前言transformer火了这么久，在视觉，文本，多模态等领域各种刷榜，某天有空看到这篇推送 熬了一晚上，我从零实现了Transformer模型，把代码讲给你听后来发现有点小问题, 以及代码风格可能自己不是特别喜欢，然后就动手改一改。Anyway, 很感谢原作者本着开源和分享的精神，看他的代码确实很有收获。分析首先定义config类，这里规定我们一些超参数。class Config(object

前言在学习dcgan的时候，发现有段代码用到了转置卷积，看着他们维度计算部分有点迷糊，决定回忆一下。本来想着既然有人写了，那就不写了吧，后来想着反正以后搞cv，应该大概率需要到，还是复习一下吧。书写本文时参考了卷积输出尺寸和转置卷积输出尺寸的计算方式卷积之后维度的计算卷积import torchimport torch.nn as nndownsample = nn.Conv2d(16, 16,

优点：自动化高可用：实现了主从架构的自动故障转移，大幅减少系统停机时间。配置中心：作为客户端服务发现的权威来源。局限性：写操作无法扩展：故障转移后只是更换了主节点，写压力仍然集中在一个节点上。异步复制数据丢失：和主从复制一样，切换期间可能因异步复制丢失少量数据。容量瓶颈：所有节点存储全量数据，受单机内存容量限制。总结：哨兵模式是解决Redis主从架构高可用问题的标准方案。当您的业务需要读写分离，且

MCP（Model Context Protocol）是连接AI模型与外部工具和数据源的标准适配器，解决了模型无法直接调用真实世界API和工具的问题。它通过三大核心功能扩展模型能力：1）突破纯文本限制，让模型能操作现实工具；2）管理上下文，突破token限制；3）提供安全沙箱管控权限。安装使用MCP需要先安装uv包管理工具，然后构建Python项目并添加MCP依赖。通过Python SDK可快速创

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编译型语言（C/C++/Go/Rust）源代码 → 编译器 → 机器码 → 直接执行特点：执行快，需要编译，平台相关解释型语言（Python/JavaScript）源代码 → 解释器 → 逐行解释执行特点：跨平台，执行慢，无需编译混合型/字节码语言（Java/C#）源代码 → 编译器 → 字节码 → JVM/CLR → 执行特点：一次编译，到处运行。

前言在Mac上没有了dev这样的工具，我的clion又过期了。然后我就打算在mac上配合vscode通过使用cmake方便进行多文件的编译。单个文件的直接使用gcc, g++命令即可，具体可查看我上一篇博客: g++编译cpp(Mac env)例子项目结构add.hint myAdd (int num1,int num2) {return num1 + num2;}int mySub (int n

前言前天，有个学弟问了一下如何零基础学习一门编程语言。之前呢，我是先学c了，然后发现c++的面向过程部分差不多，于是就继续学cpp。然后这个学弟有些学习方式个人不太建议，所以专门拿出来说一下。......

前言要打国赛了，赶紧先抱一下佛脚。2021省赛 c++ A2020蓝桥国赛c++ A2020蓝桥国赛 c++ B(部分)2019蓝桥杯国赛c++ A组推荐阅读：蓝桥杯国赛 C/C++ ABC组题解（第四届 ~ 第十二届）题目