子竹聆风

近年来，随着预训练大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域的广泛应用，如何将这些大模型高效地应用到具体任务中成为了热门话题。今天，我想和大家聊聊全模型微调与 MCP（参数高效微调）这两种方案的不同之处，

在进行Web爬取项目时，随着目标网站数量的增加和爬虫逻辑的复杂化，保持一个清晰和可维护的项目结构变得尤为重要。Scrapy作为一个强大的爬虫框架，提供了多种工具和技术来帮助开发者有效管理复杂的爬虫项目

问题： 在使用 scrapydweb 调度长期任务时，由于任务记录数量庞大，访问定时任务列表时可能会出现明显的卡顿现象。 解决方案： 短期缓解措施： 一. 定期执行 TRUNCATE 操作清空 tas

在大规模数据查询的场景中，任务队列常被用来管理任务的分发与状态记录。常见方案包括 Redis 和 Kafka，但这些方案在特定需求下存在局限性。本文将探讨如何使用 MongoDB 构建任务队列管理系统

多进程环境下使用 PyMongo 的问题及解决方案 在 Python 多进程程序中，使用 PyMongo 进行日志处理时，经常会遇到连接数暴增或连接错误的问题，例如以下错误： 这些问题通常与多进程共享

在 Python 开发中，日志是非常重要的工具，它帮助开发者记录程序的运行状态、调试问题并监控系统的健康情况。Python 内置了 logging 库，但随着需求的变化，很多人开始使用 loguru

在分布式系统中，消息队列（MQ）是确保任务处理和异步通信的核心组件。随着业务的增长，需求的变化，尤其是在任务状态监控和任务执行位置查询方面，不同消息队列各有其特点。本文将介绍几种常用的消息队列解决方案

近年来，随着 Python 技术栈在 Web 应用和微服务架构中的广泛应用，异步任务队列逐渐成为关键组成部分。Celery 一直是这个领域的老牌工具，但随着项目体量和复杂性增加，Celery 也暴露出

Studio 3T for Mac 2024.2 重置 运行脚本前请先退出软件 Studio 3T for Windows 重置 新建一个 Reset3t.bat 文件，文件内添加一下脚本。 参考：h