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　　FNV哈希全名为Fowler-Noll-Vo算法，是以三位发明人Glenn Fowler，Landon Curt Noll，Phong Vo的名字来命名的，最早在1991年提出。它可以快速hash大量的数据并保持较小的冲突概率，适合hash一些相近的字符串比如IP地址、URL、文件名等等。目前FNV算法有三个版本，分别是: FNV-0(已废弃)、FNV-1以及FNV-1a。这三个算法的结构非常相似，因此呢，在这里就一块说了。

　　上次我们聊过了一代的MurMurHash算法，是的，我又来水文章了，今天呢，接着来聊一下二代的MurMurHash算法，二代算法的整体结构实际上和一代算法差不太多，只是对于每一轮数据的处理过程当中的运算有一些差异，算法的来源依然是来自于Google官网给提供的源码，对着源码看的结构，对于这个算法呢，有两个版本，一个是32位的，一个是64位的，对于32位的算法和64位的算法，区别在于两个初始的魔数不同，整体运算过程还是十分相似的。

　　自注意力机制（Self-Attention）最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究，但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性，捕捉复杂依赖关系，并支持并行化训练，显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU，自注意力机制在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询（Q）、键（K）和值（V）向量，计算缩放点积注意力得分，应用Softmax归一化，以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力，带来了更精准的服务。