大部分程序员由于理工科的背景，有一些高数、线性代数、概率论与数理统计的数学基础。所以当机器学习的热潮来临的时候，都跃跃欲试，对机器学习的算法以及背后的数学思想有比较强烈的探索欲望。本文的作者就是其中的一位。然而实践的过程中，又发现数学知识的理解深度有些欠缺，在理解一些公式背后的意义时，有些力不从心的感觉。因此梳理了一些数学上的知识盲点，理顺自己的知识脉络，顺便分享给有需要的人。本文主要讲解余弦相似

本文探讨了 NLLB 翻译模型与 ChatGPT 在小语种应用中的双向优化策略。首先介绍了 NLLB-200 的背景、数据、分词器和模型，以及其与 LLM（Large Language Model）的异同和协同关系。接着列举了实战与应用的案例，包括使用 ChatGPT 生成的样本微调 NLLB-200 和使用 NLLB-200 的翻译结果作为 LLM 的 prompt 等。通过本文的研究和实践，可

本文通过depth-anything获取图片的深度图，同时基于pixi.js，通过着色器编程，实现了通过深度图驱动的伪3D效果。该方案支持鼠标/手势与手机陀螺仪双模式交互，在保证性能的同时，为不同终端用户提供沉浸式的视觉体验。

。本文主要介绍EDAC（Error Detection And Correction）框架在内存预测方面的应用。首先介绍了EDAC应用的背景，接着是EDAC的原理介绍，然后通过EDAC安装——配置——测试过程详细的介绍了EDAC在vivo服务器上的应用，最后提出了内存预测使用EDAC的方案总结以及服务器RAS（Reliability, Availability and Serviceability

本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。

本文聚焦多模态大语言模型（MLLMs）在文档问答（DocQA）任务中的性能提升，提出无需改动模型架构或额外训练的结构化输入方法，通过保留文档层次结构与空间关系（如标题、表格、图像位置）优化理解能力。研究发现，传统无结构OCR输入导致注意力分散，性能下降，而 LaTeX 范式结构化输入显著提升表现。注意力分析揭示其诱导“结构化注意力”，减少无关区域干扰，聚焦语义核心。在MMLongBench、Pap

本文聚焦多模态大语言模型（MLLMs）在文档问答（DocQA）任务中的性能提升，提出无需改动模型架构或额外训练的结构化输入方法，通过保留文档层次结构与空间关系（如标题、表格、图像位置）优化理解能力。研究发现，传统无结构OCR输入导致注意力分散，性能下降，而 LaTeX 范式结构化输入显著提升表现。注意力分析揭示其诱导“结构化注意力”，减少无关区域干扰，聚焦语义核心。在MMLongBench、Pap

本文详细介绍漏斗模型的概念及基本原理，并阐述了其在平台内部的具体实现。针对实际使用过程的问题，探索基于 ClickHouse漏斗模型实践方案。

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号链接： https://mp.weixin.qq.com/s/l4vuYpNRjKxQRkRTDhyg2Q作者：陈王荣分布式任务调度框架几乎是每个大型应用必备的工具，本文介绍了任务调度框架使用的需求背景和痛点，对业界普遍使用的开源分布式任务调度框架的使用进行了探究实践，并分析了这几种框架的优劣势和对自身业务的思考。一、业务背景1.1 ...

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号链接：https://mp.weixin.qq.com/s/npRRRDqNUHNjbybliFxOxA作者：刘延江近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力...