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Vim 功能 命令行文本编辑器：Vim 是一个强大的命令行文本编辑器，适用于多种操作系统。 自动识别编程语言：根据文件扩展名自动识别编程语言，支持代码高亮、自动缩进等功能。 使用方式： 命令：vim filename 如果文件存在，则打开该文件；如果文件不存在，则创建一个新文件并命名为 filename。 模式 Vim 包含三种主要模式： ...

Crontab 常用速查指南（OpenWRT / Linux） 1) 基本概念 cron：定时任务守护进程 crontab：用户级任务表（每个用户一份） 任务格式：分 时 日 月 周 命令 2) 常用命令 查看当前用户任务：crontab -l 编辑当前用户任务：crontab -e 删除当前用户任务：crontab -r 查看 cron 服务状态（OpenWRT）：/etc/init.d/cron status 启动 cron（OpenWRT）：/etc/init.d/cron start 开机自启（OpenWRT）：/etc/init.d/cron enable 重启 cron（OpenWRT）：/etc/init.d/cron restart 3) 时间字段速记（分时日月周） 分：0-59 时：0-23 日：1-31 月：1-12 周：0-7（0/7 都表示周日；1=周一 … 6=周六） 4) 通配与步进写法 *：任意值 ,：列举多个值（如 1,15） -：范围（如 1-5） /：步进（如 */5 表示每 5 分钟） 示例： ...

nmcli 连接 Wi-Fi 命令备忘录 任务 命令 扫描网络 nmcli device wifi list 连接网络 sudo nmcli dev wifi connect "SSID" password "PASS" 查看活动连接 nmcli con show --active 查看所有已存连接 nmcli con show 断开连接 sudo nmcli dev disconnect wlan0 连接已存网络 sudo nmcli con up "连接名" 删除已存网络 sudo nmcli con del "连接名" 关闭/开启 Wi-Fi nmcli radio wifi off/on 方法一：使用 nmcli 创建热点 (推荐) nmcli 是 NetworkManager 的命令行客户端，是管理网络连接的现代标准。用它来创建热点相对简单直观。 ...

mv, cp 进度显示 rsync 复制单个文件： 1 2 3 4 # -a: 归档模式，保留文件所有属性（权限、时间戳等） # -h: human-readable，以人类可读的格式显示大小 (e.g., GB, MB) # -P: 显示进度 (progress) 并且支持断点续传 (partial) rsync -ahP /path/to/source/very_large_dataset.zip /path/to/destination/ 复制整个目录： ...

Quickstart: Creating Models 使用 accelerator 进行加速： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 import torch import torch.nn as nn device = torch.accelerator.current_accelerator().type if torch.accelerator.is_available() else "cpu" print(f"Using {device} device") # Define model class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) # model 的实际输入是在这里发生 logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model) 在 PyTorch（以及大多数深度学习框架）的习惯里，forward 函数接收的输入默认是整个 batch 的数据，而不是单个样本。 ...

Quickstart e.g 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): return {"item_id": item_id, "q": q} 创建 FastAPI 实例： 1 app = FastAPI() 在这一步，创建了一个 FastAPI 应用的实例，它将用于定义和管理应用的各个组件，包括路由。FastAPI 是FastAPI框架的主要类。 2. 定义根路径 / 的路由操作 ...

前言 马尔可夫链（Markov Chain）可以说是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用 ...

Metadata Title: Simple Is Effective: The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation Venue: ICLR 2025 Source Code: Github TL;DR Motivation： Retriever效率和准确性之间的平衡。 知识的结构信息没有被充分利用 Sections The SubgraphRAG Framework 图的建立 Given a training set of question-answer pairs D, the subgraph retriever learning problem can be formulated as the following problem: ...

AutoGen的安装 基于conda 1 2 3 4 5 conda create -n pyautogen python=3.10 conda activate pyautogen # (optional, run on jupyter) conda install ipykernel -y # (optional, formatter plugin) conda install black -y pip install pyautogen 常见概念 OAI_CONFIG_LIST 调用OpenAI的API常用配置文件，用于指定如何连接到OpenAI的服务，比如API密钥、端点URL等信息。 ...