让一个大模型跑起来，远不止 pip install 和 model.generate() 那么简单。从底层计算框架到上层服务接口，整个技术栈错综复杂，包含各种各样百花齐放的工具。笔者在刚开始学习这方面的知识时被各种五花八门的工具搞的眼花缭乱，为此，特意进行了整理并写成了本文章。

本文将带你自底向上系统梳理当前主流的大模型部署工具链，这也是互联网上难得的对大模型部署工具进行系统梳理的文章。

在数据分析的世界里，pandas.DataFrame 是最常用的数据结构之一。然而，许多初学者甚至中级用户都会遇到一个常见的困惑：为什么在构造DataFrame时，有时候 Series 变成一列，有时候却变成一行？为什么Pandas的Series底层由NumPy数组提供支撑，但是NumPy ndarray和 Pandas DataFrame在行和列的定义上有时候看起来是“反过来的”？

本文将系统梳理 DataFrame 的构造逻辑，揭示其背后的设计哲学，并强调一个至关重要的概念：样本 vs. 特征。掌握这些原则，你将不再被“按行还是按列”所困扰。

在使用 NumPy 进行数据处理和科学计算时，axis 参数是一个无处不在却又常常令人困惑的概念。无论是求和、拼接、排序还是分割，axis 都在背后决定着操作的方向。理解 axis 的本质，是掌握 NumPy 多维数组操作的关键。

本文将从维度（ndim）、形状（shape） 与 axis 的关系入手，系统梳理 axis 在不同函数中的行为模式，帮助你彻底掌握这一核心概念。

逻辑覆盖 逻辑覆盖是通过对程序逻辑结构的遍历实现程序的覆盖 分为以下几种 语句覆盖 Statement coverage 判定覆盖 Decision coverage 条件覆盖 Condition coverage 条件/判定覆盖 Condition/decision coverage 条件组合覆盖 Condition combination coverage 路径覆盖 Path coverage 例子 Path： L1(a → c → e) L2(a → b → d) L3(a → b → e) L4(a → c → d) 语句覆盖 Statement coverage 语句覆盖的要求是使所有可执行语句至少执行一次 以上图为例，所有的可执行语句都在L1上，只要选取一个用例A=2,B=0,x=3即可满足语句覆盖 判定覆盖 Decision coverage 使每个判定获得一种可能的结果至少一次。 选取用例 A=2,B=0,x=3 覆盖了L1 A=1,B=1,x=1 覆盖了L2 使每个判定的结果都获得了一次 条件覆盖 Cond....

最近尝试用Docker部署项目，总结出了这些经验，在此做下记录

看了网上很多文章写”让你的Windows更像mac系统“，而没有发现如何让mac更像Windows系统。本文从一个刚从Windows转向mac系统的用户的角度出发，讲解了一些让mac系统更符合Windows使用习惯的方法，同时提出了仍然无法解决的问题