摘要： AI经历了从符号主义（规则系统）到机器学习（数据驱动），再到深度学习（神经网络）的演进。自然语言处理（NLP）是AI的核心领域，早期依赖统计方法，后由Transformer架构（基于自注意力机制）革新。大语言模型（LLM）如GPT通过海量数据预训练（T-P-G原则：Transformer结构、预训练、生成式预测）实现文本理解与生成，其核心是逐token概率预测。Transformer的并行

Java源文件反编译成汇编语言：1.javac将Java源文件编译为.class文件，2.javap将.class文件反编译成汇编语言

前趋图与PV操作，一般出现了，分值在2~3分左右，技巧性很强。

Ollama 提供了一系列强大的命令，方便用户管理和运行语言模型。以上命令可以帮助你高效使用 Ollama，完成模型创建、运行、管理等操作。

使用Docker Desktop搭建本地大模型可视化界面。Docker Desktop 版本：v4.37.1汉化文件：app-4.37-windows-x86.asar。

使用Docker Desktop搭建本地大模型可视化界面。Docker Desktop 版本：v4.37.1汉化文件：app-4.37-windows-x86.asar。

ElasticSearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于各种数据检索、实时分析和日志管理场景。它是基于 Apache Lucene 构建的，提供了比 Lucene 更强大的分布式能力和更高效的搜索与分析性能。ElasticSearch 在多个领域都有广泛的应用，包括日志数据分析、监控、实时搜索、推荐系统等。ElasticSearch 提供了强大的 RESTful API，便于与其他

elastic-job 是由当当网基于quartz 二次开发之后的分布式调度解决方案 ， 由两个相对独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。elastic-job主要的设计理念是无中心化的分布式定时调度框架，思路来源于Quartz的基于数据库的高可用方案。但数据库没有分布式协调功能，所以在高可用方案的基础上增加了弹性扩容和数据分片的思路，以便于更大限度

应用之间交互，不像前后台之间交互，那么方便可以定义命名一致，因为正常开发中，可能是多个团队编写的接口去互相访问，因此开发过程接收方和发送方传递的参数命名可能不完全一致，所以，你单纯的定义一个对象去接收，如果命名不一致，你就会得不到值。如果在联调时才发现这种情况，再去改字段，可能涉及多个文件的依赖关系，改起来很麻烦。因此接口见交互使用json来接收数据。通过@JSONField，可以使接口报文的字段

在前端开发中，npm 和 Yarn 是两大主流包管理器，各有优劣。Yarn 由 Facebook 开发，安装速度更快，支持离线缓存，安全性强，适合中大型项目和 Monorepo。npm 由官方维护，适合个人项目和小型组件库，v7 后性能有所提升。两者均兼容 npm 仓库，但同一项目中不应混用。选择时需根据项目类型和团队规范决定。对于使用 React、Vue 等框架的开发者，推荐使用 Vite +