代码解释 训练数据处理（dataset.py) 主要流程就是从文本文件（训练数据）中逐行加载数据（每行包含一个错误文本和一个正确文本，使用制表符分隔） 然后通过传入的tokenizer将这些文本转换为模型可以接受的张量格式（对应代码中56和66行）返回。 注意：填充-100的逻辑主要是为了在计算损失时忽略填充位置的标签，因为这些位置不应该对模型的训练产生影响。PyTorch 的交叉熵损失函数会自动

源码位置 pengxiaochao/csc 整个源码已经包含了训练好的模型和简单训练需要准备的数据集 背景 中文错别字纠错（Chinese Spelling Check，CSC）是一个非常简单的大模型应用场景，训练的成本也比较低，非常适合入门机器学习和自然语言处理。 去年（2025年）我的某个KPI项目就是实践做一个中文错别字纠错模型。 最终我实现的代码是很基础的模型，并无法非常优秀地在生产环境运

X（推特） "为你推荐" 信息流推荐算法文档 源码地址： GitHub - x-algorithm 概述 本推荐系统是驱动 X 平台 "为你推荐"（For You）信息流的核心算法。它结合了两种内容来源： 关注网络内容（In-Network） ：来自用户关注账户的帖子 关注网络外内容（Out-of-Network） ：通过机器学习召回的全平台内容 所有候选内容使用基于 Grok Transfor

家里的NAS使用了很久，上一次硬盘坏了一块，为了防止忽然再出现损坏，决定监控一下硬盘状态。 安装 Smartctl Exporter 因为群晖自带的 smartctl 版本过低，不支持 JSON 输出格式，需要安装一个新版本。 在“套件中心 > 设置 > 套件来源”中添加 https://packages.synocommunity.com/ 作为套件来源，然后安装 SynoCli Disk To

问题描述 之前有一个rust的gRPC项目，使用的是tonic 0.13.1版本，最近尝试将tonic升级到0.14.2版本，结果在编译时遇到了如下错误： error[E0412]: cannot find type `i64` in module `super` --> src/proto-gen/category.rs:132:72 | 132 | request: i

背景 Tailscale 是一个基于 WireGuard 的零配置 VPN 解决方案，允许用户轻松地在不同设备之间建立安全的连接。在某些情况下，Tailscale 会选择通过中继服务器（DERP）进行通信，而不是直接连接(P2P打洞）。这可能会影响性能和延迟。 判断方法 使用 tailscale status --peers 命令查看连接状态，会看到类似如下的输出： 100.x.x.x

原因 因为众所周知的原因 Minio切换开源项目为仅维护状态 ，所以需要寻找替代方案来继续使用类似S3的存储服务。 在论坛和推上有不少人推荐了 Seaweedfs 作为替代方案。 在这里记录一下Debian 13系统下，使用Seaweedfs代替Minio的过程。 安装Seaweedfs 1. 下载最新二进制文件 (请根据实际情况替换版本号) wget https://github.com/sea

问题描述 为了省略每次手动申请SSL证书的麻烦，自己手工编译了nginx，并使用了 nginx-acme 模块来自动申请和续订证书。但是在实际使用过程中，发现无法成功申请证书。 使用了官方的文档进行配置： nginx的http模块增加 # 配置 DNS 解析器（用于 ACME 客户端与 CA 服务器通信） resolver 127.0.0.1:53; # 定义一个名为 “au92” 的 ACME

PVE一个LXC部署了一些打包任务，最近发现备份文件越来越大。但实际编译中间产物没有那么大的文件。 检查磁盘占用 首先使用如下命令检查磁盘占用情况（exclude的目录是挂载的NAS的共享目录）： sudo du -h --max-depth=1 / --exclude=/mnt 2>/dev/null | sort -h 问了ChatGTP说也可以使用如下命令可以自动跳过挂载点对应的外部文件系统

上脚本 #!/bin/bash # 目标网关 GW1="192.168.3.8" GW2="192.168.3.2" # 网卡名称（你的 LXC 为 eth0） IFACE="eth0" # 读取当前默认网关 CURRENT_GW=$(ip route | awk '/default/ {print $3}') echo "Current gateway: $CURRENT_GW" # 选择切换目