本文介绍了自然语言处理(NLP)的学习路径，分为四个阶段：1) NLP基础理论，包括文本预处理、词向量表示和基础任务；2) 统计语言模型与传统机器学习方法，如N-gram、HMM、CRF和主题模型；3) 深度学习在NLP中的应用，涵盖RNN、Transformer和预训练语言模型；4) 进阶与前沿技术，包括大模型、多模态和低资源NLP。文章详细讲解了每个阶段的核心概念、算法原理和实现方法，并提供了

MEV 原意是 Maximal Extractable Value（最大可提取价值）。字面意思：指矿工或验证者通过在他们生产的区块中包含、排除或重新排列交易，所能获得的总价值。直白解释：在区块链上，谁有权打包区块，谁就拥有对交易排序的“最终解释权”。有些聪明的机器人（搜索者）和验证者发现，通过调整交易的先后顺序，可以额外赚到很多钱，这部分利润就叫 MEV。前跑交易是实现 MEV 的最常见手段之一。

Linux核心知识点摘要 Linux是一个基于Unix理念的开源操作系统，其核心特点包括：模块化设计、"一切皆文件"的哲学思想、大量小而专的工具组合。主要组件包含内核（管理进程、内存、设备）和Shell（用户交互界面）。文件系统采用标准的树状结构（FHS），具有严格的权限管理机制（rwx权限位）。系统提供丰富的命令行工具（ls/grep/find等）和软件包管理系统（APT/Y

本文介绍了自然语言处理(NLP)的学习路径，分为四个阶段：1) NLP基础理论，包括文本预处理、词向量表示和基础任务；2) 统计语言模型与传统机器学习方法，如N-gram、HMM、CRF和主题模型；3) 深度学习在NLP中的应用，涵盖RNN、Transformer和预训练语言模型；4) 进阶与前沿技术，包括大模型、多模态和低资源NLP。文章详细讲解了每个阶段的核心概念、算法原理和实现方法，并提供了

使用网格搜索 (GridSearchCV) 和交叉验证 (CV) 找最好的 K 值。回归: MSE (均方误差), MAE (平均绝对误差)。智能体 (Agent) 通过与环境交互，赚取奖励 (Reward)。欧氏距离 (平方开根号)、曼哈顿距离 (绝对值)、切比雪夫距离。看最近的 K 个样本是什么类别，我就选什么类别。K 值的选择是 KNN 中最重要的超参数，它直接决定了模型的表现。，将输出映射

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