在现代计算语言学和大规模语言模型（LLM）的架构体系中，分词器（Tokenizer）是连接人类自然语言与机器数值计算的唯一底层接口。

Redis（全称为Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值对存储系统，具有快速、灵活和可扩展的特性。它是一个基于内存的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理。

作为Astral团队推出的下一代Python工具链，uv凭借Rust底层架构和极致性能，正在重构全球数百万开发者的工作流。本文将从零开始详解uv的核心语法、进阶技巧.

在Python开发中，包管理工具的选择直接影响项目的可维护性、依赖隔离和协作效率。本文将从核心功能、适用场景、操作实践等角度，全面解析四大主流工具：**venv**、**conda**、**poetry**和**uv**，并对比其优缺点，助你找到最适合项目的解决方案。

随着论文《Attention is All You Need》的发表，常用的RNN结构逐渐被抛弃。出现了基于attention的Transformer模型架构。

线上环境docker容器中使用python多进程开发时遇到另一个小坑，做一下记录。问题表现为docker容器卡死，不执行程序并且也不再消费消息队列中的任务。

如今很多NLP任务都会在Bert等预训练模型的基础上进行fine-tuning，可能很多人没有意识到在任务领域上进行新的预训练会进一步提高模型效果，下面这篇论文就从多个实践角度证明了这种方法的可行性。

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，一般的也可以识别特定类型的、人为规定的实体。

语言模型本质是计算给定序列的概率，而神经网络强大的非线性拟合能力很适合拟合概率分布。并且神经网络模型可以获取到当前词汇下文的信息，这一点是N-gram语言模型所不具备的，另外神经网络模型能够利用到的的上下文词汇长度要比N-gram模型长的多。

N-gram模型是一种基于马尔科夫假设的语言模型，即当前词出现的可能性大小只与这个单词前面一个或者几个单词有关，而与这几个单词之外的其他单词无关。

语言模型（Language Model），是对语句的概率分布的建模。对于语言模型，输入为字或者单词组成的序列，输出为这个序列的概率。

python并发编程中的协程。协程，又称微线程，英文名Coroutine，是运行在单线程中的“并发”，协程相比多线程的一大优势就是省去了多线程之间的切换开销，获得了更高的运行效率。