迁移 Conda 虚拟环境
在一个设备上搭建了 Conda 虚拟环境后，如果需要在另一个设备上使用相同的环境，可以制作 environment.yml 文件，方便快速地迁移，而不需要再次手动安装包。
本文记录了将 macOS 的 Conda 虚拟环境迁移到 Linux 的过程。
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在 Python 中使用大语言模型进行文本分类
大语言模型可以做很多事情：给它一个提示词，它就能给出聪明的回复。但是，我们有时需要得到结构化的、具有严格类型要求的回答。例如我们需要判断一句话的情感得分，那么我们只需要得到一个数值，而不需要任何其他的元素。即使我们每次都在提示词中写上“请返回一个数值，例如 1.0。不要包含任何其他元素，只要一个数值，求你了”，模型仍然可能会返回各种奇怪的文本，这些文本在后续代码中极有可能出错。
marvin 是一个非常实用的 Python 包，它使用简单的代码和类型提示就能获取特定数据类型的返回。它的官网介绍说：
This lets you focus on what you've always focused on: writing clean, versioned, reusable code and data models, and not scrutinizing whether you begged your LLM hard enough to output JSON or needed to offer it a bigger tip for the right answer.
本文借助 marvin 用 gpt-3.5-turbo 对文本进行二分类，判断一段文本是否由大语言模型生成，而不是人类生成。
断开 SSH 连接后继续执行任务
我们经常需要通过 SSH 连接到远程 Linux 服务器来执行各种任务。但有时，我们希望即使在断开 SSH 连接后，这些任务也能继续运行。
本文介绍了如何将任务放入后台并使用 disown 命令使其在当前 Shell 终端窗口关闭后依然不会结束。
Python 中的 isinstance 和 type 的区别
在 Python 中，isinstance 和 type 都是用于检查对象类型的函数，但它们的使用场景和结果有所不同。本文介绍了 Python 中的 isinstance 和 type 的区别。
JupyterLite：在浏览器中运行 Python
JupyterLite 是一个轻量级的 Jupyter 笔记本环境，旨在为用户提供快速、便捷的交互式计算体验。与传统的 Jupyter 环境不同，JupyterLite 可以在不需要安装任何软件的情况下直接在浏览器中运行。
有时我们希望快速测试一些简单的代码（例如得到 ChatGPT 给出的代码后），就可以用 JupyterLite 在浏览器中快速运行代码。
本文记录了如何部署 JupyterLite 站点，以及参与开源项目贡献的心得。
Jupyter Notebook 并排显示多个 Pandas DataFrame
在 Jupyter Notebook 中，可以使用 HTML 功能来并排显示两个 Pandas DataFrame，让我们更方便地查看和对比多个表格。本文提供了一个简单的例子，展示了如何做到这一点。
理解 PyTorch 中的 CrossEntropyLoss
在机器学习中，特别是处理分类问题时，损失函数是衡量模型预测与实际标签差异的关键。在 PyTorch 中，CrossEntropyLoss是一个常用的损失函数，用于分类问题。它首先通过 Softmax 函数计算对应类别的概率值，然后计算每个样本的负对数似然损失，最后对所有样本的损失值求平均。
本文将通过一个简单的例子来手动计算CrossEntropyLoss，并展示如何使用 PyTorch 实现这一过程。
PyTorch 中的数据与模型迁移：理解 .to(device) 的使用
在使用 PyTorch 框架进行深度学习模型训练时，我们经常需要将模型从 CPU 迁移到 GPU 上以加速计算。PyTorch 提供了一个简洁的 API model.to(device) 来实现这一过程。但是，在使用这个 API 时，我们可能会遇到两种不同的写法：model.to(device) 和 model = model.to(device)。那么，这两种写法有什么区别呢？