例题]
0 前言本文主要介绍极大似然估计的意义，并举出例题帮助读者理解。1 思想极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种在统计学中估计模型参数的方法。它的基本思想是：找到一组参数值，使得在这组参数下，观测到的数据出现的概率（即似然函数）最大。假如有一个…
大模型的两个重要能力 （IF + FC）
MiniCPM
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
面壁智能推出的大模型，在如下方面支持能出众。
推理 长文本 RAG 都是常见的能力。
其中 指令遵从(IF=instruction follow) 和 工具调用(FC = function call)， 威力强大， 可以用作很多语音控制场景。MiniCPM 3.0MiniCPM 3.0 是一…
【工具推荐】todesk最新版设备代码、连接密码读取工具，附下载链接
工具介绍：
todesk最新版读取设备代码、连接密码 工具
下载链接:
链接: https://pan.quark.cn/s/237b57f42911使用说明
工具使用效果如图看着就真的看着，不学就真的5
代码整洁之道--读书笔记(6)
代码整洁之道简介：
本书是编程大师“Bob 大叔”40余年编程生涯的心得体会的总结，讲解要成为真正专业的程序员需要具备什么样的态度，需要遵循什么样的原则，需要采取什么样的行动。作者以自己以及身边的同事走过的弯路、犯过的错误为例，意在为后来者引路，助其职业生涯迈上更…
东方符斗祭，一款类三国杀游戏
介绍
题外话不客气的说，当初三国杀的模仿者有一大堆，光是我买过的实体卡就有两种，一个叫做杜甫很忙，另一个是校园题材的，有一张锦囊是爸是x刚，效果记不太清了，估计是无懈可击。东方符斗祭官网
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这个地址其实没什么意义，因为使用了闭源插…
微信支付开发避坑指南
1 微信支付的坑
1.1 不能用前端传递过来的金额
订单的商品金额要从数据库获取，前端只传商品 id。
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