Transformer是目前最流行的深度学习架构之一，广泛应用于大语言模型（LLM）和计算机视觉等领域。
它的核心创新在于引入了自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够更好地捕捉输入数据中的长距离依赖关系。
可视化Transformer
扩展链接-可视化Transformer
常见问题
一些常见问题的解答
Java相关教程
Java基础到进阶，已完成Java基础和JavaWeb
数据库教程
从MySQL到Redis，目前正在完成Redis的教程
中间件
各类中间件的学习笔记，目前正在完成微服务的内容
Java算法
分享Java算法的知识点，以及每日分享算法解题思路
神经网络就是模仿人脑神经元的结构，其典型应用就是Transformer架构。
神经网络的基本结构
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
每一层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。
输入层接收外部数据，隐藏层进行特征提取和变换，输出层产生最终结果。
图：神经网络的基本结构
有一段时间没有更新了，主要是去实习了，再加上这学期学校课比较多，导致没有时间更新😩
先讲一下这几个月，AI Coding工具的使用心得吧。
AI Coding工具的选择
目前主流的AI Coding工具，国外的Codex 和 Claude Code，国内 Qoder 和 TRAE
- 这几个工具中，Codex 和 Claude Code 可以通过CC Switch自定义模型。而Qoder 和 TRAE 应该也是可以的（具体没有去尝试，但大概率是可以的）
在工具选择上，我的建议是，用的什么模型就选择对应Coding工具是最好的
JVM内存区域
JVM由 方法区（元空间）、堆、虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器 组成
- 按线程共享/私有划分
- 线程共享：堆、方法区
- 线程私有：虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器
各区域的作用
- 堆：用于存放对象实例和数组，是垃圾回收的主要区域。
- 方法区：用于存放已加载类的信息（字段和方法的信息）、以及运行时常量池。
- 虚拟机栈：Java 方法运行所需的内存空间。每次方法调用对应一个栈帧，栈顶的活动栈帧对应当前执行栈帧。
- 本地方法栈：本地方法运行所需的内存空间。（本地方法：通过 JNI 等机制调用的、由 C++ 等语言实现的方法）
- 程序计数器：用于记录当前线程正在执行的字节码的地址。
使用的方法
动态规划
解题思路
对于每一间房屋，我们有两个选择：偷或者不偷。
- 如果我们偷了当前房屋，那么就不能偷前一间房屋；
- 如果我们不偷当前房屋，那么可以考虑偷前一间房屋。
- 因此，我们可以用动态规划来解决这个问题。
使用的方法
- 贪心算法
解题思路
首先记录每个字符最后出现的位置，然后从左到右遍历字符串，维护一个当前片段的结束位置，
当遍历到当前位置时，如果当前位置等于当前片段的结束位置，则将当前片段加入结果中，并更新下一个片段的开始位置。
使用的方法
- 动态规划
解题思路
杨辉三角的每一行都是由上一行生成的。具体来说，第n行的第i个元素等于上一行的第i-1个元素与第i个元素之和。因此，我们可以使用动态规划来解决这个问题。
dp公式：dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j]
使用的方法
- 动态规划
解题思路
这是一个经典的动态规划问题。我们可以用 dp(n) 表示爬到第 n 个台阶的方法数。
因为每次可以爬 1 或 2 个台阶，所以 dp(n) = dp(n-1) + dp(n-2)。初始条件是 dp(1) = 1，dp(2) = 2。
使用的方法
- 贪心算法
解题思路
本题可以使用贪心算法来解决。
我们维护两个变量：end 表示当前能够到达的最远位置，maxPos 表示在当前范围内能够到达的最远位置。
遍历数组，更新 maxPos，当遍历到 end 时，说明需要进行一次跳跃，更新 end 为 maxPos，并增加跳跃次数。
使用的方法
贪心算法
解题思路
- 给定一个非负整数数组
nums，你最初位于数组的第一个位置。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个位置。 - 我们可以使用贪心算法来解决这个问题。
- 贪心算法的基本思想是，在每一步选择中都做出当前看起来最好的选择，以期望通过这种方式得到全局最优解。
- 在这个问题中，我们可以维护一个变量
mx，表示当前能够跳跃到的最远位置。我们从数组的第一个位置开始，逐步更新mx的值。 - 对于每个位置
i，我们首先检查是否能够到达该位置，即i是否小于或等于mx。如果不能到达该位置，说明我们无法继续前进，直接返回false。 - 如果能够到达该位置，我们就更新
mx的值，取当前的mx和i + nums[i]的最大值。这样，我们就能够知道在当前位置能够跳跃到的最远位置。 - 最后，如果我们能够遍历完整个数组，并且
mx的值大于或等于数组的最后一个位置，说明我们能够到达最后一个位置，返回true。否则，返回false。