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Handbook for Large Language Model Evaluation Benchmarks — Full Academic Markdown Edition, May 2026版本...
0. 术语与适用范围本文将“大预言模型”按当前学术和工业语境解释为“大型预训练语言模型”（large pretrained language model / large language model）...
目标：✅ 完全本地运行 AI Agent✅ 不需要任何 API Key✅ 0 成本运行 AI✅ 支持 OpenClaw agent + tools + chat一、最终架构本教程部署完成后的架构：Us...
一、概述阿里云边缘安全加速（Edge Security Accelerator，ESA）是阿里云推出的集边缘加速、安全防护与边缘计算于一体的全球分布式网络服务。自2025年3月发布以来，ESA凭借其3...
本文旨在从线性代数的角度解释机器学习中的核心模型——线性回归与主成分分析（PCA）。通过几何与代数双重视角揭示它们背后的结构、优化原理与直觉意义。1. 线性代数与机器学习的内在联系机器学习模型几乎都建...
目标：给出系统、可复用的数学原理与证明纲要 + 典型算法模板与例题解析，覆盖模运算、素数理论与欧拉函数。1. 同余与模运算（Modular Arithmetic）1.1 同余的定义与等价关系定义：若整...
1. 数组运算1.1 元素级运算加法$$c_i = a_i + b_i$$import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) ...
🎯 一、推荐系统的核心目标函数1.1 基本定义推荐系统的本质是学习一个评分预测函数：$$\hat{r}_{ui} = f(u, i; \theta)$$其中：$\hat{r}_{ui}$：用户 $u$...
1. GPT 是什么？GPT 全称 Generative Pre-trained Transformer，意为"生成式预训练 Transformer"。它是一种通过预测下一个词（Next Token ...
本文从直觉、图像和几何角度解释 Transformer 的核心思想：自注意力（Self-Attention）、多头机制（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional En...
1. 极端问题的定义与哲学在最优化理论中，极端问题（Extremal Problem） 旨在确定某类对象在给定约束下使某个量达到最大或最小。例如：在所有满足约束 $x\in S$ 的函数/向量中，求使...
1. 向量与空间：从几何到抽象1.1 向量的直观意义向量最初来源于空间位移的概念：方向与长度的组合在二维/三维空间中，向量 $\vec{v} = (v_1, v_2, v_3)$ 表示位置的变化。加法...
加密算法数学原理详解目录数论基础对称加密数学原理非对称加密数学原理椭圆曲线密码学数学原理哈希函数数学原理密钥交换数学原理数字签名数学原理数论基础模运算class ModularArithmetic: ...
本文用直观几何与网络结构的角度，解释 PCA 如何在深度学习与数据压缩中体现——尤其是与 AutoEncoder（自动编码器）和奇异值分解（SVD）的对应关系。1. PCA：数据压缩的线性基础主成分分...
目标：从问题设定出发，系统推导 Pollard ρ 随机游走算法用于离散对数（DLP）的正确性、复杂度与工程化细节；给出改进（r-adding、negation/自同构加速、并行化）与伪代码。默认在素...
目录加密算法基础对称加密算法非对称加密算法哈希函数密钥交换协议数字签名实际应用场景安全最佳实践加密算法基础密码学基本概念# 基本加密术语示例 class CryptoConcepts: "&...
本文从概念、结构与数学三个层面讲解"跨模态 Transformer（Multimodal Transformer）"的核心思想，解释文本、图像、语音等模态如何在同一框架下进行建模与交互。并通过对比 B...
覆盖经典 DH 与 ECDH 的数学原理、正确性证明、安全假设（DLP/CDH/DDH），以及主要离散对数攻击（Pohlig–Hellman、BSGS、Pollard ρ、Index Calculus...
1. 碰撞方程的充分必要性证明必要性证明 (若 $X_i = X_j$，则 $x \equiv (a_i-a_j)\cdot(b_j-b_i)^{-1} \pmod n$)设离散对数问题为：给定 $g...
Executive SummaryLarge Language Model （LLM） evaluation benchmarks serve as critical infrastructure f...
