蓝牙信标、UWB等主流室内定位无线技术的参数对比、核心算法和选型指南详解（二）
本文系统解析室内定位无线技术，涵盖蓝牙、Wi-Fi、UWB、RFID、超声波、可见光等主流技术的原理、参数对比与核心算法（RSSI、TDOA、AoA），并提供按精度、成本、场景匹配的选型指南，助力民用、工业、资产盘点及特殊环境下的最优技术选择。如果您想进一步了解定位的案例，欢迎关注、评论留言~也可搜索lbs智能定位。
前馈神经网络
前馈网络（FFN）是Transformer的核心模块，提供非线性变换。标准FFN为两层线性加激活函数，扩展倍数通常为4；MoE则通过稀疏激活、动态路由提升模型容量与效率。常用激活函数包括ReLU、GELU（BERT采用）和SwiGLU（LLaMA采用）。相比标准FFN，MoE参数更多、表达更强，计算更高效。
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，显著提升训练效率与模型性能，广泛应用于各类NLP任务。（238字）
室内定位无线技术的分类和原理全解析（一）
室内定位无线技术通过射频、声波、光信号等解决卫星信号无法覆盖的盲区，实现人员、物资精准定位。主流技术分射频、声波、光学及新兴四大类，涵盖蓝牙、UWB、Wi-Fi、红外、可见光、毫米波等，适用于工业、医疗、园区等多场景，各具精度、成本与部署优势。
吃透OSI七层模型：从底层逻辑到实战落地，一文打通网络通信任督二脉
本文从“底层逻辑拆解+权威标准解读+可落地实战示例”三个维度，用通俗的语言讲透OSI七层模型的每一个细节。所有内容均参考ISO/IEC 7498-1官方标准（OSI模型的权威定义），核心论点100%有据可依；实战示例基于Java语言实现，确保可直接编译运行；同时针对易混淆技术点进行明确区分，帮你真正做到“知其然，更知其所以然”。
Trilium Notes：构建个人知识库的开源神器
Trilium Notes 是一款开源、免费的个人知识管理系统，支持树状结构、笔记克隆、富文本与 Markdown、代码高亮、加密笔记、思维导图及 REST API。可本地部署，跨平台同步，助力构建“第二大脑”，适合学习、研发与创意写作。
对比外部公网IP与局域网内部IP的差异性
综上所述，外部公网IP地址与局域网内部IP地址在功能、应用范围、安全性与管理方式上存在明显的差异性。公网IP地址为网络设备提供了在整个互联网中可识别的唯一身份，而内网IP仅在私有网络中有效，且安全性相对较高。理解这些差异能有助于更好地配合网络地址的规划、管理与安全策略的设计。
短难误判率仅2%，新一代网关路由SHG，在P95不升前提下完胜RouteLLM。
在和 RouteLLM 的两档式对比中 RouteLLM 将约百分之 69.3 的短难请求路由至轻量模型，而本文提出的网关系统将短难请求中落入轻档的比例压缩到约 2.4%，整体 P95 几乎不变。实验表明，短难请求构成了一类独立且在实践中高度相关的 LLM 路由稳健性问题，而针对性的、常数级开销的守护机制可以在不增加整体成本和尾部延迟的前提下，大幅缓解这一问题。
