文章目录概述Seq2Seq（Sequence-to-sequence）Encoder-Decoder的缺陷Attention机制的引入Transformer中的Encoder-Decoder概述Encoder-Decoder并不是一个具体的模型，而是一个通用的框架。Encoder和Decoder部分可以是任意文字，语音，图像，视频数据模型可以是CNN，RNN，LSTM，GRU，Attention等等所谓编码，就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量，解码，就是讲之前生成的固定向量再转化出输出序列。注意点：不管输入序列和输出序列长度是什么，中间的「向量c」长度都是固定的。这是Encoder-de

陈老老老板🦸👨‍💻本文专栏：赠书活动专栏（为大家争取的福利，免费送书）👨‍💻本文简述：生活就像海洋,只有意志坚强的人,才能到达彼岸。👨‍💻上一篇文章：第16期赠书活动👨‍💻有任何问题，都可以私聊我，在文章最后也可以加我的vx。感谢支持！🦹我认为人人都可以学好编程，我愿意成为你的领路人！一、图书推荐相信大家都对未来的职业发展有着憧憬和规划，要做架构师、要做技术总监、要做CTO。对于如何实现自己的职业规划也都信心满满，努力工作、好好学习、不断提升自己。相信成为一名优秀的架构师是很多程序员的目标，架构师的工作包罗万象，从开发基础框架到设计软件架构，从优化系统性能到修复重要Bug，从新技术选型到做出关

DDD、SOA、微服务和微内核，看到经常有人把这几个概念拿出来一起讲。事实上，DDD和其他三个不是一个维度的东西。DDD其实特别好理解，DDD就是领域来驱动设计嘛，是一种设计思想。很容易又和OOA、OOD和OOP来比较了。这个回头再说。SOA、微服务和微内核都是架构风格，DDD里能和他们三个放在一起比较的是四层架构和六边形架构。四层架构四层架构长这样：图片分为用户接口层、应用层、领域层和基础层，四层架构目的是为了解耦，下层不依赖上层，从依赖关系上讲，四层架构的箭头是反过来的。目前这个架构，在现代系统中，通常用作项目工程模块的设计。就是说更传统的MVC逐渐被淘汰，目前主流就是这种四层架构。有的项

文章目录0前言1应用组成2总体设计2.1运行环境2.2基本处理流程2.3模块结构2.4内部微服务调用流程图3系统架构4最后0前言基于SpringCloud+Hadoop+Vue的企业级网盘系统设计与实现提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1应用组成前端：vue-projectManage后台：mycloud-admin提供前端服务：mycloud文件在线预览服务：file-online-preview2总体设计2.1运行环境编程语言：Java、Mybatis、Spring、SpringBoot、SpringCloud、Node、Vue开发环境：Windows10+Mysql开

AI智能问答系统AI智能问答系统是一种使用人工智能技术来回答用户提出的问题的系统。该系统可以理解自然语言输入，分析问题的语义和意图，并根据预先定义的知识库或学习过程中积累的知识，提供相应的答案或建议。AI智能问答系统通常包含以下组件：自然语言处理（NLP）模块：用于将自然语言问题转化为计算机可处理的形式，并提取问题的语义和意图。知识库：包含各种领域的知识和信息，如百科全书、专业数据库、文档等。知识库可以通过手动编写、自动抽取、学习等方式生成。推理引擎：用于根据问题和知识库之间的关系，推理出最可能的答案或建议。用户接口：用于与用户交互，接收用户的问题，并展示答案或建议。AI智能问答系统在各种领域

Redis，不仅是数据存储，更是架构的艺术。从主从到哨兵、再到Cluster，每个模式都有着独特的优势。而代理模式，则是应对大规模场景的得力助手。这是一场探险，Redis引领我们穿越在数据存储的未知之旅。本文先简略介绍Redis的几种架构模式，后续合集再逐一进行详细介绍部署、使用及原理。一、主从模式1、简介主从模式是Redis架构中最简单的模式之一，分为主数据库master和从数据库slave两类,主要特点如下：主数据库支持读写操作，数据变化时自动同步给从数据库。从数据库通常为只读，接收主数据库同步的数据。一个主数据库可以拥有多个从数据库，但一个从数据库只能对应一个主数据库。从数据库宕机不影响

NUMA的出现我们都知道，CPU是计算机的核心组件，它被设计用来完成计算机的核心任务：计算，这里的计算既包括数学上的运算，还包括条件的判断、IO设备的读写等多个方面。在计算机发展初期，为了提升CPU的计算能力，工程师们的方法是不断增加晶体管的数量和提升CPU的主频，因为这可以让CPU在单位时间内完成更多次数的计算。然而，当技术发展到一定程度之后，CPU的散热和功耗的问题开始变得突出，单纯提升主频开始变得越来越困难，然后工程师们又有了新的想法：既然一个人干活效率有限，那就让更多的人一起干活吧！于是，多核CPU应运而生。多核CPU可以同时处理多个任务，极大地提高了计算机的运算速度。然而，随着核心数

目录一、循环依赖概述1.2spring中的循环依赖二、循环依赖问题模拟2.1循环依赖代码演示2.2问题分析与解决2.2.1使用反射+中间容器三、spring循环依赖问题解析3.1spring中的依赖注入3.1.1field属性注入3.1.2setter方法注入3.1.3构造器注入3.2spring中不同的循环依赖解决方案3.2.1spring中bean的生命周期3.2.2循环依赖处理时机四、spring三级缓存解决方案4.1前置准备4.2三级缓存源码分析过程4.2.1代码调试技巧4.3为什么使用三级缓存？4.4spring循环依赖解决方案小结五、写在文末一、循环依赖概述循环依赖，叫做循环引用，

全文共1.8w余字，预计阅读时间约60分钟|满满干货，建议收藏！一、介绍在2020年秋季，GPT-3因其在社交媒体上病毒式的传播而引发了广泛关注。这款拥有超过1.75亿参数和每秒运行成本达到100万美元的大型语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）开启了自然语言处理（NLP）领域的新纪元。在这个阶段，大规模预训练模型的涌现彻底改变了NLP的研究和应用格局。大规模语言模型充分挖掘了大量未标注数据的潜力，从而赋予模型更强的语言理解和泛化能力。采用预训练和微调策略的大模型在多个NLP任务上都实现了前所未有的成就，无论是在模型准确性、泛化能力还是复杂任务处理方面，都展示了出色的表现

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍近年来随着人们对城市生活质量、健康状况以及经济发展的关注，环境监测技术已经成为一个热门研究方向。如何从海量数据中提取有意义的信息并快速有效地反应出环境变化、评价环境危机、评估经济发展规划等，成为越来越多研究者面临的新课题。大数据与环境监测（BigDataandEnvironmentalMonitoring）是一个综合性研究领域，涉及包括环境资源利用、环境影响评价、灾害防御、环境效益评估、环境管理、环保政策制定、社会因素影响等多个方面。一般来说，环境监测的任务可以分为四个阶段：第一阶段是原始数据的收集，第二阶段是数据预处理，第三阶段是特征工程，第四阶段是模