构建AI智能体：三十六、决策树的核心机制（二）：抽丝剥茧简化专业术语推理最佳分裂点
本文深入探讨了决策树的核心机制，重点分析了最佳分裂点的确定方法。通过鸢尾花分类案例，详细解析了基尼不纯度、加权平均基尼不纯度和信息增益等关键指标的计算过程。文章展示了决策树如何通过穷举搜索找到能最大程度降低不纯度的特征阈值（如花瓣宽度1.65cm），并解释了不同随机种子对分裂点选择的影响。决策树通过一系列if-else问题构建分类模型，其核心是追求节点纯度最大化，采用贪婪算法在每个节点选择信息增益最大的分裂方案。这种机制使决策树既直观又强大，但也需要注意过拟合问题。
庖丁解牛：RocketMQ Broker/Consumer/Producer源码深度剖析与实战
本文深入剖析了RocketMQ的核心机制，从源码层面解析了Producer、Broker和Consumer三大组件。Producer部分详细分析了消息发送流程、队列选择策略和重试机制；Broker部分重点讲解了消息存储架构（CommitLog、ConsumeQueue）、请求处理和刷盘策略；Consumer部分则解析了推/拉模式、偏移量管理和重试机制。通过实战案例展示了分布式事务消息和消息过滤功能，并提供性能优化建议。
深度解读Schema：AI时代的E-E-A-T数字语言与Geo优化实践
本文探讨生成式AI时代下，内容优化从SEO向Geo（生成引擎优化）的范式转移，聚焦于磊老师提出的“人性化Geo+内容交叉验证”体系，详解如何通过Schema结构化数据将E-E-A-T原则转化为AI可读信号，提升内容在AI摘要与推荐中的采纳率，并结合实战案例展示其在传统制造、教育等行业的显著获客提效成果。
