从零手写Transformer_使用PyTorch实现简化版英汉机器翻译
在上一篇文章中，我们手动实现了 Transformer 的核心组件，并详细解析了其结构原理。本文将在此基础上，演示一个简化版的英汉机器翻译系统，完整呈现其训练与推理流程。我们将使用 PyTorch 逐步搭建整个流程，重点突出核心逻辑，代码简洁易懂，便于理解。 需要说明的是，本文的目标并非构建高精度的
从我不再使用 Axure 说起，AI First 需要哪些条件
1. 从画原型说起：我扔掉了 Axure 最近用 AI 画原型和需求文档逐渐标准化了，可以完全替代传统的方式，做到高效满分。 这让我觉得，现在所有产品用 Axure 画原型、手动码字的方式都是落伍的，浪费时间的。 用 AI 的优势表现在输出的流畅高效，思维不会被打断。 设想一下以前画一个原型，画半天
从零实现 vLLM（1.3）：如何加速 Attention 计算
1. 从零实现 vLLM（1.3）：如何加速 Attention 计算 vLLM 是目前最主流的 LLM 推理框架，它主要解决了 LLM 推理时的内存瓶颈问题。 本文主要介绍 vLLM 如何加速 Attention 计算。 1.1. Attention 计算过程
从零到一开发_Text-to-SQL_MCP_数据查询服务器
1- 引言 在数据驱动的时代，自然语言到 SQL 的转换（Text-to-SQL）技术正变得越来越重要。它允许非技术用户通过自然语言查询数据库，极大降低了数据分析的门槛。本文将详细介绍如何从零开始构建一个基于 FastMCP 框架的 Text-to-SQL 服务器，实现安全、可控的数据库查询服务。
从0到1，彻底搞懂 RAG 分块的艺术（附开源代码）
你是否也曾困惑：为什么我的 RAG 系统总答非所问？明明喂给它了完整的文档，为什么还是抓不住重点？ 答案可能藏在最基础、也最容易被忽视的一环——分块（Chunking）。 分块是 RAG 系统的"数据预处理器"，它连接着原始文档和语义检索，是决定模型能否"读懂"资料、并给出精准回答的命脉。今天，我们
彻底搞懂深度学习-循环神经网络_RNN_LSTM_GRU__动图讲解
想象一下，如果你在阅读这篇文章时，每读完一个词就忘记前面的内容，你还能理解文章的意思吗？这正是传统神经网络面临的问题——它们没有记忆能力。 处理完一个输入后，就完全忘记了之前的信息。这种设计在处理图像等任务时没问题，但面对文本、语音、时间序列等需要上下文的数据时就力不从心了。 循环神经网络 (RNN
常用 Web 实时通信技术原理选型一篇通关
在 Web 开发中，实时通信技术的核心目标是实现客户端（Browser）与服务器之间低延迟、双向/单向的动态数据交互，而非传统 HTTP 的"请求-响应"模式。 以下是 Web 端最常用的实时通信技术，从概念、原理特点、适用场景、对比选型进行详细解析。 1. WebSocket 1.1. 核心概念
不会 CUDA 也能轻松看懂的 FlashAttention 教程 算法原理篇
以 Attention 计算为核心的 Transformer 模型是当今深度学习的基石。 虽然 Attention 计算十分有效，但其高昂的计算成本往往成为了模型性能优化的瓶颈。 为了在 GPU 上高效执行 Attention 计算，现在开发者们普遍都使用了 FlashAttention——一种高效
