在操作系统中，“服务”指后台常驻的进程或守护程序。本文介绍常见服务如 ntpd、firewalld、ssh 等的管理，并讲解如何使用 systemctl 命令进行启动、停止、重启与开机自启的配置。

云计算概述与数据中心知识点全覆盖。从 IaaS、PaaS、SaaS 的服务模式到 OpenStack、私有云等核心技术，本文带你梳理云计算的演进与数据中心的演化及选址。

操作系统（Operating System，简称 OS）是计算机系统的基础，负责硬件管理与软件调度。本文解读 OS 的主要功能、分类与内核设计，让你更透彻地理解系统底层工作机制。

从网络地址与端口到特殊地址解析，本篇深入讲解网络原理与常见故障排查手段，并结合 VMware 等虚拟化场景的网络模式，助你高效定位网络问题与了解通信流程。

在这里，我们将从计算机单位换算开始，循序探讨 CPU 的品牌与多核特性、内存的高速缓存机制与扩容策略，再到电源、硬盘、主板与显卡、网卡等硬件的特性与常见配置，让你系统地了解计算机核心硬件的工作原理及选购与应用建议，也涉及常见故障与排查思路。通过深入剖析这些关键部件，你将对计算机体系架构拥有更加全面与扎实的认识。

近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了突破性进展。以GPT、BERT等为代表的大规模预训练语言模型展现出了强大的语言理解和生成能力,在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。然而,如何将大语言模型的优势与传统NLP任务相结合,实现模型性能的进一步优化,仍然是一个值得深入探讨的研究方向。本文将重点关注大语言模型在NLP传统任务中的应用与优化,探讨其中的研究进展、创新点和未来发展趋势。

本文介绍了一种新颖的跨平台推荐系统——paper2repo，旨在将学术论文与相关的 GitHub 代码仓库进行匹配。该系统通过构建论文与代码仓库的联合嵌入空间，利用图卷积神经网络（GCN）和文本编码技术，自动地在两者之间建立关联，从而帮助研究者更方便地找到与论文相关的开源代码。实验结果表明，paper2repo 在推荐准确性方面优于现有的方法，显著提高了命中率、MAP 和 MRR 等指标。

本文将介绍核函数的起源与发展，探讨其在数学和机器学习中的重要角色。通过从正交函数到核函数的演变，回顾核方法的发展历程，并阐述核函数在现代机器学习中的核心地位。

在非线性优化领域，Lipschitz连续性、强凸性和加速梯度下降算法是理解和解决优化问题的关键概念。这些概念不仅在理论上具有深刻的意义，而且在实际应用中也具有重要的作用。本文将深入探讨这些概念，涵盖它们的定义、性质、定理、证明和应用实例。通过丰富的例子和通俗易懂的解释，帮助读者全面理解并掌握这些内容，为进一步研究和应用奠定坚实的基础。

Transformer 模型由于依赖自注意力机制，无法直接捕捉输入序列中的位置信息，因此需要引入位置编码。位置编码主要分为两大类：绝对位置编码和相对位置编码。绝对位置编码通过为每个输入位置分配独立的编码来融入位置信息，而相对位置编码则专注于捕捉不同 Token 之间的相对距离。本文详细介绍了各种位置编码的变体，包括训练式、三角函数式、递归式、相乘式的绝对位置编码，以及经典的相对位置编码、XLNet 式和 T5 式相对位置编码，帮助读者理解不同位置编码的设计思路及其在 Transformer 中的应用。