大模型评估基准手册是指导大模型性能评估的专业工具，其重要性随着大模型在各行业的应用日益广泛而显著提升。构建科学、全面、客观的大模型评估体系，不仅能帮助研究者和开发者准确把握模型能力边界，还能为模型优化...
主题：离散数学框架下的最优化理论，包括组合最优化、图论最优化、线性与整数规划的离散表述及其数学推导。1. 离散最优化的定义与基本结构1.1 基本定义离散最优化问题（Discrete Optimizat...
1.jdk与openjdk的区别OpenJDK 和 JDK（通常指 Oracle JDK）是 Java 开发中两个密切相关但有重要区别的实现。以下是它们的核心区别：一、定义与来源项目OpenJDKOr...
Java 25 作为最新的长期支持版本，带来了一系列提升开发效率、强化性能与安全性的新特性。特性类别核心特性状态简要说明与价值🚀 语言语法紧凑源文件与实例 Main 方法 （JEP 512）正式简化程...
一、 核心理念：技术作为治理的“赋能器”而非“束缚带”目标：通过技术实现自动化、可扩展、智能化的治理，将治理策略无缝嵌入数据生命周期，减少人工负担，提升数据信任度和价值转化效率。原则：治理左移（在数据...
📦 示例仓库结构dbt-ge-datahub-duckdb-demo/ ├─ README.md ├─ requirements.txt ├─ .env.example ├─ Makefile ├─ ...
一、金融行业（共35题）（一）单选题（12题）题目：某银行需向监管报送“大额交易监控报表”，要求数据不可篡改且可审计。Tableau 中最佳实践是？ A. 使用实时连接数据库 B. 使用数据提取（Ex...
0） Your evaluation stack 【don’t skip this】Harnesses: Prefer a standard runner so decoding, few-shoti...
🧰 一、核心库概览（按用途分类）类别库名主要用途特点基础处理pandas时间序列索引、重采样、滑动窗口、缺失值处理工业标准，与 NumPy 深度集成专用时序结构xarray多维带标签时序（如气象、遥感...
1. 总览与定位是什么：数据仓库是围绕分析与决策优化的、面向主题的、集成的、相对稳定的历史数据集合。强调“整合、历史性、可复用”。与数据湖的关系：数据湖（DL）偏“尽量存，一切先来”，存放原始明细与多...
“读数据→清洗→分析→建模→可视化→导出”1) 环境与常用包# 最小依赖 pip install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn pyarrow ...
基础概念与张量操作1. PyTorch中的Tensor与NumPy数组的主要区别是什么？# 主要区别： # 1. Tensor可以在GPU上运行，NumPy数组只能在CPU上 # 2. Tensor支...
默认数据包含列：user_id（用户ID）city（城市）date（日期：YYYY-MM-DD）sales（销量/金额）如果你的字段名不同，只要在函数的参数里改对应列名即可。所有图都用 Matplot...
""" 金融波动率建模：GARCH模型实战 使用 Python 的 arch 库进行波动率建模 目标：对股票收益率序列建模，预测未来波动率 ""&qu...
实现一个简单但工程化到位的「待办事项（Todo）API」。涵盖路由、参数验证、依赖注入、数据库集成（SQLModel +SQLite/aiosqlite）以及全链路异步。项目简介路由与参数验证：Pat...
下面是一个完整的红黑树实现，包含插入、删除、查找等操作，并带有详细的测试和可视化功能。#include <iostream> #include <memory> #includ...
第一部分：环境搭建与基础操作1.1 环境准备Docker 快速部署# docker-compose.yml version: '3.8' services: postgis: im...
1. 执行摘要【Executive Summary】目标：在保证可维护性与交付速度的前提下，确定企业级前端的通用技术栈、工程体系与治理策略，并给出落地路线图。总体结论：新建 SPA/中后台优先 Vit...
线性模型 是机器学习中最基础、最直观、也最广泛应用的一类模型。尽管形式简单，但通过特征工程与正则化，它们在实践中表现优异，且具有良好的可解释性。一、线性回归（Linear Regression）1.1...
1. 快速上手（10 分钟）连接数据：打开 Tableau → 连接 Excel/CSV/数据库 → 选中 Orders 表。模型选择：Relationships（关系）：默认、宽松耦合，保留各表粒度...
