技术专栏 第941页

环境配置

系统：window10

平台：visual studio code

语言：rust

库：iced 0.13

扩展库：iced_aw

获取网页源代码

解析网页并提取数据

实现自动化抓取逻辑

保存数据到文件（如 execl）

比如，Llama 2的发布让LLM在性能上逼近甚至有潜力超越ChatGPT，但仅仅使用预训练的模型往往不能满足特定场景的需求。这时候，微调（fine-tuning）就显得尤为重要。通过精确调整模型的权重、优化算法和训练数据，你可以使模型在某些特定任务上表现得更加出色。但这背后所需的技术细节和调整策略，远比简单的模型调用复杂得多。

点进@SpringBootApplication来看，发现@SpringBootApplication是一个组合注解。

而能够保证强一致性的 ZooKeeper、Doozerd、Etcd 等框架，吞吐量比不过Redis，通常不会用作“缓存框架”，而是作为通知、协调、队列、分布式锁等使用

之前了解的宏编程，大多数在数说它的缺陷，以及如何避免，以下面的宏为例

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很多小伙伴的数据库在刚开始的时候表现良好，查询也很流畅，但一旦表中的数据量上了千万级，性能问题就开始浮现，查询慢、写入卡、分页拖沓、甚至偶尔直接宕机。这