業務邏輯編排對比 首先回顧一下我們的業務流程： 接下來分別使用手寫代碼和幾種框架來實現這個業務流程邏輯，看看差異所在。 1、手寫代碼 純編碼時，我們直接根據業務邏輯來串聯工作流： # sql agent def sql_agent(user_query): #
前言 當你的用户瘋狂點擊提交按鈕時，你的系統準備好迎接這場“連擊風暴”了嗎？ 在電商系統的實戰中，我見過太多因重複提交導致的資損事故——用户一次點擊，系統卻創建了多個訂單，導致庫存錯亂、用户重複支付、客服投訴爆棚。 有些小夥伴在工作中可能遇到過這樣的場景：大促期間，用户反饋“明明只點了一次，為什麼扣了兩次款？” 開發同學查了半天日誌，發現同一個用户請求在毫
01 LIMIT 語句 分頁查詢是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題的地方。比如對於下面簡單的語句，一般 DBA 想到的辦法是在 type, name, create_time 字段上加組合索引。這樣條件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。 SELECT * FROM operation WHERE type = 'S
Jenkins自動化部署是現代軟件開發中不可或缺的一部分，它不僅簡化了代碼的發佈過程，還為整個團隊帶來了無與倫比的效率和協作力。想象一下，開發者們可以專注於編寫高質量的代碼，而不是為繁瑣的手動部署所煩惱；測試人員能在每次提交代碼後立即看到測試結果，確保軟件質量；運營團隊不再需要熬夜加班來手動發佈新版本，而是可以安心地看到系統自動完成一切。 Jenkins自動化部署的意義在於
前言 今天我想和大家聊聊日期處理這個話題。 日期處理看似簡單，實則是開發中最容易出錯的領域之一。 有些小夥伴在工作中可能遇到過這樣的場景：測試環境好好的，一上線就出現日期計算錯誤；或者用户反饋説跨時區的時間顯示不對。 這些問題往往都是因為日期處理中的一些"坑"導致的。 今天就跟大家一起聊聊日期處理最常見的8個坑，希望對你會有所幫助。 1. 時區
前言 今天我們來聊聊一個經典話題：try...catch真的會影響性能嗎？ 有些小夥伴在工作中可能聽過這樣的説法："儘量不要用try...catch，會影響性能"，或者是"異常處理要放在最外層，避免在循環內使用"。 這些説法到底有沒有道理？ 今天我就從底層原理到實際測試，給大家徹底講清楚這個問題。 1. 問題的起源：為什麼會有性能擔憂？ 有些小
特徵選擇的目的 提高模型準確率：移除冗餘、不相關或噪聲特徵，使模型更專注於有效信息，減少過擬合的風險。 降低計算成本：減少特徵數量可以加快模型的訓練和預測速度。 增強模型可解釋性：使用更少的特徵可以更容易地理解特徵與目標變量之間的關係。 緩解維度災難：當特徵數量遠大於樣本數量時，模型容易陷入局部最優，特徵選擇可以有效緩解這一問題。
今天給大家介紹一個強大的算法模型，CNN 卷積神經網絡（CNN）是一類專門用於處理具有網格結構數據（如圖像、語音、視頻等） 的深度學習模型。 CNN 的設計靈感來自於生物學中的視覺皮層結構，能夠自動、有效地從原始數據中學習空間層次特徵，這極大地減少了人工特徵工程的需要。 CNN 已成為計算機視覺、語音識別、自然語言等領域的基礎模型。 核心原理
前言 今天我們來聊聊讓無數開發者又愛又恨的——數據庫索引。 相信不少小夥伴在工作中都遇到過這樣的場景： 明明已經加了索引，為什麼查詢還是慢？ 為什麼有時候索引反而導致性能下降？ 聯合索引到底該怎麼設計才合理？ 別急，今天我就通過10個問題，帶你徹底搞懂索引的奧秘！ 希望對你會有所幫助。 一、什麼是索引？為什麼需
傳統 RNN 結構簡單，但當序列較長時，誤差反向傳播會使梯度逐漸變得極小（梯度消失），導致模型無法學習長期依賴。 LSTM 通過引入精心設計的門控機制來有效地學習、記憶和遺忘信息，從而更好地捕捉序列中的長期依賴關係。 LSTM 核心原理 LSTM 的核心是細胞狀態，它就像一條傳送帶，信息在上面直接傳遞，只通過少量的線性操作，這有助於保持信息的完整性，從而
前言 API網關在項目中非常重要。 今天這篇文章跟大家一起聊聊工作最常用的6種網關，希望對你會有所幫助。 一、為什麼需要API網關？ 有些小夥伴在工作中可能會問：我們的系統直接調用微服務不是更簡單嗎？ 為什麼非要引入API網關這個"中間商"呢？ 讓我們先來看一個實際的例子。 沒有網關的微服務困境 // 前端直接調用多個微服
主要目的 提高模型性能：移除不相關或冗餘的特徵可以減少“維度災難”效應，避免模型過度擬合訓練數據，從而在測試集上獲得更好的泛化能力。 降低模型複雜度：特徵越少，模型結構越簡單，訓練和預測速度越快。 增強模型可解釋性：使用更少、更核心的特徵，使得模型的決策過程更容易被理解和解釋。 常用的特徵選擇方法 常用的特徵選擇方法包括過濾法、
背景 公司的一個ToB系統，因為客户使用的也不多，沒啥併發要求，就一直沒有經過壓測。這兩天來了一個“大客户”，對併發量提出了要求：核心接口與幾個重點使用場景單節點吞吐量要滿足最低500/s的要求。 當時一想，500/s吞吐量還不簡單。Tomcat按照100個線程，那就是單線程1S內處理5個請求，200ms處理一個請求即可。這個沒有問題，平時接口響應時
今天我們又來拆解一個系統設計面試裏經常出現的高頻題：如果要實現一個類似抖音這樣的熱門視頻榜單，該怎麼設計？ 乍一看，這似乎沒什麼難度，直覺上就是按照播放量排個序而已。但一旦把場景放大到抖音這種量級，再加上實時更新、多時間窗口統計等限制，問題就會變得極具挑戰。不僅要求我們理解基礎的數據結構（比如堆、排序），還會牽涉到海量數據流處理、系統水平擴展、故障恢復以及成本權衡等方方面面
核心原理 SHAP 的理論基礎來源於合作博弈論中的Shapley 值。 在一個合作博弈中，有若干個參與者（玩家），他們通過合作獲得一個整體收益。Shapley 值用於衡量每個玩家對整體收益的平均邊際貢獻。 在機器學習中： 玩家對應於特徵； 整體收益對應於模型預測結果； 因此，Shapley 值可以度量每個特徵在所有可能的特徵
⭐️ Java 8 Java 8 絕對是 Java 歷史上最重要的穩定版本，也是這麼多年來最受歡迎的 Java 版本，甚至有專門的書籍來講解 Java 8。 這個版本最大的變化就是引入了函數式編程的概念，給 Java 這門傳統的面嚮對象語言增加了新的玩法。 【必備】Lambda 表達式 什麼是 Lambda 表達式？ Lambda 表達式可以
核心思想 在標準的模型訓練中，我們通常會將數據集劃分為訓練集和測試集。訓練集用於模型學習參數，測試集用於評估模型的最終性能。 然而，如果測試集本身具有偏差，或者我們想更精細地調整模型（例如超參數調優），僅僅使用一次劃分可能會導致評估結果不夠穩定或具有過高的方差。 交叉驗證的核心目標是：獲得一個更穩定、更可靠的模型性能估計，減少對特定數據劃分的依賴。 交叉驗
