等待要多-优快云博客

原创浅谈ThreadLocal----每个线程一个小书包

慕氏浊行AI提示词的作用核心价值AI时代提示词（Prompt）是人与大型语言模型（LLM）进行沟通的关键。人们通过提示词与大模型对话，大模型按照提示词进行工作。只有掌握AI提示词方法的人才能更好地驾驭人工智能。好的提示词能够：明确需求 - 减少 AI 的歧义理解，提高输出质量引导思路 - 让 AI 按照你的思维方式进行推理控制风格 - 确保输出符合你的期望格式和风格提高效率 - 一次得到接近完美的结果，减少迭代次数降低成本 - 减少 API 调用次数和降低 token 消耗为什么需要结构化提示词框架随意的提

2026-03-11 15:03:49 216

原创 Litho（deepwiki-rs）：让代码自己说话——AI驱动的自动化架构文档生成革命

RAG 技术能够安全地连接这些私有数据源，在用户提问时，仅将与问题相关的片段信息提取出来提供给 LLM，使其能够在不泄露全部数据的前提下，基于企业自身的知识进行回答，实现真正可用的企业级智能应用。而且，这会导致 Token 成本的无谓损耗。RAG 的核心思想是：在让 LLM 回答问题或生成文本之前，先从一个大规模的知识库（如数据库、文档集合）中检索出相关的上下文信息，然后将这些信息与原始问题一并提供给 LLM，从而“增强”其生成能力，使其能够产出更准确、更具时效性、更符合特定领域知识的回答。

2026-03-11 14:59:03 287

原创最小二乘问题详解：非线性最小二乘

卦尚土赫随着大语言模型（LLM）的广泛应用，它们在医疗、金融、教育等关键行业扮演着愈发重要的角色。尽管当前主流的知识编辑方法（如 ROME、SERAC、GRACE 等）在可靠性（Reliability）维度上几乎都能做到 90% 以上，说明它们能够成功让模型“记住被修改的知识”，但在最关键的泛化性上表现普遍不足。虽然 UniEdit 是为大模型知识编辑（Model Editing）设计的，但它的结构化、多领域、大规模、可控复杂度的特点，使它能在更广泛的研究方向中发挥作用。

2026-03-11 11:35:25 245

原创 P 兄妹（siblings）题解

，逻辑上完全不可解释？2、如果你计划让panel成为“占位符”，那么，我在其中添加一个button，button通常情况下是有功能的，如果你企图替换掉panel，就等于将button的功能屏蔽，这就是“违规、作弊”。3、默认情况下，panel的颜色与WinForm的背景色是一致的，所以，我将panel的颜色设置为“橙色”或者其它颜色，如果你用Web页面覆盖了panel，那么，不需要过多的解释，这就是作弊。她的编程老师，一位活在终端窗口里的隐士，回答道：“因为 .exe 是理性的终点，是逻辑的琥珀。

2026-03-11 11:29:33 218

原创测试人请查收：金融级系统“三高”挑战下的AI测试工具栈与技术内幕

但它的先进之处在于，通信中包含了很多并行的通路，每个节点可以只关心自己感兴趣的消息，忽略不感兴趣的消息，有点像是一个旋转火锅，各种好吃的都在这个DataBus传送，我们只需要拿自己想吃的就行，其他的和我们没有关系。DDS其实是物联网中广泛应用的一种通信协议，类似于我们常听说的5G通信一样，DDS是一个国际标准，能够实现该标准的软件系统并不是唯一的，所以我们可以选择多个厂家提供的DDS系统，比如这里的OpenSplice、FastRTPS，还有更多厂家提供的，每一家的性能不同，适用的场景也不同。

2026-03-11 11:25:03 194

原创吴恩达深度学习课程一：神经网络和深度学习第三周：浅层神经网络（二）

在现实世界，Node 节点可以是一台物理服务器，一台 VM 虚拟机（一个 Node 节点严格对应一台“计算实例”），但是注意，Node 节点不是容器（Node 是运行容器的宿主机）。每个 node 上有一个 Kubelet（负责每个节点的运行状态，以及与 master 节点通信，执行 master 节点的指令），同时 Node 节点上至少还需要运行 container runtime（比如 docker，这样才能够运行相关镜像）。如果简单的理解，你就可以把他看成一个 docker，可以运行相关的镜像。

