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I'm ZhangJun, a passionate individual with a strong interest in data science, cognitive science, and design. I am a lifelong learner, thinker, and creator.
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Creative Coding 基础概览
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Streamlit Components 记录
Streamlit 第三方 Components ，扩展更多可能
Ultralytics 使用记录
图像分类、物体检测、语义分割、姿态检测等等
Swin2SR 使用记录
用于图片的分辨率提升
FastAPI使用记录
使用Python快速构建后端服务
Elasticsearch 使用记录
一个分布式的搜索和分析引擎，可以与RAG结合
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使用Python快速搭建网页
LlamaIndex 初探
一个用于实现RAG的简单框架
Retrieval Augmented Generation (RAG)
针对 RAG 的调研以及信息汇总
Ollama 使用记录
可以在本地机器上快速运行一些开源的大模型, 比如llama2,mistral等
AIGC 落地运用调研记录
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图文模型LLaVA的部署使用
LLaVA模型类似于ChatGPT Vision版本，支持图文内容的输入，有着更广的使用场景，LLaVA作为开源模型,个人部署后值得一试
PyTorch 梳理
PyTorch 梳理，全流程使用参考
大语言模型(LLM)与推荐系统(RecSys)
探讨大模型在现有推荐系统中的运用
启动 Tech.ZJun.life 计划
构建个人技术主页，作为技术学习的记录，技术的东西往往有时效性因此与个人主页做区分
长期视角下的搜索推荐梳理
从长期视角来梳理搜索和推荐。长远来看，搜索和推荐是一个持续存在的话题，只要有信息在，只要商业还在持续，就会有搜索的需求和推荐的需求，不管技术如何迭代，其中的一些基本思想是可以持续的，本文将对这些基本的思想和策略展开梳理