import、Code Review、反复调试，这些你觉得麻烦的小事，现在可以“搞定”了。
一文学会在Comate AI IDE中配置Rules
基于NASA数据与React+Three.js技术栈，探索编程智能体在3D仿真领域的应用突破
本文详细解析了基于LLaMA-Factory框架对DeepSeek-R1模型进行微调的完整流程，涵盖环境配置、数据准备、训练策略优化及部署应用等关键环节，为开发者提供可落地的技术指南。
本文详细解析《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套课程，围绕Dify、扣子Coze、RAG、MCP四大核心技术展开，助力开发者构建AI Agent应用生态。
本文深入解析Ollama模型微调的核心概念、技术原理及实践方法，涵盖参数调整、数据集构建、训练流程优化等关键环节，为开发者提供从理论到落地的完整指南。
本文深入解析Ollama模型微调技术，从基础概念到实践操作，帮助开发者掌握模型定制化能力，提升应用场景适配性。
本文系统解析TensorFlow模型微调技术，涵盖预训练模型加载、迁移学习策略、参数优化技巧及全流程代码实现，助力开发者高效实现模型定制化。
本文系统解析LoRA微调技术的核心原理、实施路径及优化策略，通过理论推导与代码示例相结合的方式，为开发者提供完整的轻量化模型微调解决方案。
本文系统梳理大模型微调的核心原理，结合Python生态工具链（HuggingFace Transformers、PyTorch等），通过医疗诊断场景案例详解参数高效微调（PEFT）、全参数微调及LoRA技术的实现路径，并提供可复用的代码模板。
本文围绕Faster RCNN目标检测模型的微调展开，系统阐述微调原理、数据准备、参数优化及实践技巧，帮助开发者高效提升模型性能。
本文详细讲解Android微调框（NumberPicker）的添加方法，包括XML布局、Java/Kotlin代码实现、样式定制及事件监听，适合不同层次开发者。
本文从零开始，系统讲解DeepSeek模型微调训练（SFT）的完整流程，涵盖环境配置、数据准备、模型训练与优化等关键环节，提供可复现的代码示例与实用建议，助力开发者快速掌握SFT技术。
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