启用BBR拥塞控制算法
BBR是谷歌开发的TCP拥塞控制算法，能显著提升高延迟、轻微丢包网络下的传输性能。本文介绍在Linux系统上启用和验证BBR的步骤，包括检查内核版本、修改sysctl配置、应用并验证设置，帮助用户优化网络传输速度。
大语言模型的核心算法——简要解析
大语言模型的核心算法基于Transformer架构，以自注意力机制为核心，通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力，位置编码（如RoPE）解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率，GQA平衡性能与资源消耗。训练上，DPO替代RLHF提升效率，MoE架构实现参数扩展，Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。
量子机器学习入门：三种数据编码方法对比与应用
在量子机器学习中，数据编码方式决定了量子模型如何理解和处理信息。本文详解角度编码、振幅编码与基础编码三种方法，分析其原理、实现及适用场景，帮助读者选择最适合的编码策略，提升量子模型性能。