进程、线程与Go中的协程调度机制
在多任务编程中，进程、线程和协程是最基础的概念。每一种技术有其独特的特性和应用场景。在本文中，我们将深入探讨它们的区别与联系，并重点讲解Go语言中协程的调度机制。 一、进程与线程的区别 在操作系统中，…
分类： 2025
MySQL的事务与锁机制详解
引言 在现代应用中，数据库作为后端的核心组件，负责处理大量的数据存储与操作。MySQL，作为最流行的关系型数据库之一，广泛应用于各种系统中。在高并发的环境下，如何保证数据的正确性和一致性，成为了设计和…
MongoDB 与 MySQL：选择适合的数据库系统
在现代应用程序开发中，选择一个合适的数据库系统对保证系统的高效运行至关重要。随着需求的多样化和数据规模的快速增长，MySQL 和 MongoDB 作为两大主流的数据库系统，经常被开发者作为选择的对象。…
深入理解 Self-Attention：计算流程与维度解析
在现代自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的任务中，Self-Attention（自注意力机制）是不可或缺的核心技术。无论是 Transformer 架构，还是各种基于 Attention 的模…
交叉熵公式
交叉熵（Cross Entropy）常用于分类问题中衡量两个概率分布之间的差异。它的公式如下： 1. 对于二分类问题（Binary Classification）： 给定真实标签 y \in \{0,…
💡题目：字典序的第K个数字
下面是一个经典的字典数（字典序）相关代码题，适合用来考察排序、递归或生成全排列等能力。 好的，下面是一个经典的字典数（字典序）相关代码题，适合用来考察排序、递归或生成全排列等能力。 💡题目：字典序的第…
rag 向量检索的基础
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当前构建强大问答系统和知识对齐模型的核心范式。它结合了「信息检索」和「生成式模型」的优点，极大提升了 LLM（大语…
🎯 实战项目：从 Prompt 到 Fine-tune 的完整链路演练
我们接下来进入 实战项目：从 Prompt 到 Fine-tune 的完整链路演练，让我们通过一个实际的例子，完整地体验如何将 Prompt 与 Fine-tuning 结合，优化模型以适应特定任务。…
🧠 阶段四：ChatGPT 的秘密武器全解析
太棒了，现在我们来到了终极阶段! 微调 + RLHF + 多模态 + Agent + RAG 的联合作战 🌐 本阶段内容导航 ChatGPT 背后的训练流程全景图 微调：SFT（Supervised …
🚀 阶段三：GPT 架构 + 自回归训练 + 从零实现最小 GPT 模型
🌐 本阶段目录 GPT 架构简介（vs BERT） 自回归语言建模原理（核心公式 + 图解） GPT-2 模型结构详解（Block-by-Block 拆解） 最小 GPT 模型实现（PyTorch） …
📚 阶段二：BERT 结构 + 预训练任务 + 微调实战
好，既然我们已经打下了 Transformer 的基础，现在进入第二阶段： 🌐 目录规划 BERT 是什么？和 Transformer 有什么关系？ BERT 的结构图 + 原理解析 预训练任务详解（…
常见的加密与解密算法概览
随着互联网的迅猛发展和数据共享需求的不断增加，信息安全与隐私保护越发受到关注。加密与解密技术作为保障信息安全的核心手段，在传输与存储过程中扮演着不可或缺的角色。本文将系统地介绍对称加解密和非对称加解密…
统计语言模型 vs 神经语言模型：一场语言理解的进化之战
趁热打铁，继续写语言建模系列第 2 篇文章：《统计语言模型 vs 神经语言模型》。 一、语言模型的起点：让机器理解语言的概率世界 语言模型（Language Model, 简称 LM）本质上是用于计算…
🚀 Transformer → BERT → ChatGPT：一步步走向“语言智能体”
这一篇我们就直接硬刚——从 Transformer 开始，整一份全景图式的进化剖析，理清 BERT 和 ChatGPT 的演化脉络，最后揭开 ChatGPT 背后的秘密武器：预训练 + 微调 + RL…
打造更聪明的语义搜索：融合 RAG、Re-ranking 与 Prompt 增强的实战指南
这篇我们就冲进语义搜索 + 大模型的世界，做一件真正「懂用户」的事：引入 RAG（检索增强生成）、Re-ranking 重排序 和 Prompt 指令增强，打造一个像 ChatGPT 那样“理解+回答…
用句向量构建语义搜索系统：全流程实战与落地指南
这次我们进入实战篇章 🚀——如何用句向量构建一个高性能的语义搜索系统。目标：从用户输入到高相关文本返回，全流程打通，能用能落地！ 一、引言 传统的关键词搜索依赖字面匹配，用户输入“不太精确”就很容易搜…
📚 NLP 世界里的“灵魂三问”
“NLP 世界里的灵魂三问”，仿佛打开了一本修炼内功心法的小册子。那我们就以“哲学三问”的方式来写吧，对应“我是谁？我从哪里来？我要到哪里去？”这种调调。 一、我是谁？——NLP 到底在干啥？ 自然语…
从词向量到句向量：语义表示技术的演化之路
这一篇讲的是 从词向量到句向量的演化史，这其实是 NLP 中一条“从土路走向高速公路”的演进轨迹，下面正式开始👇 一、引言 在自然语言处理中，词（word）是最小的可处理单位，但句子（sentence…
文本相似度计算方法全景解析：从 TF-IDF 到 BERT
一、引言 “如何判断两段文本是否表达了相同的意思？”这是 NLP 世界里的“灵魂三问”之一，出现在搜索引擎、智能问答、推荐系统、对话系统等大量场景中。为此，研究者们提出了许多计算文本相似度的方法。从最…
Word2Vec 全解析：用词向量建构语言的语义空间
一、引言 我们都知道“苹果”和“香蕉”是水果，“王者荣耀”和“英雄联盟”是游戏，但计算机要理解它们之间的相似性可不容易。TF-IDF 把词当作离散符号，缺乏语义表达能力。而 Word2Vec 则打破了…