2026-03-10 13:18:01 228

原创请教软件和业务问题，引发的思考

是一个很小的常数（通常取 0.01）。相比逻辑回归，浅层神经网络在一次反向传播中更新了两层参数，而在之后的更复杂的神经网络结构中，隐藏层数量也不只一层，这样，在一次反向传播中，就会更新更多的参数。我们知道，在浅层神经网络里，我们涉及到两个层级各自的权重和偏置，因此，不同于逻辑回归中的一次更新，我们这次需要在一次反向传播过程中，更新两个层级的参数。我们想通过图中的几个数据点进行拟合，没有激活函数，我们就只能像左侧一样画一条直线，而只有使用了激活函数，我们才能让这条直线弯曲，来实现更好拟合效果。

2026-03-10 13:12:49 156

原创从零开始学习 ASP.NET MVC . (五) ViewEngine 深入解析与应用实例

倍奖至技摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-03-10 13:07:41 196

原创北京俱乐部第三次活动杂记

在现实世界，Node 节点可以是一台物理服务器，一台 VM 虚拟机（一个 Node 节点严格对应一台“计算实例”），但是注意，Node 节点不是容器（Node 是运行容器的宿主机）。每个 node 上有一个 Kubelet（负责每个节点的运行状态，以及与 master 节点通信，执行 master 节点的指令），同时 Node 节点上至少还需要运行 container runtime（比如 docker，这样才能够运行相关镜像）。如果简单的理解，你就可以把他看成一个 docker，可以运行相关的镜像。

2026-03-09 13:12:48 205

原创受到启发，写了一个验证输入的简易框架

是一个很小的常数（通常取 0.01）。相比逻辑回归，浅层神经网络在一次反向传播中更新了两层参数，而在之后的更复杂的神经网络结构中，隐藏层数量也不只一层，这样，在一次反向传播中，就会更新更多的参数。我们知道，在浅层神经网络里，我们涉及到两个层级各自的权重和偏置，因此，不同于逻辑回归中的一次更新，我们这次需要在一次反向传播过程中，更新两个层级的参数。我们想通过图中的几个数据点进行拟合，没有激活函数，我们就只能像左侧一样画一条直线，而只有使用了激活函数，我们才能让这条直线弯曲，来实现更好拟合效果。

2026-03-09 13:07:50 213

原创 FantasySoft

空僚栋坏摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-03-09 13:02:50 189

原创我心目中的企业应用系统框架

是一个很小的常数（通常取 0.01）。相比逻辑回归，浅层神经网络在一次反向传播中更新了两层参数，而在之后的更复杂的神经网络结构中，隐藏层数量也不只一层，这样，在一次反向传播中，就会更新更多的参数。我们知道，在浅层神经网络里，我们涉及到两个层级各自的权重和偏置，因此，不同于逻辑回归中的一次更新，我们这次需要在一次反向传播过程中，更新两个层级的参数。我们想通过图中的几个数据点进行拟合，没有激活函数，我们就只能像左侧一样画一条直线，而只有使用了激活函数，我们才能让这条直线弯曲，来实现更好拟合效果。

2026-03-08 11:16:58 218 1

原创可为空的值类型(Nullable＜T＞)需要注意的地方

檀颜趾恢摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-03-08 11:11:28 226

原创分享一些如何从：领域、对象、角色、职责、对象交互、场景等这些方面去分析和设计具有动态行为的领域模型的经验（附源码）

在现实世界，Node 节点可以是一台物理服务器，一台 VM 虚拟机（一个 Node 节点严格对应一台“计算实例”），但是注意，Node 节点不是容器（Node 是运行容器的宿主机）。每个 node 上有一个 Kubelet（负责每个节点的运行状态，以及与 master 节点通信，执行 master 节点的指令），同时 Node 节点上至少还需要运行 container runtime（比如 docker，这样才能够运行相关镜像）。如果简单的理解，你就可以把他看成一个 docker，可以运行相关的镜像。

