How To Secure A Linux Server开源项目 – Linux服务器安全加固指南

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关于大型语言模型(LLM)定制训练和推理的全面指南，提供策划的教程、最佳实践和现成的代码。

这是一个简明而通用的指南，旨在提供清晰且易于维护的软件设计标准，帮助开发者遵循最佳实践，提升代码质量。

谷歌DeepMind发布的最新多任务视觉语言模型(VLM)，集成了多种视觉和语言处理能力，支持图像描述、目标检测、图像分割、OCR以及文档理解等任务。该模型提供三种不同参数规模(3B、10B、28B)，支持224px和448px两种分辨率，基于开源框架开发，易于使用和扩展，通过简单提示即可切换任务，无需额外加载模型。

这是一个开放的集合，提供了成功训练大型语言模型的方法论，适用于不同规模和类型的语言模型，包含多种训练技巧和最佳实践。该项目由社区驱动，持续更新和扩展，旨在帮助研究人员和开发者提高语言模型的训练效果。

这个项目基于《Go Concurrency in Go》和《Go Programming Language》两本书的代码示例，详细介绍了Go语言的并发编程，帮助开发者理解并应用Go的并发模型。

Moderne是一个为开发者设计的平台，旨在自动化重构和分析大规模代码库。它利用AI技术在数千个项目和数百万行代码中管理和改善代码，实现前所未有的转换和安全增强，帮助开发者在几分钟内完成代码库的现代化。

RAG-Survey是关于人工智能生成内容的检索增强生成（RAG）调查，提供RAG在AIGC领域的应用与技术综述，汇总相关论文与研究成果。

本书指导您从头开始使用FastAPI和Ollama构建尖端AI（大语言模型）应用程序，包括真实案例、最佳实践和额外的源代码。今天就解锁AI的力量！

Hacker AI是一个人工智能解决方案，利用先进算法分析源代码中的潜在安全漏洞，帮助组织识别并修复漏洞，防止安全 breaches。

该项目收录了多种与Segment Anything Model (SAM)相关的扩展和项目，提供了社区贡献的资源和工具，涵盖了不同领域的应用实例，旨在为用户提供丰富的参考和支持。

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Copilot 是一个集成于 GitHub 的智能助手，能够自动生成代码，提供代码补全建议，支持多种编程语言，并帮助开发者发现和修复代码中的安全漏洞。

ARFS是一个模型无关的特征选择工具，旨在识别所有与预测相关的特征，包括冗余预测变量。它通过三种不同的方法（Leshy、BoostAGroota和GrootCV）实现特征选择，并与scikit-learn兼容，推荐使用lightGBM模型进行优化。

本书以 MySQL 的挑战为案例，探讨了问题分析与解决策略。作者凭借 20 年的问题解决经验，通过系统的逻辑分析，深入研究了 MySQL 的各种问题，并提出了优化策略。书中不仅涵盖了 MySQL 的逻辑推理、计算机科学基础、内部机制、性能测试等内容，还重点介绍了 MySQL 8.0 的改进、组复制的进展以及性能优化技术。全书分为五个部分，逐步引导读者从基础到深入，理解 MySQL 的问题解决方法，并探讨了如何通过优化策略提升 MySQL 的可扩展性、吞吐量和响应速度，最终实现高可用性故障转移。