多模态融合是将不同模态信息（如图像、文本）进行联合建模的技术，核心挑战在于处理异质数据的时空对齐和语义关联。融合方法按阶段分为早期（输入层拼接）、晚期（决策层合并）和中间融合（主流方法）。现代技术主要包括：基于注意力的跨模态交互（如BLIP）、门控机制动态加权（如MFHM）、张量积建模二阶关系（如MUTAN）、轻量适配器注入（如LLaVA）以及生成式隐式融合（如Flamingo）。当前趋势是通过冻

SmoothQuant是一种高效的LLM量化方法，通过数学变换将激活值中的异常值影响迁移到权重上，实现INT8量化。核心思想是引入平滑因子s，对输入激活和权重进行等价变换：Y = (X·diag(s)^{-1})·(diag(s)·W)。平滑因子根据通道最大值和迁移强度α计算，平衡量化难度。该方法可离线完成，无运行时开销，适用于Transformer各层。实验表明，SmoothQuant能在保持模

正则表达式主要用于字符串的模式匹配，或者是字符的匹配。正则表达式还可以将一些非结构化的文档内容转化为结构化。另外一个作用是去除噪声，可以将无关的文本内容去除掉。

基于规则的分词，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词逐一匹配，找到则切分，否则不切分。以上主要总结了三种规则匹配方法，正向最大匹配法，逆向最大匹配法，和双向最大匹配算法，并给出了相应的代码实现，以上代码都可以直接运行出结果。

在Python中使用LSTM（长短期记忆网络）通常涉及使用深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。这些库提供了构建、训练和评估LSTM模型的必要工具和函数。以下是一个使用TensorFlow中的Keras API来实现LSTM模型的基本示例。

向k8s集群中添加节点，有时候会遇到各种问题，因此总结了下步骤。

在日常的工作中经常需要在k8s集群中部署应用，并创建service，步骤虽然简单，但是缺经常忘记，因此总结了下具体的过程，以ngnix为例子。

通常情况下，容器运行起来之后，写入到其文件系统的文件是暂时性的。当容器崩溃后或者人为杀死后，如果kubelet重启该容器，此时原容器运行时写入的文件将丢失，因为容器将重新从镜像创建。etcd技术正好可以满足k8s数据共享的需求

时间序列是随时间变化的同一变量（或变量集合）的一系列测量结果。通常情况下，这些测量是在均匀间隔的时间点上进行的，例如每月或每年。让我们首先考虑一个问题，我们有一个作为时间序列测量的y变量。例如，我们可能有y作为全球温度的测量结果，每年进行一次观测。为了强调我们对时间内测量值的存在，我们使用下标"t"代替通常的"i"，即表示在t时间段内进行的测量。自回归模型是指将时间序列中的一个值回归到该时间序列的