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本篇主要讲解了注意力机制（Attention Mechanism）的基本原理和计算过程，包括各种优化技巧，如缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）、自注意力（Self-Attention）、掩码自注意力（Masked Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）。

本篇文章介绍大语言模型（LLM）中常用的文本嵌入（Embedding）方法，包括传统的 One-Hot 编码、词袋模型（BoW）、TF-IDF 以及现代的词向量（Word Embedding）技术。每种方法的原理、优缺点及其在实际中的应用场景都会进行详细讲解，并附有代码示例以帮助理解。

本篇文章介绍大语言模型（LLM）中常用的几种分词（Tokenizer）方法，包括传统分词、BPE、WordPiece、SentencePiece 以及 Unigram Language Model。我们将通过原理解析、应用场景和代码示例，帮助读者理解这些分词技术在 LLM 中的作用与实现。

本篇文章实现了一个 从零开始构建的多模态检索增强生成（RAG）系统，融合了 BM25 语义检索 + Dense 向量检索 + Cross-Encoder 重排序 + LLM 回答生成 的完整流程。

目标是模拟真实生产中的 RAG 管线，实现一个可复用的、轻量级的本地 RAG 框架。

最基础的 RAG 实现：TF-IDF 与 BM25 检索器解析

容器化部署DOJ项目时遇到的各种坑与解决方案实录，涵盖从打包、内存管理、Nginx配置到Docker-in-Docker的方方面面，帮助开发者顺利完成微服务架构的容器化转型。

本文深入探讨常用排序算法的原理、实现及其优缺点，面试专用。

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Kubernetes 的高可用（High Availability, HA）集群设计旨在确保集群在面对节点故障、网络分区或其他意外情况时，仍能持续提供服务。本文将详细介绍 K8S 的核心组件及其高可用实现方式。