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引言

BERT 的“预训练范式”是现代自然语言处理（NLP）的核心。它让我们能够从未标记的原始文本数据中学习语言的深层结构。

You shall know a word by the company it keeps.
一个词的意义取决于它经常出现的上下文（语境）
语言的逻辑是代数的，语义的结构是几何的。
—— 现代人工智能思想的核心洞见

向量、导数与偏导构成了大语言模型的数学基础，损失函数与梯度计算则是其核心机制。
向量用于表达语义，损失函数用于衡量模型预测与真实目标的偏差。
对损失函数各参数求偏导，得到梯度，从而揭示最优方向。模型沿梯度不断更新参数，反复迭代，使损失逐步减小、性能持续提升——这正是大模型“学习”的本质过程。

大模型的核心不是“懂语言”，而是“在向量空间里找到了语言的几何结构”。

中国电竞强不强？强。
但为什么每次遇到韩国的 T1，总是在第五局崩盘？
明明我们有更悠久的文化、更深的底蕴、更庞大的投入，却总差那么一点冷静。
这不是技术问题，而是体系与文化底层结构的问题。

为团队提供一个共享的开发环境，能在代码更新时自动拉取最新代码、构建并启动服务，同时轻量化、易维护。本文记录了从需求到最终实现 Windows 上自动更新服务的全过程，包括问题分析、脚本优化与定时执行的思路。

在早期 Markdown 的语境中，符号 > 是引用（Blockquote） 的标记，用来表示这段文字不是作者原文，而是引用他人或前文的内容。

然而，随着 Markdown 在文档与知识写作领域的广泛使用，这个符号逐渐演化为一种语义块的载体——它不仅能表达“引用”，还承担“提示”“结论”“说明”等作用。

在分层架构中，清晰一致的命名能显著提升代码的可读性和可维护性。
本文总结了 Controller / Service / DAO 三层在实际项目中的命名规范与语义边界。

学习 Program Development by Stepwise Refinement 时，我发现自己对排列与组合的理解还停留在直观的乘法原理上，甚至容易混淆两者。

“软件工程的目标是掌握复杂性，而非制造复杂性。”
—— Niklaus Wirth

尼古拉斯·维尔特（Niklaus Wirth，1934–2023）是计算机科学界的先驱之一，他的思想奠定了现代软件工程和编程语言设计的基础。
他以极强的系统思维与简洁美学著称，其核心理念可概括为：简单、高效、系统化。