从经典的BM25，到现代的各类Embedding技术（稀疏、密集、多向量），再到提升最终效果的Reranker。目标是帮你理解它们的工作原理和适用场景，为你构建高效RAG系统提供清晰的指引。

einsum方法解析

Einsum 是爱因斯坦在研究广义相对论时，需要处理大量求和运算，为了简化这种繁复的运算，提出了求和约定，推动了张量分析的发展，具有重要意义！einsum 在Pytorch、TensorFlow、numpy中一个十分优雅的方法。Einsum 可以计算向量、矩阵、张量运算，包括计算 transposes、sum、column/row sum、Matrix-Vector Multiplication、Matrix-Matrix Multiplication。如果利用得当，sinsum绝对是你科研路上的一把利器，可完全代替其他的矩阵计算方法。

榨干硬件性能：C++缓存与内存优化深度指南

在软件性能优化领域，开发者往往将目光聚焦于算法的改进和时间复杂度的降低。然而，在现代计算机体系结构中，一个经常被忽视却至关重要的性能瓶颈，潜藏在CPU与主内存之间——我们称之为“内存墙”（Memory Wall）。CPU的运行速度以惊人的步调增长，但内存访问速度的提升却相对缓慢。这种速度差异意味着，即使拥有最快的CPU，如果它总是在等待数据从内存中加载，其强大的计算能力也无法得到充分发挥。

以下是一份面向初学者的C++标准模板库（STL）系统入门教程，结合核心组件与实战案例：

一、STL基础概念

STL（Standard Template Library）是C++标准库的核心组成部分，基于泛型编程思想，提供容器、算法、迭代器三大核心模块。其特点：

o 高效性：容器与算法经过性能优化

为什么要学习Excel？首先，Excel是一个好用的工具，并不会因为你会Python而成为数据分析师，而是能用任何工具解决实际的业务问题，其次，Excel因为其简单易用，而受到人们的青睐。一般学习数据分析，都是以了解Excel函数为基础，以Excel函数的学习为基础，对于后续SQL、Python、DAX函数有很好的帮助，对于概念性的东西加深理解。

对于量化交易策略而言，交易所发布的实时行情数据是远远不够的。通常需要经过大量的计算，得到衍生因子指标，再进行逻辑判断，最后输出交易信号。

今天就以最常见的移动平均为例，讲一下优化算法的一个思路。

来源：DeepHub Imba

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