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前言

在日常生活中，很多新闻和网络信息都是不确定的。贝叶斯定理可以帮助我们从已有信息出发，理性地推算事件发生的概率。今天我们以“苹果卡针被炒作为铂金材质”的案例，讲解如何使用贝叶斯定理进行实际分析。

本文旨在系统介绍贝叶斯定理，从基础定义到数学推导，再到经典应用与多证据连续更新示例，帮助读者理解如何在日常生活与工作中用证据理性更新判断、做出更稳健的决策。

在日常 SQL 优化中，我遇到了一个典型场景：同样的查询语义，不同的 WHERE 条件对性能差异巨大。本文总结分析 MySQL 执行计划背后的原因，并给出经验指导。

出冷汗并非“发冷”或“感冒剩余症状”的唯一表现，它是机体在不稳定状态下的一种应急反应。本文用最少的文字把机制、目的和日常应对讲清。

一致、清晰的提交信息，是提升研发效率最直接的方式。无论团队大小，良好的 Git 提交规范都能带来可追溯、可阅读、可自动化的提交历史。

本文提供一套结构紧凑、可直接推广到团队的 Git 提交规范。

引言

在当下的 AI 浪潮中，几乎所有新一代智能 IDE —— 如 Cursor、Qoder、Trae 等，都选择了基于 VS Code 进行二次开发。这一事实本身，就说明了一个问题：VS Code 已经不仅仅是一款编辑器，而是现代软件开发生态的底座。

很多人好奇：
为什么微软能造出像 Excel、Word、PowerPoint、VS Code 这样既稳定又优雅的产品？
为什么各大厂商宁愿基于 VS Code 重新发行，也不直接开发插件？
微软又为什么愿意开放 VS Code，让整个行业在它的体系之上自由创新？

这篇文章，试图回答这三个问题。

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”。