随波逐浪

如何在Linux下宝塔面板安装PHP Suhosin扩展？

Suhosin扩展安装

   WordPress已经使用很久，但是第一次遇到这种极为之感兴趣的主题，就是我下面说的主题-- ionMag。  有时候不得不佩服，外国的这团队的设计以及主题的功能。    这是我使用WordPress以来第一次见到如此强大、功能如此详细的主题，但是由于对于英文有点强逼证，出于对主题的好奇，决定对此主题进行翻译。

DeepSeek应用核心优势

如何在wampserver中切换不同的版本以适应本地项目的开发与测试。下面详细记录不同版本的安装与切换。

大模型（Large Model）是指参数规模巨大、计算能力强大的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这类模型通过海量数据和大量计算资源进行训练，能够处理复杂的任务并展现出强大的泛化能力

comfyUi从简单到入门

ComfyUI 是一个基于节点的图形用户界面（GUI），专门为 Stable Diffusion 设计。它通过将图像生成工作流程分解成不同的块（称为节点），用户可以通过链接这些节点来构建复杂的图像生成流程，从而实现精准的工作流定制和完善的可复现性

deepseek 本地部署

大模型应用技术架构

一、自注意力机制（Self-Attention） 核心思想 自注意力机制通过计算同一序列内元素之间的相关性权重，动态捕捉全局依赖关系。与传统注意力机制（关注外部序列）不同，它聚焦于输入内部的关联性。 计算流程 输入：序列 X=X=（每个xixi为词向量） 输出：加权后的上下文向量 Z=Z= 步骤分解： 线性变换：生成Q（Query）、K（Key）、V（Value）矩阵 Q=XWQ,K=XWK,V=XWVQ=XWQ,K=XWK,V=XWV （WQ,WK,WVWQ,WK,WV为可学习参数矩阵） 注意力得分计算 Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V 缩放因子 dkdk：防止点积值过大导致softmax梯度消失 得分矩阵：QKTQKT的每个元素表示词与词之间的关联强度 加权聚合 通过softmax归一化权重后，对Value矩阵加权求和，得到每个位置的上下文向量。 示例解释 以句子 "The animal didn't cross the street because...

Transformer架构概述 Transformer是2017年由Google团队在论文《Attention Is All You Need》中提出的一种革命性深度学习架构。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并成为当今大模型（如GPT、BERT、T5等）的核心基础。其核心思想是通过**自注意力机制（Self-Attention）**替代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），解决了长距离依赖和并行计算效率两大难题。 一、核心设计原理 自注意力机制（Self-Attention） 核心作用：通过计算序列中每个元素与其他元素的关系权重，动态捕捉全局依赖关系。 计算过程： 将输入向量转换为查询（Query）、键（Key）、**值（Value）**三组矩阵。 通过点积计算注意力得分： Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V 其中，dkdk为键向量的维度，用于缩放防止梯度消失。 输出加权后的值向量，反映不同位置的重要性。 示例： 在句子“The cat sat on the mat”中，计算“sat”对“cat”和“mat”的注意力权重，模型可自动捕捉动作与主体的关系。 多头注意力（Multi-Head Attention） 设计目的：增强模型捕捉不同子空间语义信息的能力。 实现方式：将Q、K、V矩阵拆分为多个“头”（如8头），分别进行注意力计算后拼接结果。 MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,…,headh)WOMultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,…,headh)WO ...

当前Ai大模型的应用现状