摘要：编码器-解码器架构是处理序列到序列任务的核心框架，通过编码器将变长输入压缩为状态向量，再由解码器自回归生成目标序列。该架构具有高度通用性，广泛应用于机器翻译、语音识别、文本摘要等场景。其核心优势包括信息压缩能力、生成灵活性及模块化设计。随着注意力机制的引入，有效解决了长序列信息丢失问题。在工业实践中，该架构已拓展至多模态应用，如视频字幕生成、跨语言迁移学习和图文生成系统，通过灵活组合不同编码

本文介绍了计算机系统的四种主要体系结构：单处理器系统（单一CPU执行所有任务）、多处理器系统（提升吞吐量和可靠性，分为对称SMP和非对称AMP）、集群系统（多节点协同工作，提供高可用性）以及Beowulf集群（低成本高性能计算架构）。重点阐述了每种结构的特征、优势及实际应用场景，如嵌入式设备、云服务器、AI训练等。文章从理论和实践两个维度，分析了不同架构在操作系统设计、资源调度和并行计算方面的关键

小批量随机梯度下降（Mini-batch SGD）是深度学习中平衡计算效率与训练稳定性的核心优化方法。本文系统介绍了Mini-batch SGD的理论基础、工程实现与优化技巧，包括：1）算法原理，对比全批量GD和SGD的优缺点；2）硬件加速机制，如矢量化计算和缓存优化；3）批量大小选择策略及对模型性能的影响；4）工业级实现方案，涵盖PyTorch框架应用和大规模训练技巧；5）典型面试问题解析和实战

本节深入探讨了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的核心思想与设计理念，从理论背景、模型架构、PyTorch实现到工程应用等多个角度进行全面解析。BERT通过双向编码器、掩码语言建模（MLM）和下一句预测（NSP）三大技术突破，实现了上下文相关的词表示，显著提升了多义词和语境依赖的处理能力。与传统词向量模型（如W

虽然 CNN 长期统治视觉领域，但随着大型数据集（如 LAION-400m）和强大算力的出现，类模型逐渐开始在大型图像任务中超越 CNN。然而，CNN 的归纳偏置（locality、translation invariance）依然非常重要，尤其在资源受限或小数据量场景中。因此，未来视觉模型很可能融合 CNN 与 Transformer 的优势，共同推动技术演进。

本文系统介绍了深度学习中的基础优化算法——梯度下降。首先从一维梯度下降入手，通过泰勒展开证明负梯度方向可使目标函数单调下降，并讨论了学习率选择的重要性，指出过大或过小的学习率分别会导致发散或收敛缓慢。接着扩展到多维情况，引入梯度向量概念。此外，讲解了牛顿法等自适应方法，分析其快速收敛特性及在非凸问题中的局限性，并探讨了预处理和线搜索等改进策略。最后强调梯度下降是现代优化算法（如Adam）的基础，并

Inception Block、GoogLeNet、模块化网络、全局平均池化、多尺度卷积。

通过 Roboflow 标注数据，不仅效率高，还可以与 YOLOv8 训练无缝衔接。适合你的行人检测、人车同框等项目场景。下一步就是训练模型，验证标注效果啦！如果你也在做视觉检测项目，欢迎一起交流 🚀数据标注是目标检测中最关键的第一步；Roboflow 是一个非常友好的平台，适合入门和项目实践；手动标注虽然慢，但有利于深入理解“目标”与“语义”的边界；自动标注并非万能，手动标注不可或缺；标注过程

📘 本文对应李沐《动手学深度学习》7.3 节内容，讲解 CNN 中控制特征图尺寸变化的两个关键技术：Padding（填充）与 Stride（步幅）。

小节内容总结5.2.1 从头实现MLP初始化权重偏置，自己写ReLU与前向传播5.2.2 简洁实现MLP使用Sequential快速搭建网络5.2.3 小结从单层到多层，训练过程保持一致，模型设计为关键焦点。