排序算法
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密码学
从 PQC 起步，快速进入密码学热点
先理解量子威胁，再顺着 FHE、迁移工程与 TLS 实践继续往下读。
io_uring
先看系列总览，再按性能与 API 两条线深入
适合想快速理解 io_uring 为什么重要、什么场景值得上、怎么开始写代码的读者。
Libevent
从系列索引进入成熟的事件驱动网络库
如果你关心 Reactor、协议栈集成和生产级事件驱动代码，这条线更适合长期阅读。
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【Transformer 与注意力机制】58｜后 Transformer 时代：架构会消失还是会进化
后 Transformer 时代不太可能是某个新架构一夜之间消灭 Transformer，更可能是 attention、SSM、MoE、检索、外部记忆、工具调用和多模态模块逐渐混合。本文回顾本系列主线，解释为什么 Transformer 很难突然消失，也为什么它不可能原样解决所有问题。
【Transformer 与注意力机制】59｜推理退化：为什么大模型会输出乱码、死循环和无意义文本
大模型推理时偶尔会突然陷入死循环、输出乱码或连续无意义数字，这不是随机 bug，而是注意力机制、Causal Mask、解码策略和数值精度在自回归生成中共同作用的结果。本文从 QKV 计算坍塌出发，解释 Attention Sink、Softmax 马太效应、Causal Mask 的退路切断、FP16 溢出路径和 KV Cache 污染，并给出从架构到运行时的多层防线。
【Transformer 与注意力机制】系列总览
从《Attention Is All You Need》出发把 Transformer 注意力机制、Q/K/V、多头注意力、位置编码、Causal Mask、Softmax、FFN、训练范式、模型变体、推理工程、可解释性、未来架构以及推理退化防御串成 59 篇深度博客。
【编译器工程与 MLIR】MLIR 全景图与设计哲学
从 Module-Operation-Region-Block 四层结构出发，系统讲解 MLIR 的三条核心设计原则：渐进降阶、方言可组合性、基础设施复用，配合 IREE、CIRCT、Torch-MLIR 等实际案例建立心智模型。
【编译器工程与 MLIR】环境搭建与第一个 MLIR 程序
从零构建 LLVM/MLIR 工程，用 mlir-opt 理解 .mlir 文本表示，运行规范化 Pass 并逐行解读转换结果，建立从命令行到 IR 变换的直觉。
【编译器工程与 MLIR】操作、方言与 IR 的 C++ 表示
深入 Operation、Op、Value、Block、Region 的 C++ 内存布局与继承体系：CRTP 模板包装、SSA 值的两种来源、Use 链表的遍历方法。这是后续所有 Pass 写作的基础。
【编译器工程与 MLIR】类型系统与属性
解析 MLIR 的类型体系：内建类型（Integer、Float、Tensor、MemRef）与自定义方言类型的注册机制；区分 Type 与 Attribute 的设计意图；通过 OpBuilder 理解类型和属性在 IR 构造中的实际角色。
【编译器工程与 MLIR】表驱动定义：ODS 与声明式编程
深入 MLIR 的 Operation Definition Specification (ODS) 和 TableGen 工具链：从 .td 定义到自动生成的构建器、验证器、解析/打印器代码，理解声明式 IR 定义如何减少 80% 样板代码。
【编译器工程与 MLIR】Region 与 Block：IR 的控制流骨架
解析 MLIR 的嵌套区域控制流表示：Block 参数替代 phi 节点的设计动机、Region 的 SSACFG 与 Graph 两种类型、结构化控制流的表示能力，以及与 LLVM 经典 SSA 形式的对比。
【编译器工程与 MLIR】Pass 管理与分析
详解 MLIR 的 Pass 基础设施：OperationPass 与 ModulePass 的分类与适用场景、Pass 依赖管理与流水线构建、Pass 选项系统、多线程执行模型，以及 mlir-opt 的调试命令。
【编译器工程与 MLIR】模式重写与规范化框架
深入 MLIR 的模式重写引擎：RewritePattern 的驱动模型、matchAndRewrite 的匹配与替换协议、规范化（Canonicalization）规则的编写、折叠与代数简化的最佳实践，以及 GreedyPatternRewriteDriver 的工作机制。
【编译器工程与 MLIR】方言转换与渐进降阶策略
系统讲解 MLIR 的方言转换框架：TypeConverter 的类型映射、ConversionTarget 的合法性检查、完整转换与部分转换的适用边界、以 linalg bufferization 为例展示渐进降阶的实现模式。
【编译器工程与 MLIR】张量中端：Tensor 与 Linalg 方言
解析 AI 编译的核心抽象层：Tensor 方言的不可变语义与操作、Linalg 方言的结构化操作（逐元素、归约、收缩）及其通用表示 linalg.generic，以矩阵乘法为例展示从高层表示到底层循环的完整降阶路径。
【编译器工程与 MLIR】循环分析与变换：Affine 与 SCF
深入 MLIR 的循环层表示：Affine 方言的仿射约束与依赖分析、与多面体（Polyhedral）模型的联系、SCF 方言的结构化控制流，以及从 affine.for 到 scf.for 的降阶过程。
【编译器工程与 MLIR】面向异构硬件的代码生成
解析 MLIR 的 GPU 代码生成框架：GPU 方言的层次化并行模型（Block/Thread/Memory）、gpu.launch 的语义、SPIR-V 出口路径、内存层次抽象与 tiling 策略，以及与 Triton、IREE 的协作关系。