了解集合通信与模型并行策略
了解集合通信基础概念及常见的集合通信原语；以及大模型并行策略：包括数据并行、流水并行、张量并行和专家并行。
ms-swift 部分命令行参数说明
本资源介绍了机器学习训练中的关键参数设置及其影响，包括训练轮数、批量大小、学习率、梯度累积、模型微调等，并提供了针对不同任务和硬件配置的推荐值，帮助提升模型训练效率与性能。
RFID成为仓库管理的重要帮手
在快速发展的社会中，高效的仓库管理是企业成功的关键。RFID技术作为一种先进的自动识别技术，可大幅提升仓库运营效率、准确性和可视化程度。通过RFID，货物入库、出库、盘点等环节实现自动化操作，减少人为错误，优化库存管理。同时，RFID助力仓库设备与资产的实时监控，加强供应链上下游的信息共享与协作，推动仓库管理向信息化、数字化、智能化方向发展，为企业提升竞争力奠定基础。
Endpoint Protection Platforms (EPP)介绍
端点保护平台（EPP）是一种综合安全解决方案，旨在保护网络中的端点设备免受恶意软件、数据泄露和其他威胁。EPP整合了防病毒、数据加密、入侵防护等功能，并可通过云端管理实现全局威胁情报共享。相比传统防病毒软件，EPP更注重企业级多设备安全管理，支持行为分析与机器学习等高级功能。此外，部分EPP还集成了端点检测与响应（EDR），以应对已突破防线的威胁。在网络安全中，EPP和EDR各有侧重：EPP重预防，EDR重响应，二者结合可构建更全面的安全体系。
云服务器搭建rttys服务
RTTYS是一款基于Web的串口调试工具，分为服务端（rttys）和客户端（rtty）。服务端负责连接串口设备并提供接口，客户端通过浏览器访问实现远程串口调试。它具有跨平台、易部署的特点，适用于物联网、嵌入式开发等场景，极大提升调试效率。
利用通义大模型构建个性化推荐系统——从数据预处理到实时API部署
本文详细介绍了基于通义大模型构建个性化推荐系统的全流程，涵盖数据预处理、模型微调、实时部署及效果优化。通过采用Qwen-72B结合LoRA技术，实现电商场景下CTR提升58%，GMV增长12.7%。文章分析了特征工程、多任务学习和性能调优的关键步骤，并探讨内存优化与蒸馏实践。最后总结了大模型在推荐系统中的适用场景与局限性，提出未来向MoE架构和因果推断方向演进的建议。
揭秘 GitHub 154k star 爆款神器！一文掌握Stable Diffusion WebUI 的实用秘诀与场景
Stable Diffusion WebUI（A1111）是基于Gradio的开源图像生成界面，支持文本生成图像、图像生成图像等多种功能。自2022年发布以来，它凭借直观的滑块与开关设计、丰富的扩展生态（如ControlNet、LoRA等），成为兼容Windows、Linux、macOS的热门工具。其核心亮点包括多模式生成（txt2img、img2img等）、细节参数控制及个性化UI设置。适用于艺术创作、产品设计、广告营销等多个场景，对比ComfyUI和Fooocus，A1111以全面的功能和易用性脱颖而出，是AI绘图领域的首选工具之一。
模型微调
本文深入探讨了从GPT3到ChatGPT及DeepSeek等大模型中微调技术的关键作用。微调（Fine-tuning）是在预训练模型基础上，通过特定任务数据调整参数以优化性能的技术。文中对比了全参数微调与参数高效微调（如LoRA、Adapter），并介绍了模型蒸馏和强化学习在AI优化中的角色。通过实例解析，如“厨师学川菜”，生动说明了微调的原理与优势。此外，还提供了云平台（如百炼、Hugging Face Space）上的微调实践指南，帮助开发者快速上手。未来，随着算力提升和新技术发展，微调将更高效、广泛应用于各类场景。
本地IP与广播IP识别及应用场景
总而言之，无论是熙熙攘攘的办公室网络，还是温馨舒适的家庭WiFi，本地IP与广播IP都是调和数字生活不可或缺的两剂魔法药剂。了解它们，就是掌握通往网络世界顺畅通行的钥匙。