一、SVM 是什么？支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 是一种监督学习算法，主要用于分类（也可用于回归，称为 SVR）。其核心思想是：在特征空间中找到一个最优的超平面...
💻使用AList + RaiDrive这是目前功能最强大且通用的方法，具体步骤如下：步骤一：安装并配置AList下载AList：访问AList的官方文档或GitHub页面，下载适用于你操作系统（Win...
概述从零开始构建一个完整的Vue.js待办事项管理应用，涵盖Vue 3的核心概念、组合式API、状态管理、路由等现代前端开发技术。项目初始化1. 环境准备# 使用Vite创建Vue项目 npm cre...
主要覆盖数据治理基础、数据架构、数据质量、数据安全等核心领域。题目领域题号数据治理基础与元数据管理1-10, 11, 19-21, 27, 29, 31, 35-36, 39数据架构与建模3-4, 1...
阿里云ECS挂载数据云盘详细步骤：📋 前提条件已创建阿里云ECS实例（Linux系统）已在控制台创建并挂载云盘到ECS实例🔧 详细操作步骤1️⃣ 控制台操作登录阿里云控制台找到目标ECS实例，点击进入...
基于 Vue 3 + Vite + <script setup>。涵盖 Element Plus / Naive UI / Ant Design Vue / Vuetify 3 常用场景。...
雾从海上押来，灯芯在城心颤成一线针。哈珀牧场的血未干，盐已在指背开花。赛迪执灯，我携药箱，沿圣达菲铁路线逆光追索。印环的刺、鱼尾的尾、夜寄柜的冷口音——真凶藏在共名伞下，名字终将被灯问出。白夜将启，风...
1.阿里云ESA概述1.1 ESA 如何优化网站加速？1. 1.1 全球低延迟访问3200+ 边缘节点：遍布全球，用户请求自动调度至最近节点，大幅降低访问延迟。Anycast + 智能路由：DNS 解...
一、XGBoost 是什么（一句话）XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一个高性能的梯度提升库，提供了基于树的 GBDT/DART 与（历史上的）线性模型接口，具备稀...
1. PostGIS 简介PostGIS 是 PostgreSQL 数据库的空间扩展，支持地理对象存储和空间数据分析。主要特性支持多种空间数据类型（点、线、面等）丰富的空间函数和操作符空间索引支持（G...
Polars 是一个基于 Apache Arrow 的高性能 DataFrame 库，以 Rust 为核心、Python 为接口，融合了 SQL 的声明式风格 与 函数式编程的表达力，专为现代数据分析...
故事纯属虚构，仅供生活增加趣味序言上篇｜满城风雨承认这件往事并非我愿意首先记录的案卷，原因无他：其中掺入了太多非医学的成分——政治的体温、舆论的脉搏、以及金钱像热病一样的起伏。然而，既然我见证了它的前...
数据治理初级实战题（10题）1. 什么是数据治理？请用一句话概括其核心目标。参考答案要点： 数据治理是对数据资产进行全生命周期管理的体系，核心目标是提升数据质量、确保数据安全合规、促进数据可信与高效使...
一、基础概念与工具项目说明与用法DUAL 表系统内置的单行单列虚拟表，常用于不依赖实际表的 SELECT 查询。示例：SELECT SYSDATE FROM DUAL;📖 维基百科SQL*PlusOr...
一、psql 客户端 / 连接 / 帮助功能命令启动 psql 并以指定用户连接（本地）psql -U username指定主机 / 端口 / 数据库psql -U username -h host ...
1. 📊 数据库与表操作🗃️ 数据库管理-- 创建数据库 CREATE DATABASE company CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_c...
1. pip配置详解全局配置文件位置Windows: %APPDATA%\pip\pip.inimacOS/Linux: ~/.pip/pip.conf推荐配置（清华源）[global] index-...
模块/主题核心类/函数/操作主要用途/说明Tensor操作torch.tensor(), torch.randn(), view(), reshape(), to(device)创建张量、改变形状、设...
第一章：初识 macOSmacOS 是苹果电脑的操作系统。它的核心源于 UNIX，因此稳定、安全、擅长多任务。你可以把它想象成一个“优雅外表下的类 Unix 系统”。启动与登录按下电源键（或 Touc...
