Transformer基础结构
Transformer由Vaswani等人于2017年提出，基于自注意力机制，摒弃传统循环结构，实现并行化处理，显著提升长距离依赖建模能力。其核心包括编码器-解码器架构、多头注意力、位置编码、残差连接与层归一化，广泛应用于NLP及多模态任务，是当前大模型的基础架构。（238字）
前馈神经网络
前馈网络（FFN）是Transformer核心模块，提供非线性变换。主流结构为Linear→Activation→Linear，常用激活函数包括ReLU、GELU（BERT采用）和SwiGLU（LLaMA采用）。MoE通过稀疏激活提升参数规模与表达能力，兼顾计算效率，相较标准FFN更具扩展优势。
🧠 前馈神经网络
前馈网络（FFN）是Transformer核心组件，提供非线性变换。标准FFN为两层线性加激活函数，MoE则通过稀疏激活提升参数效率。常用激活函数包括ReLU、GELU和SwiGLU，其中SwiGLU被LLaMA采用。MoE虽参数多但计算高效，表达能力更强。
ES6框架
本文详解ES6开发环境搭建（Webpack+babel）、JS模块化演进、class与构造函数区别、Promise原理实现、常用特性（let/const、箭头函数、Proxy、数组方法）、async/await与Generator，以及ES Module等核心知识点，系统梳理前端进阶必备技能。
Angular框架
本文深入解析Angular核心概念，涵盖ng-show与ng-if的性能差异、$rootScope与$scope的关系、表达式机制、Digest周期、定时器与监听器的取消方法。同时探讨Directive的restrict属性、作用域绑定方式及模块间通信策略。此外，介绍性能优化技巧、单元测试实践、Angular 2生命周期钩子、路由机制、事件发射器、AOT编译、安全防护与Shadow DOM等高级主题，全面提升开发技能。
Transformer基础结构
Transformer是Vaswani等人于2017年提出的基于注意力机制的神经网络，彻底革新了自然语言处理。其核心为编码器-解码器架构，通过自注意力机制并行捕捉长距离依赖，结合位置编码、残差连接与层归一化，显著提升建模效率与性能，成为BERT、GPT等大模型的基础。
NodeJS框架
JavaScript为避免DOM渲染冲突采用单线程模型，异步任务通过任务队列和事件循环（EventLoop）实现。同步任务在执行栈中执行，异步任务进入任务队列等待回调。Node.js利用libuv进行事件驱动，支持子进程（exec、spawn、fork）提升性能。Express基于中间件线性处理，Koa采用洋葱模型，支持async/await，错误处理更优。
NodeJS框架
Node.js基于事件驱动与单线程模型，通过Event Loop实现异步回调，利用libuv处理多线程任务。JavaScript单线程避免DOM冲突，Web Worker可启多线程。任务队列管理异步事件，配合setTimeout、setImmediate、process.nextTick控制执行顺序。Node通过child_process模块创建子进程实现并发。Express和Koa为常用框架：Express集成路由中间件，采用callback；Koa基于async/await或generator，结构轻量，错误处理更优，中间件为“洋葱模型”，流程清晰。
Angular框架
本文深入解析Angular核心概念，涵盖ng-show与ng-if的差异、$rootScope与$scope的关系、表达式机制、Digest周期、Directive作用域绑定、模块通信方式及性能优化策略。同时探讨Angular 2生命周期钩子、AOT编译、路由原理、事件发射器、Observable与Promise区别等高级主题，助你全面掌握Angular开发要点。（238字）
Transformer基础结构
Transformer是Vaswani等人于2017年提出的基于注意力机制的神经网络，采用编码器-解码器结构，通过自注意力并行处理序列，捕获长距离依赖。核心创新包括多头注意力、位置编码、残差连接与层归一化，显著提升训练效率与性能，广泛应用于NLP任务，取代传统RNN模型。（238字）
