基础知识篇

贝叶斯分类器是一种基于 贝叶斯定理 的统计分类方法，广泛用于文本分类、垃圾邮件检测和图像识别等任务。

LangChain 是一个强大的 Python 和 JavaScript 开源库，用于构建与大语言模型（LLMs）集成的应用程序。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 是一种用于分类和回归任务的监督学习算法，尤其在小样本、高维数据的分类问题中表现优异。

1. 什么是GNN？ 图神经网络是一类专门用于处理图结构数据的神经网络。它能有效捕捉节点、边及其局部邻域结构的特征，并生成节点、边或整个图的嵌入表示。

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种深度学习模型。它采用对抗思想，通过两个网络的博弈

循环神经网络（RNN）是一类专门处理序列数据的神经网络模型，适用于时间序列、文本、音频等具有顺序性的数据。RNN的核心特性是其循环结构，使得它能够利用输入的上下文信息。 1. RNN 的核心思想 RN

基于 Spring Boot 开发 Web 应用，并通过 Docker 和 Kubernetes 实现部署。 1. 开发 Spring Boot Web 应用 项目结构 创建一个简单的 Spring

前馈神经网络是最基础的一类人工神经网络结构，也是深度学习的起点。它是由多层人工神经元按照顺序连接组成的模型，信息从输入层逐步向输出层传递（前向传播），没有循环或反馈。

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理数据具有格点结构（如图像）的深度学习模型。CNN尤其擅长处理图像数据，广泛应用于图像分类、目标检测等领域。

决策树（Decision Tree）是一种树形结构模型，用于解决分类和回归问题。它通过一系列的规则将数据逐步划分，最终实现目标预测。决策树模型直观、易解释，是许多机器学习方法（如随机森林和梯度提升树）

线性模型是机器学习中最基础且最重要的一类模型，适用于分类、回归等任务。 其核心思想是通过线性关系建模数据输入与输出之间的关系。 1. 什么是线性模型？ 线性模型的假设：输出是输入的线性组合。 1.1

背景描述 我们获取了爬虫收集的微博数据，其中每条记录包含微博内容、发布时间、关键词等。 目标是分析微博热点，确定指定时间段内出现频率最高的关键词，进而揭示热门话题。

Redis Watchdog 是分布式锁机制中一个关键的设计，用于解决锁在任务执行过程中可能因超时而释放的问题。它通过自动续期机制，确保锁在任务执行未完成时仍然有效。

Redisson 是一个基于 Redis 的 Java 客户端库，它不仅仅封装了对 Redis 的基本操作，还提供了一些高级特性，如分布式锁、分布式集合、分布式队列等。它的设计旨在简化 Redis 的

伪随机数和真随机数是计算机科学和统计学中非常重要的概念。理解它们之间的差异有助于选择合适的随机数生成方案。 伪随机数 定义：伪随机数（Pseudorandom Number）是通过算法生成的数，其看似

在 Java 中，对象转化成字节流的过程通常称为序列化。序列化后的字节流包含对象的字段值以及一些其他信息，用于对象恢复或在网络上传输。

本文正在参加金石计划附加挑战赛——第二期命题。 Go 和 Java 的融合在现代软件开发中越来越受到关注，尤其是在分布式系统和微服务架构中。二者的融合一般是为了取长补短，即结合 Go 的高性能和并发支

MySQL数据库的分区（Partitioning）是为了处理大规模数据，通过将表的数据划分成多个逻辑分区来提升查询效率。每个分区相当于一个独立的存储单元，MySQL能够基于分区条件快速定位需要的数据，

在数据库中，Redo Log 和 Undo Log 是两种日志机制，分别用于不同的目的，保障数据的一致性、完整性和恢复能力。

Unix 系统的“万物皆文件”设计理念是其核心哲学之一，这一理念使得 Unix 系统在设计上具有简洁性和一致性。以下是这种设计理念的一些关键方面： 统一接口： 在 Unix 中，所有东西都是通过文件接