2026-03-07 12:58:50 231

原创写自己的ASP.NET MVC框架（下）

是一个很小的常数（通常取 0.01）。相比逻辑回归，浅层神经网络在一次反向传播中更新了两层参数，而在之后的更复杂的神经网络结构中，隐藏层数量也不只一层，这样，在一次反向传播中，就会更新更多的参数。我们知道，在浅层神经网络里，我们涉及到两个层级各自的权重和偏置，因此，不同于逻辑回归中的一次更新，我们这次需要在一次反向传播过程中，更新两个层级的参数。我们想通过图中的几个数据点进行拟合，没有激活函数，我们就只能像左侧一样画一条直线，而只有使用了激活函数，我们才能让这条直线弯曲，来实现更好拟合效果。

2026-03-07 12:52:59 199

原创高性能分布式计算与存储系统设计概要——暨年工作年半总结（下）

岩邪谋屹摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-03-07 12:47:24 176

原创我们是怎么做Code Review的

是一个很小的常数（通常取 0.01）。相比逻辑回归，浅层神经网络在一次反向传播中更新了两层参数，而在之后的更复杂的神经网络结构中，隐藏层数量也不只一层，这样，在一次反向传播中，就会更新更多的参数。我们知道，在浅层神经网络里，我们涉及到两个层级各自的权重和偏置，因此，不同于逻辑回归中的一次更新，我们这次需要在一次反向传播过程中，更新两个层级的参数。我们想通过图中的几个数据点进行拟合，没有激活函数，我们就只能像左侧一样画一条直线，而只有使用了激活函数，我们才能让这条直线弯曲，来实现更好拟合效果。

2026-03-06 12:51:40 180

原创写给程序员的机器学习入门 (九) - 对象识别 RCNN 与 Fast-RCNN

岳恼谱熬摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-03-06 12:46:19 220

原创返璞归真--从零开始建设ks监控之thanos-sidecar（七）

在现实世界，Node 节点可以是一台物理服务器，一台 VM 虚拟机（一个 Node 节点严格对应一台“计算实例”），但是注意，Node 节点不是容器（Node 是运行容器的宿主机）。每个 node 上有一个 Kubelet（负责每个节点的运行状态，以及与 master 节点通信，执行 master 节点的指令），同时 Node 节点上至少还需要运行 container runtime（比如 docker，这样才能够运行相关镜像）。如果简单的理解，你就可以把他看成一个 docker，可以运行相关的镜像。

2026-03-05 12:13:56 179

原创 LLM ，MCP协议，AA协议，RAG，智能体(AI Agent) 图解详细讲解

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2026-03-04 12:04:05 201

原创 CMake构建学习笔记-通用的CMake构建脚本

涎峦谱惶摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-03-04 11:57:13 158

原创小时出一篇优质技术文：从卡壳到流畅的实战方法论（技术人必看）

在现实世界，Node 节点可以是一台物理服务器，一台 VM 虚拟机（一个 Node 节点严格对应一台“计算实例”），但是注意，Node 节点不是容器（Node 是运行容器的宿主机）。每个 node 上有一个 Kubelet（负责每个节点的运行状态，以及与 master 节点通信，执行 master 节点的指令），同时 Node 节点上至少还需要运行 container runtime（比如 docker，这样才能够运行相关镜像）。如果简单的理解，你就可以把他看成一个 docker，可以运行相关的镜像。

2026-03-03 22:07:36 206

原创存往后的数据。 backing file和overlay 对基础镜像做外部快照，生成的快照文件被称为overlay，基础镜像成为b ...

兜残沧篮摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-03-03 21:47:34 182

原创 Java REST API 三层架构项目目录规划与使用建议

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2026-03-02 12:46:35 272

原创【每日一面】React Hooks闭包陷阱

媒讣颂唐摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-03-02 12:40:02 413

原创【光照】[PBR][环境光]实现方法解析

是一个很小的常数（通常取 0.01）。相比逻辑回归，浅层神经网络在一次反向传播中更新了两层参数，而在之后的更复杂的神经网络结构中，隐藏层数量也不只一层，这样，在一次反向传播中，就会更新更多的参数。我们知道，在浅层神经网络里，我们涉及到两个层级各自的权重和偏置，因此，不同于逻辑回归中的一次更新，我们这次需要在一次反向传播过程中，更新两个层级的参数。我们想通过图中的几个数据点进行拟合，没有激活函数，我们就只能像左侧一样画一条直线，而只有使用了激活函数，我们才能让这条直线弯曲，来实现更好拟合效果。

2026-03-01 11:10:16 388

原创件，ES 模块规范化之后又知道能用来引入模块化的 js 代码，可这就是它的全部了吗？？然而...并不是！！！各种用法看看 sc ...

