【Linux】开始学习进程替换吧！
通过学习进程替换，我们可以体会到多语言混搭的快乐，可以从C语言直接蹦到python ,也可以从c++里运行java代码。是不是很厉害！这是通过调度多个进程的效果，联系我们之前学习的进程，进程控制等概念。我们可以想要运行其他代码可以通过创建子进程来实现，但是这样也肯定是同一种语言，如果想要运行其他语言，那是不是有种方法可以调度一个进程来当做子进程呢？？？
我们开始今天的学习吧！
RAG-大模型外挂
RAG 是一种结合信息检索和文本生成的范式，用于提升大语言模型的性能，还能通过预处理查询、理解意图、处理对话历史和结果排序来优化交互。要使用RAG，需理解其技术原理，包括信息检索、增强和生成步骤，并考虑如何适应各种应用场景。
盘点开源大语言模型LLMs
本文总结了开源大语言模型的发展，从word2vec到Transformer，再到BERT和GPT系列。重点介绍了几个开源GPT项目，如斯坦福的Alpaca、清华的ChatGLM-6B、Vicuna、复旦的MOSS和Lamini，以及mini-GPT4，这些项目致力于以较小参数量接近ChatGPT性能并实现友好部署。各模型特点和相关资源链接亦有提供。5月更文挑战第5天
分布式搜索引擎ElasticSearch
Elasticsearch是一款强大的开源搜索引擎，用于快速搜索和数据分析。它在GitHub、电商搜索、百度搜索等场景中广泛应用。Elasticsearch是ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）技术栈的核心，用于存储、搜索和分析数据。它基于Apache Lucene构建，提供分布式搜索能力。相比其他搜索引擎，如Solr，Elasticsearch更受欢迎。倒排索引是其高效搜索的关键，通过将词条与文档ID关联，实现快速模糊搜索，避免全表扫描。
使用TensorFlow进行深度学习入门
【5月更文挑战第11天】本文引导读者入门TensorFlow深度学习，介绍TensorFlow——Google的开源机器学习框架，用于处理各种机器学习问题。内容包括TensorFlow安装（使用pip）、核心概念（张量、计算图和会话）以及构建和训练简单线性回归模型的示例。通过这个例子，读者可掌握TensorFlow的基本操作，包括定义模型、损失函数、优化器以及运行会话。