6.1 自然语言处理综述
这篇文章综述了自然语言处理（NLP）的发展历程、主要挑战、常见任务，并探讨了如何利用深度学习和飞桨框架来解决NLP任务，同时提出了对NLP未来应用的思考。
Transformer图解
Transformer 是一种在自然语言处理（NLP）领域广泛使用的模型架构该模型通过Self-Attention机制和位置编码技术替代传统的RNN结构，实现了并行处理和更有效的长距离依赖捕捉。Transformer主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，其中编码器负责处理输入序列，解码器则基于编码器的输出生成目标序列。每一层的编码器和解码器内部均采用多头注意力机制（Multi-Head Attention）、前馈神经网络以及残差连接和归一化层，以增强模型的学习能力和稳定性。此外，位置编码的引入使得模型能够在处理无序的输入序列时保留词语的位置信息。
【密码学】一文读懂MT19937
瞄了一眼redis的源码，然后发现里面好玩的东西还挺多的，本文来聊一聊redis当中用到的一个随机数生成算法 mt19937，具体源码参见文末的参考资料，在这里就不贴到文本当中了。对于redis源码里面用的是mt19937-64本文先来看一下32位的版本，对于64位的版本，只不过状态当中元素用的是64位的元素，整个运算过程框架是类似的。
「梅森旋转算法」（「Mersenne twister」）是一个伪随机数生成算法，由松本真和西村拓士在1997年提出来的，可以快速产生高质量的伪随机数，修正了古典随机数生成算法当中的很多缺陷。19937这个名字来源于周期长度为梅森素数 。