人工智能AI技术早已深入到人们生活的每一个角落，君不见AI孙燕姿的歌声此起彼伏，不绝于耳，但并不是每个人都拥有一块N卡，没有GPU的日子总是不好过的，但是没关系，山人有妙计，本次我们基于Google的Colab免费云端服务器来搭建深度学习环境，制作AI特朗普，让他高唱《国际歌》。 Colab（全名C
https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8Transformers%E6%8E%A8%E7%90%86 Pages 32 中文文档 模型合并与转换 在线模型合并与转换（Colab） 手动模型合并与转换 模
Cola-StateMachine组件是一种轻量级的、无状态的、基于注解的状态机实现，可以方便地管理订单等业务对象的状态转换。
写在前面： 其实之前一直想汇总一篇关于自己对于面向对象的思考以及实践的文章，但是苦于自己的“墨迹”，一延再延，最近机缘巧合下仔细了解了一下COLA的内容，这个想法再次被勾起，所以这次一鼓作气，准备好好梳理一篇。至于标题，因为是被DDD和COLA唤起的，索性就叫这个吧。 思维：面向对象和面向过程 领域
https://colobu.com/2019/07/16/a-tcpdump-tutorial-with-examples/ 目录 [−] 基于IP查找流量 根据来源和目标进行筛选 根据网段进行查找 使用十六进制输出 显示特定端口的流量 显示特定协议的流量 只显示 ipv6 的流量 查看一个端口段
https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 作者： Christopher Olah （OpenAI）译者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文链接：https://colah.github.io/posts/
