前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最基础的神经网络类型，其核心特征是信息单向流动，即数据从输入层经隐藏层传递至输出层，无循环或反馈连接。典型结构包括输入层隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，如像素值；隐藏层通过加权求和和非线性变换提取特征；输出层生成最终预测结果，如分类概率。FNN结构图：单层前馈网络仅含输入层和输出层，适用于简单线性分类。例如感知机（Perce

深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）作为人工智能领域的核心技术，近年来在计算机视觉、自然语言处理、医疗诊断等领域取得了突破性进展。与传统机器学习模型相比，DNN通过多层非线性变换自动提取数据特征，解决了复杂模式识别的难题。本文将深入探讨DNN的定义、核心原理、在自然语言处理中的应用，并通过代码示例展示其实际部署方法。

本实现仅用35行核心代码完成端到端的CNN训练与验证，准确率达98%+。通过模块化设计、日志增强和可视化组件，展现了工业级代码的雏形。读者可在此基础上扩展更复杂的网络结构或部署功能。

NumPy是Python科学计算的核心库，以高效多维数组（ndarray）为核心，支持向量化运算和广播机制，性能远超原生Python。其核心功能包括灵活数组创建、智能索引切片、丰富数学函数库及内存优化机制，适用于数据处理、算法实现和跨库协同。文档详解了数组创建、类型控制、文件交互、重塑转置等基础操作，强调视图与拷贝的内存特性及向量化运算优势。NumPy在AI领域支撑数据预处理、特征工程和模型开发，

本文系统阐述了AI时代程序员必备的9大提问技巧，提出"提问即编译"的核心观点，强调精准提问是提升人机协作效率的关键。通过四步黄金法、背景需求法、角色代入法等结构化方法，结合代码优化、架构设计等20+技术场景案例，解析如何构建符合Transformer模型理解逻辑的提示词。文章揭示92%的初级用户存在AI潜能浪费现象，指出提示词工程学已成为程序员核心竞争力，并给出建立提问模板库、对话复盘等3项落地建

在文本编辑器领域，Notepad++凭借其轻量级特性和强大的插件生态，成为开发者群体中的热门选择。作为基于Scintilla组件构建的编辑器（Scintilla是开源的代码编辑控件，被Notepad++、Geany等知名工具广泛采用），其插件开发体系具有独特的技术特点。本文是AI辅助开发系列的第二篇，前序文章已实现通过WinHttp封装C++访问大模型的SDK。本篇将聚焦于构建Notepad++插

本文系统解析了Transformer架构的核心原理、技术演进及应用实践，Transformer凭借自注意力机制、位置编码和多头注意力等创新，解决了传统RNN的长程依赖问题，支持并行计算，成为NLP和CV领域的基石。详述了DeepSeek等模型的优化策略，包括混合专家系统（MoE）、分层注意力和Flash Attention 2等技术，显著提升长序列处理效率。通过代码示例，演示了简化版Transfo

大语言模型处理用户输入的核心流程包含预处理、子词算法分词、词汇表映射ID、嵌入层向量转换及Transformer编码生成响应。常见误解包括：1）误将分词视为简单按字分割，实际采用BPE等动态子词算法；2）误认为向量化需外部查询，实为模型内置嵌入矩阵运算；3）混淆token化与向量化为同一阶段，实为离散符号到连续空间的分步映射。理解这些机制对优化模型应用、规避幻觉风险具有关键作用。

本博客详细解析了基于WinHTTP封装的C++ HTTP客户端类SimpleHttp的设计与实现。该类支持同步/异步请求及流式数据处理，核心功能包括：1）通过WinHTTP API实现HTTP/HTTPS通信，自动处理SSL加密；2）采用多线程技术分离数据接收与主线程，通过线程安全队列实现流式响应缓存；3）提供简洁接口封装GET/POST请求，支持自定义请求头与JSON参数；4）异常处理机制覆盖网

AiCoder是专为Notepad++设计的AI辅助插件，支持嵌入式提问（选中文本分析优化）、对话式提问及自定义提示词模板。需Windows 7+/Notepad++ v7.9以上版本，安装时需下载对应脚本并配置API密钥（推荐无问芯穹平台）。功能包括代码解读、优化、注释及侧边栏对话，通过快捷键或菜单操作。配置需编辑config.json文件，提供常见问题解答如安装失败处理、API错误代码解析，但