高维向量检索 Faiss vector database：向量数据库的基石与核心角色 —— 解析 PQ/IVF/HNSW 算法原理、CPU/GPU 底层实现、量化误差模型及动态索引机制，详解其在 RAG / 推荐系统中的价值与工业应用学习思考《Faiss vector database：高维向量检索的学术基石与向量数据库中的核心角色》基于 20 篇权威文献，深度解析 Faiss 、PQ/IVF/HNSW 核心算法、CPU/GPU 硬件加速及向量数据库中的索引内核角色，为高维检索研究与落地提供学术支撑（关键词：Faiss、高维向量检索、PQ/IVF/HNSW、向量数据库、学术解析）2025-9-10 AI 算法 向量数据库
Faiss vector database 深度学习指南：从背景到架构&算法&安装 —— 向量检索核心算法（IVF-PQ/HNSW）解析、CPU/GPU 加速优化、索引构建与持久化、动态数据处理方案技术分享《Faiss vector database 深度学习指南》聚焦向量检索工具 Faiss，拆解其核心原理、IVF-PQ/HNSW 等索引算法，详解 CPU/GPU 硬件加速、索引持久化与动态数据处理，Faiss安装，提供 RAG / 推荐系统实战方案及性能调优技巧，助力高维向量检索落地（关键词：Faiss、向量检索、GPU 加速、RAG、工业级调优）2025-9-10 AI 算法 向量数据库
今天不想做英雄，只想把碗洗干净。碎片杂文下班后，雨停的上海街头映着霓虹，我穿过南京西路的人潮，拐进愚园路，在全家买一瓶乌龙茶，回到家。厨房灯亮起，炖番茄牛腩、泡妈妈晒的干菊花，和猫一起把日子煮成一碗热汤。电脑打开又合上，唯一的胜利是把碗洗干净2025-9-4 思考
LLM Context Engineering 大模型上下文工程：系统性学习核心原理与实现架构学习思考本文全面解析大型语言模型（LLM）上下文工程的核心体系，指出 LLM 性能关键已从 “参数竞赛” 转向 “上下文质量”。文中先明确上下文工程的定义与数学形式化表达，对比其与传统提示工程的本质差异；再拆解三大基础组件（检索生成、上下文处理、记忆管理）的技术细节；随后详解四大系统架构（RAG、内存管理、工具集成推理、多智能体协作）的落地逻辑；最后分析核心不对称性、评估困境等技术挑战，并展望未来突破方向，为 AI开发学习者提供从理论到实践的完整指南。2025-9-3 AI
小白入门LLM Context上下文工程：从基础到实践，通俗易懂讲明白学习思考本文通俗解读 LLM 上下文工程， LLM 性能不只靠参数，更依赖上下文。文中拆解核心概念（指令、外部知识、记忆等上下文 “零件” 及组装逻辑）、关键技术（用于查资料的 RAG、辅助推理的思维链、记忆管理），以及新手可搭建的可落地系统（简易 RAG、长会话记忆工具）。还分享常见问题及 3 个月学习路径，无需复杂代码，助力新手用 LangChain/FAISS 等工具让 LLM 更精准实用2025-9-3 AI
从 RAG 到 Context Engineering：大语言模型时代的上下文治理革命学习思考Context Engineering（上下文工程）、LLM（大语言模型）、RAG（检索增强生成）分层记忆（短期 / 中期 / 长期记忆）、上下文治理（压缩 / 路由 / 窗口预算 / 评分） • LLM 多轮对话失忆解决方法（ • RAG 的七宗罪（检索噪声 / 窗口爆炸）优化方案 • Context Engineering （分层 / 压缩 / 路由） • LLM 上下文窗口预算算法设计 • Context Engineering 与 RAG 协同 • 降低 LLM 使用成本（Context 压缩 / 缓存机制） • Context Engineering 常见误区（记忆混淆 / 安全缺失）2025-9-2 AI
从RAG到Context Engineering：重新定义AI系统的认知能力边界学习思考本文聚焦 RAG（检索增强生成）局限（窗口爆炸、多轮失忆、时效性差等），详解 Context Engineering（上下文工程）定义、核心模块（记忆管理、知识检索增强、动态适配、安全边界）及避坑技巧， LangChain、LlamaIndex 等工具与官方学习资源2025-9-2 AI
什么是增量静态再生(ISR)技术？：从Next.js & Nuxt 开始入门技术分享增量静态再生（ISR）的学习了解，解析 ISR 如何解决传统渲染（CSR/SSR/SSG）的痛点 ISR 核心原理（revalidate 缓存有效期、fallback 策略）。主流技术栈对比（Next.js/Nuxt 3/SvelteKit + 国内云厂商方案）、优缺点分析及落地学习路径2025-9-1 Next.JS 大前端
了解编程语言的编译器：从 CPU 指令到云原生，一次搞懂编译、字节码、JIT/AOT 的底层逻辑学习思考本文深度解析编译技术（AOT/JIT/ 字节码 / 机器码），结合 Java（JVM/GraalVM）、Python（CPython/PyPy）、Go（静态编译 / 交叉编译）案例，解答启动慢、跨平台等疑问，含云原生适配、3 个实战实验，帮开发者理解底层逻辑，优化性能与技术选型。2025-8-26 开发 Jvm
MySQL InnoDB存储引擎深度解析：架构、原理与实践学习思考本文是 MySQL InnoDB 存储引擎全景式指南，结合 MySQL 8.0 官方文档，从底层架构切入，拆解内存（缓冲池、redo/undo 日志缓冲）与磁盘（表空间、段页模型）的协同逻辑；深入 B + 树索引设计（对比红黑树 / B 树的优劣）、事务 ACID 实现（undo log 保障原子性、redo log 确保持久化、MVCC 解决读写阻塞）；提供性能优化方案（索引避坑、参数调优、SQL 改写），并覆盖主从架构、分库分表等扩展手段。帮 DBA、后端开发者攻克高并发、大数据量场景下的 InnoDB 性能瓶颈，适配电商、金融等企业级业务需求，兼具原理深度与落地价值。2025-8-25 mysql
MySQL InnoDB核心原理与实践：从索引到分库分表的决策速记学习思考本文是 InnoDB 全链路技术指南，聚焦 “索引→事务→优化→分库分表” 核心链路，结合 MySQL 8.0 官方文档，拆解 B + 树索引选型逻辑（对比红黑树 / B 树）、聚簇 / 非聚簇索引差异，详解回表、覆盖索引、最左匹配原则；剖析事务 ACID 实现（undo/redo log、MVCC），对比 4 种隔离级别；提供慢查询优化（explain 分析、索引避坑）、读写瓶颈解决方案（主从分离、Redis 缓存、Elasticsearch），最终落地分库分表策略（哈希 / 范围拆分、分布式 ID、双写迁移），帮开发者解决高并发、大数据量场景下的 InnoDB 性能问题，速记关键知识点。2025-8-25 mysql
