本文介绍了ElasticSearch在Windows系统下的安装与基础配置步骤。主要内容包括：下载解压ElasticSearch 8.14.3版本，讲解目录结构；配置JDK环境变量（ES_JAVA_HOME和ES_HOME）；关闭安全认证便于初学者使用；解决启动日志乱码问题；以及通过9200端口访问服务。适合ElasticSearch初学者快速搭建开发环境，文中特别说明了各版本对Java的依赖关系

这篇文章深入剖析了Transformer架构，从其工作流程、编码器与解码器的详细结构，到多头注意力机制、残差连接、层归一化等关键模块，结合丰富代码示例，清晰展示了Transformer如何处理序列数据并生成文本。无论是初学者还是进阶研究者，都能从中快速掌握Transformer的核心原理与实现细节，是理解现代NLP技术的绝佳读物。

摘要：本文系统介绍Elasticsearch核心概念与操作，重点解析全文搜索、倒排索引原理及与传统数据库概念对比。详细说明映射管理（Mapping）、索引管理（Index）和文档管理（Document）的关键操作，包括创建/查询/更新/删除等API使用。深入分析多表关联四种方案（嵌套对象、父子文档、宽表冗余、业务端关联）的适用场景与性能特点，提供不同业务场景下的最佳实践建议。全文通过丰富示例代码（

本文介绍了Sentinel流量治理组件的核心功能与实战应用。主要内容包括：1. Sentinel基础概念与工作原理，作为微服务流量治理组件，提供流量控制、熔断降级等能力；2. 详细配置指南，涵盖流控规则（QPS/线程数）、熔断策略（慢调用/异常比例/异常数）等核心功能；3. 规则持久化方案，通过Nacos实现配置中心化管理；4. 与主流框架整合，包括RestTemplate限流保护、OpenFei

Accuracy、Precision、Recall主要用于分类任务（如翻译、摘要），评估模型预测的准确性、精确性和覆盖性。而BLEU、ROUGE用于生成任务（如情感分析、意图识别），如机器翻译和文本摘要，评估生成文本的质量。PPL（困惑度）则用于评估语言模型本身的预测能力，不直接涉及具体任务的结果。核心定位与任务类型指标类型适用任务核心目标生成任务（文本生成、翻译、摘要）评估生成文本的质量（内容匹

NN→ 类比：盲人摸象，每个神经元独立感知全局特征→ 局限：输入图像需展平为向量，丢失空间信息（如将28x28图片变成784维向量）CNN→ 类比：人类视觉系统，先识别边缘→形状→物体→ 实战：用3x3卷积核扫描猫的图片，提取耳朵、胡须等局部特征RNN→ 类比：阅读理解，需记住前文才能理解后文→ 痛点：输入句子“The cat sat on the mat”，到第6个单词时可能已遗忘“cat”Tr

Accuracy、Precision、Recall主要用于分类任务（如翻译、摘要），评估模型预测的准确性、精确性和覆盖性。而BLEU、ROUGE用于生成任务（如情感分析、意图识别），如机器翻译和文本摘要，评估生成文本的质量。PPL（困惑度）则用于评估语言模型本身的预测能力，不直接涉及具体任务的结果。核心定位与任务类型指标类型适用任务核心目标生成任务（文本生成、翻译、摘要）评估生成文本的质量（内容匹

分布式ID方案选型指南 本文对比主流分布式ID方案的核心指标与技术特性：UUID简单但无序，适用于非数据库场景；Snowflake趋势递增但存在时钟回拨风险；美团Leaf通过号段双Buffer实现高可用；百度UidGenerator采用RingBuffer预缓存提升性能但存在时间限制；CosId以无锁号段链设计实现1.27亿/秒超高吞吐。选型需权衡有序性、性能与运维复杂度，CosId在分库分表等高

本文详细介绍了三种Java多数据源切换方案：AbstractRoutingDataSource、多SqlSessionFactory和dynamic-datasource框架。AbstractRoutingDataSource作为Spring原生方案灵活性高但较复杂；多SqlSessionFactory适合异构数据库但配置繁琐；dynamic-datasource框架功能完善且易于使用，是生产环境

NN→ 类比：盲人摸象，每个神经元独立感知全局特征→ 局限：输入图像需展平为向量，丢失空间信息（如将28x28图片变成784维向量）CNN→ 类比：人类视觉系统，先识别边缘→形状→物体→ 实战：用3x3卷积核扫描猫的图片，提取耳朵、胡须等局部特征RNN→ 类比：阅读理解，需记住前文才能理解后文→ 痛点：输入句子“The cat sat on the mat”，到第6个单词时可能已遗忘“cat”Tr