• 一文看懂深度学习与人工智能（已完结）
  机器学习系列 第0张 深入理解机器学习 第1章 机器学习的诞生与演化 第2章 机器学习的核心思想 第3章 概率与统计 第4章　线性代数与矩阵运算 第5章　优化与数值计算 第6章　线性模型家族 第7章　基于距离与相似度的方法 第8章　决策树与集成学习 第9章　概率模型与统计学习 第10章 无监督学习与聚类（Unsupervised Learning & Clust...
  2025-11-03 12:40:12 | AI
• redis 访问次数过多的优化
  背景 系统上发现有的业务场景，访问了几百次 redis。 虽然每一次速度不算慢，但是性能多次访问叠加，就有些慢了。 一些方式： 关于 redis 访问次数的一些优化思考。 mget, 优化为1次，pipeline、多线程并发。 jvm 本地缓存，使用 cache 避免内存过大，类似于布隆过滤器，set 之类的，先访问本地，然后才访问 redis。 chat redis 访问优...
  2025-10-31 12:40:12 | Cache
• 文本差异对比与增量存储的一点思考
  背景 这几天一直在对比 json、text，对的眼花缭乱。 于是就想着写两个页面小工具。 json 对比 纯文本的行、词、char 对比 一点延伸 又想到，如果我想存储文章的每一个版本。 其实每次都是全量并不是好的方法，因为有时候可能改动不多。 那么，有没有类似于 base+differ 的方式，来存储每个版本的信息呢？ 思路 通过 differ 工具，直...
  2025-10-31 12:40:12 | Tool
• 力扣平台设计-91-持续运维与优化（Continuous Operations & Optimization）
  chat 持续运维与优化（Continuous Operations & Optimization） 好的，我们来系统地展开 持续运维与优化 在类似力扣平台中的作用、方法和实践。 这个阶段是平台 长期稳定运行、支持迭代和持续增长 的核心保障。 🔟 持续运维与优化（Continuous Operations & Optimization） ...
  2025-10-29 12:40:12 | Think
• 力扣平台设计-81-数据监控与分析（Data Monitoring & Analytics）
  chat 数据监控与分析（Data Monitoring & Analytics） 好的，我们来详细拆解 数据监控与分析 在类似力扣平台的角色、方法和实践。它是平台 运营、产品优化和商业决策 的核心支撑，也是平台长期可持续发展的关键能力。 9️⃣ 数据监控与分析（Data Monitoring & Analytics） 维度 ...
  2025-10-29 12:40:12 | Think
• 力扣平台设计-71-运营与增长（Growth & Operations）概览
  chat 运营与增长（Growth & Operations） 好的，我们来详细拆解 运营与增长 在类似力扣平台中的角色、策略和实践方法。 这个模块是连接 产品功能 → 用户价值 → 商业价值 的关键环节，也是平台能否长期可持续发展的核心。 8️⃣ 运营与增长（Growth & Operations） 维度 目标 ...
  2025-10-29 12:40:12 | Think
• 力扣平台设计-61-部署阶段概览
  chat 平台的部署上线、版本管理、发布策略、灰度发布 我们进入 平台上线与运维策略阶段。 这部分主要涉及如何让类似力扣的平台 安全、稳定、可控地发布上线，并支持版本迭代和灰度策略。 下面我给你做一个系统化的介绍。 1️⃣ 平台部署上线（Deployment） 部署目标 保证平台 高可用、可扩展、快速恢复 支撑 MVP → 企业 → Pro → 生态阶段 的持续迭...
  2025-10-29 12:40:12 | Think
• 力扣平台设计-51-测试阶段概览
  chat 测试阶段概览 明白，我们可以系统地梳理一下 软件测试的全生命周期，针对类似力扣的算法平台，详细介绍各类测试、目的、方法和实践要点。 1️⃣ 单元测试（Unit Testing） 目的 验证 最小功能单元（如函数、方法、模块）的正确性 提前发现逻辑错误，保证代码质量 对象 核心算法（题目判题逻辑、分数计算、AI推荐接口） 工具函数、服务模块接口...
  2025-10-29 12:40:12 | Think