1. 连接与基础命令🔌 连接数据库功能命令本地连接mongosh 或 mongo远程连接（参数方式）mongosh --host <host> --port <port> -u...
第1章 Redis 是什么？Redis（Remote Dictionary Server） 是一个高性能、基于内存的 Key–Value 数据存储系统。它不仅仅是缓存服务器，更是一个数据结构服务器（D...
🐼全文为虚构故事，仅在丰富技术生活序言 午夜伦敦伦敦的雾，总像有生命一样。它从泰晤士河畔悄然升起，缠绕在桥的拱洞与屋檐下，像是某种无声的心脏在跳动。午夜十二点的钟声响起时，苏荷区的煤气灯一盏接一盏地摇...
一、Agent 的工作循环（Perception–Thinking–Action）几乎所有 Agent 框架都遵循同一个主循环：while not done: observe(state) think...
一、Harbor 简介Harbor 是由 VMware 开源的企业级 Docker Registry 项目，提供：图形化 Web UI基于角色的访问控制（RBAC）镜像复制（同步）LDAP/AD 集成...
deepseek原理综述🔢 核心思想：下一个词的预测大型语言模型的本质是一个概率模型。给定一个词序列（即上下文或提示），其根本任务是预测下一个最可能出现的词。基本设定：设有一个词序列(w_1, w_2...
目录说明重要性注意事项/bin存放系统中最基础、最常用的用户命令（如 ls, cp, mv, bash 等）。⭐⭐⭐⭐不可删除，系统启动和基本操作依赖它。/boot存放启动 Linux 所需的核心文件...
✅ 基于 T-SQL（Transact-SQL） 📌 注意：与 MySQL / PostgreSQL 语法有显著差异（如 TOP、IDENTITY、系统视图等）🔌 一、连接与基础操作功能命令 / 工具...
📁 一、文件与目录管理命令说明ls列出当前目录文件（不含隐藏文件）ls -a显示所有文件（含隐藏文件）ls -l以详细格式列出文件信息cd ..返回上一级目录cd -返回上一次所在目录cd ~ 或 c...
温馨提示：解决数学公式无法加载与网站卡顿的问题亲爱的用户，您好！感谢您访问我们的站点。为了确保您获得最佳的体验，我们特别准备了这篇文章，向您说明如何处理在使用过程中可能遇到的一些常见问题，并提供有效的...
第一部分：AI-Agent 基础概念1.1 人工智能（AI）简介1.1.1 基本定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指使计算机、机器等具备模仿人类智能的能力的学科。...
大数据分析是从海量数据中提取有用信息、识别模式和预测未来趋势的方法。随着数据量的增长，传统的模型可能无法有效地处理，因此基于大数据的分析往往需要使用更为复杂的算法和优化技术。1. 回归分析 《Regr...
基础教程🧮 一、NumPy 是什么？NumPy（Numerical Python）是 Python 科学计算的基础库，提供：高性能的 N 维数组对象（ndarray）广播（Broadcasting）机...
🔌 一、连接 / 帮助 / 退出功能命令连接到 MySQLbash mysql -h 主机 -u 用户名 -p 显示帮助sql help; 或 sql \h 退出客户端sql quit; / sql ...
“DataFrame 就像 Excel + SQL + Python 的孩子，天生会玩数据。”📦 一、导入与基础import pandas as pd import numpy as np读取文件pd...
使用 PPO（Proximal Policy Optimization）微调大语言模型（LLM）作为智能体（Agent），适用于任务型对话、工具调用、自主规划等场景。我们将结合 Hugging Fac...
扩散学习的数学原理扩散学习（DiffusionLearning）是一种将扩散过程与学习算法结合的方式。它的核心思想是通过模拟扩散过程来传播信息并进行学习。扩散学习可以基于不同的数学模型，包括随机过程、...
1. 红黑树基础概念1.1 红黑树性质红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，满足以下性质：每个节点要么是红色，要么是黑色根节点是黑色每个叶子节点（NIL）是黑色红色节点的子节点必须是黑色（不能有连续的红色节...
