二級標題 三級標題 引用 123 234 345 段落文字 bbb ccc aaa var a=123; var b; b=a; 💯

扣型神經網路 vs Transformer：哪種架構才是未來？ 近幾年來深度學習架構的演進堪稱日新月異，從 CNN 的空間不變性、RNN 的序列建模，到 Transformer 的全局注意力機制，每一代架構都在特定任務上展現出強大的能力，同時也有其侷限。 目前 Transformer 在語言、視覺、多模態等任務上佔據主導地位，但其 O(n²) 的注意力計算複雜度在處理超長序列時成為瓶頸。為此，研究者提出了多種改良方案，包含 Flash Attention、Sparse Attention 及基於狀態空間模型（SSM）的 Mamba 架構。 Mamba 及其後繼者（如 Mamba-2）憑藉線性時

Kubernetes 零停機部署：Rolling Update vs Blue-Green 策略比較 在 Kubernetes 環境中進行零停機（Zero-Downtime）部署是 DevOps 實踐的重要課題，不同的部署策略在資源消耗、風險控制與回滾速度上各有取捨。本文比較三種主流策略的特性與適用情境。 Rolling Update（滾動更新）是 Kubernetes 的預設策略，透過逐步替換舊版 Pod 來實現無縫更新。優點是資源消耗低（不需雙倍資源），缺點是新舊版本會短暫共存，若新版存在相容性問題可能影響部分流量。通過配置 `maxUnavailable` 和 `maxSurge` 可細