【学习各类API】 本文详细介绍了如何通过Docker搭建GitLab服务器。通过使用Docker，用户可以避免因不同操作系统版本而导致的安装问题。本文中，我们探讨了从Docker Hub拉取GitLab镜像，启动GitLab容器，并进行配置的具体步骤。同时，我们还展示了如何在GitLab平台上进行基本配置、管理代码仓库和同步操作。此外，还介绍了如何在本地创建一个类似于Github的代码托管系统，以便在企业内网中更好地管理私有代码仓库，防止代码被其他企业窃取。

【学习各类API】 本文详细介绍了如何使用Docker搭建GitLab CE，并进行版本12.0.9的备份和恢复。文章涵盖了镜像下载与安装、环境配置、备份与恢复的步骤，以及如何确保版本一致性以便成功恢复系统。这一过程可以帮助开发者有效管理代码并保护数据的安全。

【学习各类API】 本文提供了关于如何管理GitLab的API Token的详细指南。GitLab的API Token是访问和操作GitLab资源的关键工具。本文将详细介绍如何生成和使用个人访问令牌，以及如何在Jenkins中配置GitLab API Token。通过遵循这些步骤，用户可以有效地管理他们的GitLab项目和资源。

【学习各类API】 本文详细介绍了如何使用GitLab API来更新指定文件的内容，并提交到GitLab仓库中。通过调用GitLab的API接口，用户可以自动化地管理文件版本更新，避免手动操作的繁琐步骤。步骤包括安装必要的Python库、获取个人访问令牌、构建API请求以创建或更新文件，并解析响应以提取更新的时间戳。

【学习各类API】 本文介绍了如何在Docker环境中安装和配置GitLab，并通过GitLab API进行项目和镜像管理。通过使用curl命令和Python脚本，用户可以方便地访问GitLab中的项目数据、处理分页显示的问题，以及使用GitLab API进行CI/CD流程的优化。此外，还提供了通过GitLab API查询Docker镜像的方法，帮助用户更高效地管理GitLab中的资源。

【学习各类API】 在GitLab中，.gitlab-ci.yml文件是配置持续集成和持续部署流程的关键文件。通过使用include指令，我们可以引入其他文件、项目或模板，从而重用代码并简化配置过程。本文介绍了include指令的多种用法，包括引入本地文件、其他项目文件、远程文件和模板文件等。这些功能增强了GitLab CICD的扩展性和兼容性，使得配置过程更加灵活，提高了代码的复用性，并改善了持续集成和部署流程的管理。

【学习各类API】 使用Python进行GitLab API操作可以大大简化日常开发和管理任务。通过使用python-gitlab库，用户可以轻松与GitLab进行交互，例如获取项目列表、分支、提交信息等。为了实现这些操作，首先需要在GitLab中生成一个具有API访问权限的Token。接下来，可以通过定义和使用自定义的GitLab操作类来实现对项目文件的访问和管理。同时，由于GitLab API默认是分页获取数据，所以需要特别注意在请求时设置获取所有数据的参数。

【学习各类API】 本文档详细介绍了如何使用GitLab的API进行仓库和群组的创建、删除等操作，以及批量创建和管理项目的步骤。通过使用API，用户能够以更高效的方式进行项目管理，不仅节省了大量的时间，还减少了手动操作的错误率。此外，本文提供了具体的代码示例和参数说明，帮助用户更好地理解和应用这些操作。

【学习各类API】 在现代软件开发中，GitLab作为一种强大的分布式版本控制系统，越来越受到开发者的青睐。为了提高开发效率，我们可以通过GitLab API进行自动化操作，如分支管理、代码提交等。这篇文章介绍了如何通过GitLab API工具类来实现这些功能，涵盖了项目信息查询、分支管理、历史记录获取以及分支包含关系比较等实用功能。使用这些API，我们可以减少繁琐的手动操作，极大地提高工作效率。

【AI驱动】 GPT 和 Llama 等大型语言模型都是使用下一个标记预测损失进行训练的。这些模型通过执行下一个标记预测任务来学习大型文本语料库 x1，... xT。正式来说，学习目标是最小化交叉熵损失： 其中 Pθ 是我们正在训练的大型语...

【学习各类API】 比较标准 这里我以 OpenAI 各项能力为基准，来梳理各家的对标 API 能力，总体可以分为四大块： GPTs 能力：门槛较低，无代码形式，掌握一点提示词技巧的普通用户即可创建 插件能力：OpenAI 预计会在 202...

【AI驱动】 多头注意力机制是 Transformer 模型的核心组件，通过并行计算捕获序列中 token 之间的全局依赖关系，打破 RNN 和 CNN 的序列约束，推动语言模型发展。多查询注意力机制通过共享键和值提高增量推理速度，但可能降低质量并导致训练不稳定。分组查询注意力机制通过一组注意力头共享键和值的投影矩阵，在一定程度上缓解了这一问题。DeepSeek-V2 引入的多头潜在注意力（MLA）机制，通过低秩键值联合压缩技术减少 KV 缓存大小，显著降低内存占用并提高推理效率。MLA 核心是对键和值进行低秩联合压缩，消除推理时间键值缓存的瓶颈，同时采用解耦的 RoPE 策略以兼容低秩 KV 压缩。测试表明，MLA 在性能上优于传统多头注意力机制（MHA），且所需的 KV 缓存量明显小于 MHA。

【AI驱动】 DeepSeek 模型凭借在不损失准确率情况下显著提升训练成本和推理效率而备受关注。其沿用 Transformer 架构，从 V2 开始在多头注意力层采用低秩键值联合压缩技术减少 KV 缓存大小，在前馈网络层采用 Mixture - of - Experts（MoE）技术通过稀疏计算以经济成本训练强大模型。重点在于 DeepSeekMoE，它是 MoE 变体，有将专家细分激活及隔离共享专家两处变化，缓解了传统 TopK MoE 知识混合性和冗余性问题，实现更优性能。混合专家让 LLM 不同子网络吸收学习不同领域知识，使模型参数高度专业化且激活参数贡献高。尽管 DeepSeekMoE 性能接近理论上限，但仍有优化空间，如密集模型非边界、不同领域知识处理可差异化对待等。LLM 效率提升将推动 AI 繁荣，促使更多组织参与改进，降低 LLM API 成本，助力 AI 应用在各行业提高效率和处理知识任务。

【日积月累】 文章介绍了 AI 编程工具 Cursor 的功能、安装使用及案例。Cursor 具有模型全面、灵活选择、全局引用等优势，能大幅提升编程效率。通过初阶案例（如谷歌插件开发）和进阶案例（如卡密系统开发），展示了 Cursor 在不同场景下的应用。文章还提供了安装使用教程、提示词技巧及 Python 学习资源，强调了 Cursor 团队的创新精神和工具的潜力，认为其是当前最强 AI 编程工具之一。

【日积月累】 PyTorch量化压缩API是优化深度学习模型的重要技术，模型量化通过将高精度浮点数转换为低精度整数，降低内存占用和计算需求，提升模型在资源有限设备上的部署效率。PyTorch提供了多种工具支持模型量化，如混合精度训练和动态计算图机制，帮助开发者在保持精度的同时提高执行效率。然而，量化可能导致精度损失，需要在效率与精度间权衡，并考虑硬件的兼容性。PyTorch的API为量化过程提供了极大的灵活性和便利性。