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

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DeepSeek Function Calling 是一种通过自然语言交互实现智能工具调用的技术架构，其核心在于将大语言模型（LLM）转化为“智能调度器”，实现对外部工具和服务的动态调用。该技术通过五步流程运作：用户输入自然语言指令→模型识别意图并暂停生成→生成结构化参数→外部系统执行调用→整合结果生成最终回复。相较于传统API开发，其突破性体现在自动参数映射、思维链可视化及并行调用能力。

本文提供VS Code本地部署大模型代码助手的插件对比及部署指南。介绍了Continue、CodeGPT等6款插件的优缺点与适用场景，推荐基于隐私、硬件和环境需求选型。部署步骤涵盖Ollama安装、模型拉取及Continue扩展配置，实战演示了代码补全、修复和文档查询功能，强调本地化优势如数据隐私和零成本。

召回是RAG系统的核心环节，其本质是通过向量化、关键词匹配等技术，从海量知识库中筛选与用户问题相关的信息片段，为后续生成阶段提供精准上下文支持。与评估指标“召回率（Recall）”不同，Retrieval是动态的筛选过程，需平衡查全率与精确率。实现方法包括关键词匹配（快速但语义局限）和语义搜索（理解意图但需算力），优化策略建议采用混合搜索、动态分块及多模态处理。评估召回效果需关注命中率、排序质量及

向量数据库是AI时代的“数据配对专家”，用向量化思维解决非结构化数据的存储和检索难题，尤其适合需要。

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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

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