DDL：Data Definition Language（数据定义语言） DML：Data Manipulation Language（数据操作语言） DQL：Data Query Language（...
1.BERT核心架构 flowchart TD subgraph A[BERT核心架构] direction TB A1[Transformer编码器] --> A2[嵌入层Token + Segme...
一、通识/考试类（中文知识广度 & 推理）C-Eval：52学科、四个难度层级（初/高中、本科、职业）；附带更难的 C-Eval Hard。指标：准确率。适合做中文“通才水平线”。 (arXiv)CM...
1. 容器（Containers）1.1 序列容器vector - 动态数组#include <vector> #include <iostream> void vector_...
✅ 基于 LangChain 0.2+（2024 年主流版本） 📌 导入惯例：from langchain import ... 或 from langchain_core import ...🧱 一...
推荐系统（Recommender Systems）是通过分析用户行为和数据，推测用户可能感兴趣的内容或产品的系统。它广泛应用于电商平台、社交媒体、新闻平台、音乐平台等领域。推荐系统的目标是为用户提供个...
🔹 1. 基础操作命令示例说明PINGPING → PONG检测服务是否在线AUTHAUTH mypass密码认证INFOINFO memory查看运行信息（可加子模块）KEYSKEYS user:*...
一、准备工作 + 背景在我们动手前，先明确几个概念和环境假设：Apache HTTP Server（简称 Apache）是一个广泛使用的开源 Web 服务器软件。(维基百科)“搭建 Web 服务器”指...
1. 性能优化a. 开启缓存Typecho 默认支持缓存，可以通过设置开启缓存来提高性能：页面缓存：使用 Typecho 的 Widget_Archive，可以开启页面缓存来减少数据库查询。数据库缓存...
1. 基础语法1.1 Hello World#include <iostream> using namespace std; int main() { cout << &quo...
扩散模型的核心数学公式揭示了其从噪声中生成数据的机制，这些公式构成了DDPM（去噪扩散概率模型）的基础理论框架。扩散模型通过前向扩散过程逐步添加噪声，再通过反向去噪过程学习逆转这一过程，最终实现高质量...
Section 1: Introduction to the Transfer Learning Paradigm1.1 The Core Imperative: Overcoming Data an...
基础配置配置文件示例def detailed_env_config(): """ 详细的环境变量配置示例 """ print("\...
0. 环境pip install -U numpy scipy matplotlib cvxpy pulp ortools1. 通用套路与停止准则import numpy as np def grad...
1) 凸集投影是非扩张（firmly nonexpansive）设闭凸集 $\mathcal C\subset \mathbb R^n$，投影记为 $P(x)=\Pi_{\mathcal C}(x)$...
1. 凸集1.1 基本定义定义 1.1.1 (凸集)集合 $C \subseteq \mathbb{R}^n$ 称为凸集，如果对于任意 $x, y \in C$ 和任意 $\theta \in [0,...
一、原理速读（对照官方开源仓库）整体流程（For You 时间线）候选召回（Candidate Sources） → 轻排（Light Ranker）/重排（Heavy Ranker） → 混排与过滤...
扩散模型是一类基于逐步加噪与去噪过程的生成模型。其核心思想来源于非平衡热力学：通过一个前向扩散过程将数据逐渐转化为噪声，再通过一个反向去噪过程从噪声中重建数据。本文档介绍扩散模型的关键数学原理，包括前...
AbstractDiffusion models, a class of deep generative models, have emerged as state-of-the-art techni...
在PyCharm中配置微软的算力平台，主要可以通过 Azure Databricks Connect 和 远程服务器SSH连接 两种方式实现。下面的表格整理了这两种方案的核心信息，你可以根据自己的需求...
本大纲旨在系统性地梳理深度学习（Deep Learning,DL）领域的知识体系，为初学者、研究人员和工程技术人员提供一份全面的学习与参考指南。内容从深度学习的基本概念和历史渊源出发，深入探讨其数学与...
村巷深处：中山近郊的岭南旧影上周末，我骑着共享单车，从中山城区向西北方向漫无目的地骑行。没有导航，只凭地图上几个模糊的村落名字——曹边、寮后、崖口——作为路标。城市边缘的喧嚣渐渐退去，取而代之的是榕树...