分词器详解
分词器将文本转为模型可处理的数字序列，主流算法包括BPE、WordPiece和SentencePiece。BPE高效但中文支持弱；WordPiece适合英文，用于BERT；SentencePiece语言无关，尤擅中文。实战中需结合语种与需求选择，并合理配置参数与特殊标记。
🗜️ 模型压缩与量化
模型压缩通过量化、稀疏化、知识蒸馏等技术，减小大模型体积与计算开销，提升推理效率。涵盖INT8/INT4量化、GPTQ、SmoothQuant等方法，支持在资源受限设备高效部署，平衡精度与性能。
Java基础1
本课程涵盖Java核心知识体系：从基础语法（重载/重写、==与equals、异常机制）到面向对象特性，深入集合框架（ArrayList、HashMap原理及扩容）、多线程并发（synchronized、Lock、线程池参数）、JVM内存结构与垃圾回收算法，以及网络编程（BIO/NIO/AIO）、Lambda表达式、反射与泛型等高级主题，并结合Tomcat优化实践，系统提升Java开发能力。
基础算法2
本文系统介绍了加密算法与排序算法的核心知识。涵盖对称加密（如AES、SM4）、非对称加密（如RSA、SM2）、哈希摘要、电子签名及密码存储方案，并深入解析常见排序算法（冒泡、快排、归并等）的原理、复杂度与优化策略，同时涉及字符串反转、正则匹配与二分查找等典型应用，内容全面，理论结合实践，适用于技术学习与面试准备。
6.React框架
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库，核心优势包括：使用虚拟 DOM 提升渲染性能，JSX 使代码更易读，支持服务端渲染以优化 SEO 和首屏加载，组件化结构便于测试与复用。它仅关注视图层，可与其他框架集成。通过 setState 实现状态管理，配合生命周期方法（如 componentDidMount）进行数据获取与更新控制。支持高阶组件、PureComponent 优化渲染，结合 Redux 实现状态集中管理。
🎮 强化学习
强化学习通过智能体与环境交互，基于状态、动作和奖励学习最优策略。核心方法包括价值迭代、Q-learning、策略梯度及Actor-Critic框架，结合在线/离线学习与同/异策略优化，实现高效决策。
⚡ 模型推理加速
大模型推理加速涵盖KV-Cache优化、连续批处理、投机解码、模型并行等技术，通过算法与系统协同优化，提升推理效率。vLLM等框架实现高效部署，兼顾吞吐与延迟，助力大模型落地。
Docker安装Redis
本文介绍Docker部署Redis 6.0.8的单机与集群方案，涵盖配置文件映射、数据持久化、三种分布式存储算法（哈希取余、一致性哈希、哈希槽），重点解析Redis集群的16384个哈希槽设计原理及3主3从集群搭建、读写重定向、扩容缩容操作，助你掌握高可用Redis集群管理。
