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。

本博客详细介绍了Notepad++插件的扩展设计，重点实现多平台、多模型及认证体系三大核心能力。通过配置文件动态切换平台，采用分层架构抽象出多种认证方式（Basic/Bearer/ApiKey等），通过策略模式统一处理授权头生成，确保安全性与扩展性。模型管理模块支持手动配置与自动发现双模式，预留models_endpoint接口为动态模型同步奠定基础。

本文系统阐述了SM4国密算法的技术体系与工程实践。通过分组密码基础理论建立算法框架，明确其128位分组/密钥长度及32轮迭代结构。在原理层面，重点解析轮函数中复合域S盒的非线性变换机制，并对比ECB/CBC工作模式的适用场景。安全性分析从差分攻击概率到侧信道防御方法，论证算法合规性，并通过性能数据揭示与AES的差异。最终以CBC模式源码实现收尾，提供Header-Only库设计与单元测试验证方案，

本文围绕SM2算法展开，系统介绍了其技术原理与实现方法。首先，从算法基础入手，概述了SM2的核心数学原理、关键参数及组件构成。接着，深入解析了数字签名、加密解密流程以及密钥交换协议，并探讨了椭圆曲线数学优化技术，展示了SM2在性能与安全性上的优势。安全性分析部分则从算法设计、抗攻击能力及与RSA/AES的对比入手，全面评估了SM2的安全性。最后，通过C++跨平台自实现（Header-Only）展示

文章深度解析了大模型监督微调（SFT）技术，阐述了其作为连接预训练模型与具体应用的关键技术层的重要性。文章详细介绍了SFT的核心理论框架，包括语义空间重构、训练动力学特性等，并探讨了其优势与局限。通过具体的应用场景和前沿发展方向，文章展示了SFT在垂直领域适配、交互模式塑形和安全边界控制等方面的应用。同时，文章还提供了实践启示，强调了训练数据质量、学习率调度策略和模型评估的重要性。最后，文章展望了

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

本文系统介绍了Python数据处理库Pandas的核心功能与实践应用。Pandas以Series和DataFrame为数据结构，提供数据清洗、时间序列处理等高效功能，支持向量化运算和内存优化。文章详细讲解了安装方法、核心数据结构、数据处理能力、工程实践技巧及性能优化策略，旨在帮助读者快速掌握Pandas，为深度学习模型训练打下基础。

C++20四大核心特性解析：提升开发效率与安全性 C++20作为重要里程碑，引入了多项革命性特性。本文重点剖析了四个关键改进： std::span：提供安全连续的序列视图，解决传统指针传递的边界安全问题，支持零拷贝操作原生数组和容器，具备子视图功能。 结构化绑定：简化复合数据访问，支持直接解构pair、tuple和结构体成员，提升代码可读性，特别适用于map遍历等场景。 控制流初始化：允许在if/

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，

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