Docker安装
本文介绍CentOS系统下安装、配置及卸载Docker的完整步骤，涵盖卸载旧版本、配置阿里云镜像源、安装Docker引擎、启动服务、运行HelloWorld测试，并提供离线安装与系统服务配置方法，同时包含daemon.json参数设置、日志管理、命令补全等高级配置，助力快速部署Docker环境。
网络优化方案
本文介绍多种网络优化方案：合并与压缩资源、利用缓存与CDN加速、DNS预解析、预加载与预渲染技术，以及图片优化策略，全面提升页面加载速度与用户体验。
浏览器缓存
NoteHttp缓存机制详解：通过Cache-Control控制缓存策略，如public/private、no-cache/no-store；利用ETag和Last-Modified实现资源变更验证。结合max-age、s-maxage等设置缓存时效，并通过If-None-Match等头字段比对资源标识，实现高效缓存更新与验证，提升性能。
哈希表核心原理
本文深入剖析哈希表底层原理，澄清常见误区：Map是接口，哈希表是实现。通过哈希函数将key映射为数组索引，实现O(1)增删查改。详解哈希冲突的两种解决方式——拉链法与开放寻址法，探讨负载因子、扩容机制及遍历顺序无序的原因。强调不可变类型作key的重要性，避免因hashCode变化导致键值对丢失。助你真正理解哈希表的工作机制。
⚡ 模型推理加速
大模型推理加速关键技术：KV-Cache减少重复计算，连续批处理提升吞吐，投机解码加快生成，结合vLLM等工具实现高效部署。面试聚焦内存优化、并行策略与延迟平衡。
3.2. 发布订阅模型(Publish/Subscribe)
发布订阅模型通过交换机实现消息一对多分发，生产者将消息发给交换机，由其广播至多个绑定队列，每个队列的消费者均可接收消息。Fanout交换机为广播模式，支持消息同时推送至所有绑定队列，适用于通知、日志等场景。交换机不存储消息，若无队列绑定则消息丢失。
🔥 高频面试题汇总
Transformer核心基于自注意力机制，通过QKV计算捕捉长距离依赖，结合多头机制增强表达能力。使用位置编码补充序列顺序信息，配合RoPE、绝对/相对编码等技术。采用RMSNorm、SwiGLU等优化架构，结合LoRA、ZeRO实现高效训练与推理。显存估算需综合参数、KV缓存、激活值等，广泛应用于生成、理解与安全对齐任务。
3.3.发布/订阅
在RabbitMQ订阅模型中，引入Exchange（交换机）负责消息路由，支持Fanout、Direct、Topic三种类型，实现广播、定向及通配符匹配的队列分发机制，生产者将消息发送至交换机，由其按规则转发至绑定队列，消费者订阅队列接收消息。
前端性能监控指标
前端性能指标包括白屏时间、首屏时间、DOM可操作时间和页面总加载时间。可通过注入代码或`window.performance` API进行量化统计，后者基于浏览器标准接口，提供精确的网络、解析与渲染各阶段耗时数据，助力性能优化。
雅虎14条Web性能优化规则
雅虎军规总结了23条前端性能优化最佳实践，涵盖减少HTTP请求、使用CDN、资源压缩、缓存配置、JS/CSS优化、图片处理等方面，旨在提升网页加载速度与用户体验，是前端性能优化的经典指南。