丫抑嚎俟摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-03-01 11:03:57 350

原创 QT实现DockWidget内部组件自动换行布局

而 Vona 正视大型业务的复杂性，从框架核心引入缓存策略，并实现了二级缓存、Query缓存和Entity缓存等机制，轻松应对大型业务系统的开发，可以始终保持代码的优雅和直观。如果当前存在事务, 则把当前事务挂起。也就是说不管外部方法是否开启事务，总是开启新的事务, 且开启的事务相互独立, 互不干扰。如果当前存在事务, 则加入该事务。SUPPORTS 如果当前存在事务，则加入该事务. 如果当前没有事务, 则以非事务的方式继续运行。如果当前存在事务, 则加入该事务。如果当前存在事务，则把当前事务挂起(不用)

2026-02-28 19:20:49 234

原创【打造自己的 DeepSeek】第期：为什么要打造自己的 DeepSeek？

赘赡丶侗摩尔纹（Moiré Pattern）是一种由两个周期性结构（如网格、条纹或像素阵列）因频率或角度差异相互干涉而产生的视觉干扰条纹。：相机传感器（CCD/CMOS）的像素阵列与屏幕像素或物体纹理频率接近时，会因采样冲突产生摩尔纹?：避免使用低质量压缩格式（如 ETC），推荐 ASTC 或 BC7?：显示器通过调整像素排列角度（如PenTile）减少摩尔纹干扰?：纹理过滤模式不当（如点过滤）导致锯齿和摩尔纹?

2026-02-28 19:17:19 253

原创扩展域并查集(种类并查集)

普通并查集维护朋友关系依靠的是朋友关系具有传递性，即朋友的朋友还是朋友。//将吃y的加入x的被吃集(x+2n)add(x+2*n,y+n);//将y+n加入x的被吃集(x+2n)add(x+n,y+n);//将y可吃的加入x的可吃集(x+n)add(y+2*n,x);//将x加入y的被吃集(y+2n)//将y加入x的可吃集(x+n)//x的敌人集(x+n)//y的敌人集(y+n)//将y加入x的同类集(x)//分别将x,y加入对方的敌人集。//将y加入x的朋友集(x)

2025-12-21 15:03:23 207

原创 k8s-kubeadm搭建k8s集群(1)(centos7)

‌Docker的适配‌：Docker本身不直接实现CRI，但可通过cri-dockerd（原Dockershim的替代方案）作为适配层，将Docker的API转换为CRI兼容的接口，从而支持Kubernetes调度。（1）cgroup改为systemd （参考：https://kubernetes.io/zh-cn/docs/setup/production-environment/container-runtimes/）

2025-12-21 15:02:47 538

原创从零开始: C#图像验证码跨平台轻松实现

我们同样传入之前的canvas对象，再创建绘画板，并设定要绘制文字的字体以及位置。MeasureText可以估计文本的宽度，font.Metrics可以估计文本基线到顶部距离，这两个属性可以帮助我们定位文字。// 计算文字从基线到顶部的距离。下面我们主要从对抗OCR或图形识别的角度分享下图形验证码生成部分的实现，内容主要为以下四部分：图元绘制、干扰元素、形变滤镜、图形挖取。/// <param name="canvas">目标画布，纹理将铺满其 LocalClipBounds 区域。

2025-12-17 19:47:05 803

原创丐版 OI 技巧 / 杂项部分总结 + 作者学习笔记

请问下面的情况有无可能二分：用简拼查词典，如yy对应的有800个，yingyv youya yunyv... 把yy看作y★y★，*=或者说匹配any (ing, v, a)......这样不断的删除直到无法再进行投票，如果数组为空，则没有任何元素出现的次数超过该数组长度的一半。所以当一个屋子的闹鬼次数增加时，我们把那些可能会触发警报的警报器拿出来，判断是否触发警报，如果没触发，那么重新计算。摩尔投票法的基本思想很简单，在每一轮投票过程中，从数组中找出一对不同的元素，将其从数组中删除。

2025-12-17 19:46:26 474

原创 CentOS7/8在线yum源自动设置

100%[========================================================================================================================================================>] 9,144 --.-K/s 用时 0.003s。所有.repo文件已备份至：/etc/yum.repos.d/repo_bak_20251210_160331。执行成功后，提示执行命令即可。

2025-12-15 13:17:40 938

原创【人工智能时代】-Dify绘图工具解析

Dify作为一款开源的LLM应用开发平台，虽然本身不提供内置绘图功能，但通过其强大的自定义工具能力，可以轻松集成各类AI绘图模型。本文将深入探讨Dify平台中可用的绘图工具，特别聚焦于硅基流动（SiliconFlow）这一热门选择，并提供详细的实战对比和操作指南，助你快速构建自己的AI绘图应用。"这意味着，虽然Dify没有自带绘图功能，但通过工具集成，你可以让Dify具备强大的绘图能力。优先使用硅基流动：对于大多数Dify用户，硅基流动是集成AI绘图功能的最佳选择，免费额度足够，集成简单。

2025-12-15 13:16:58 970

原创 Spring BeanPostProcessor接口

调用 BeanFactory的addBeanPostProcessor方法, 最终会存放的会存放到 org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory#beanPostProcessors 的List 集合中。调时机是: 实例 Bean对象 -> 填充Bean的属性 -> 调完Aware接口的注入 -> 调用(BPP) 的Before方法 -> 调用 init-method -> 调用(BPP) 的After方法;

2025-12-14 11:14:44 920

原创坐标系：导航系统的 “翻译官”

轴方向：与载体固连、随载体运动旋转 ——Xb 轴指向载体前进方向，Yb 轴指向载体右侧（与 Xb 轴垂直），Zb 轴指向载体下方（与 NED 的 D 轴一致，部分场景为 “上”，需工程中统一定义）。轴方向：N 轴（北）、E 轴（东）与 NED 完全相同，仅 Z 轴为 “天”（U 轴）—— 垂直于当地水平面、指向天空，与 NED 的 D 轴方向相反。轴方向：遵循 “北 - 东 - 地” 右手定则 ——N 轴指向地理北极，E 轴指向地理东（与 N 轴垂直），D 轴垂直于当地水平面、指向地心。

2025-12-14 11:13:58 537

原创随机图床 _

Docker 用户映射自定义 config.py：如果您使用 Docker 部署，可以通过 docker-compose.yml 文件中的 volumes 指令，将宿主机上的自定义 config.py 文件映射到容器内的 /app/config.py，从而完全控制配置。要使更改永久生效，您需要修改项目根目录下的 .env 文件，或者（如果使用了 Docker 并映射了自定义 config.py）修改您映射的 config.py 文件，然后重启应用。使用 .env 文件：编辑根目录的 .env 的文件。

2025-12-13 18:17:23 283

原创不止新生代与老年代：深入Java虚拟机堆内存布局与TLAB、卡表等优化机制

默认情况下，Java虚拟机采取一种动态分配的策略，根据生成对象的速率，以及Survivor区的使用情况动态调整Eden区和Survivor区的比例。这种理念将系统中的所有对象划分为不同的代（Generation），并根据对象的生命周期长度将其分类到相应的代中，每个代则采用适合其特性的垃圾回收算法。在进行Minor GC的时，就无需扫描整个老年代，而是在卡表中寻找标记为脏卡的区域，并将这些脏卡区域的对象加入到Minor GC的GC Roots中。也就是说，老的对象很少引用新的对象。

2025-12-13 18:16:35 321

原创大模型基础补全计划(五)---seq2seq实例与测试(编码器、解码器架构)

声明了Seq2SeqEncoder(Encoder)，其是seq2seq编码器部分的实际定义，其输入是一串原文，然后经过了nn.Embedding，将输入的token序列转换为token-embedding，然后送入nn.GRU，得到了两个值：最后一层rnn的所有时间步的隐藏状态output（shape=num_steps,batch_size,num_hiddens），所有层rnn的最后一个时间步的隐藏状态h_n（shape=num_layers,batch_size,num_hiddens）

2025-12-12 11:53:05 328

空空如也

空空如也