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。
1.1 同步调用与异步调用
本文介绍了微服务间的同步与异步调用。同步调用需等待结果返回，顺序执行，适合实时性高、操作简单的场景；异步调用发出请求后可继续执行其他任务，提升效率与资源利用率，适用于耗时操作。通过支付、点餐、挂号等生活实例对比，阐述了二者特点、适用场景及优缺点。
网络优化方案
通过合并压缩资源、合理缓存、DNS预解析、CDN加速、预加载与预渲染、图片优化等手段，减少HTTP请求、提升加载速度。利用hash值更新缓存，结合雪碧图、WebP格式及骨架屏，显著改善页面性能与用户体验，有效降低首屏加载时间。
网络优化方案
本文介绍八大网络优化方案：合并与压缩资源、合理利用缓存、DNS预解析、CDN加速、预加载与预渲染、图片优化等，有效减少HTTP请求、降低资源大小、提升加载速度，改善用户体验。
网络优化方案
通过合并与压缩资源、合理缓存、DNS预解析、CDN加速、预加载及图片优化等手段，提升页面加载速度。利用hash更新缓存，结合预渲染与骨架屏，减少白屏时间，显著优化用户体验。
定制化UI界面
本文介绍如何基于若依（RuoYi）框架定制化项目UI，包括更换浏览器标签logo与标题、系统页面logo、登录页名称及背景图，去除官网标识，并调整主题风格。通过替换`favicon.ico`、修改`index.html`和环境配置文件、更新`login.vue`组件及全局搜索清理冗余链接，实现品牌个性化。支持多环境配置与主题色自定义，提升项目专业度与用户体验。
精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎排序直接影响用户体验，核心是Top K检索。本文详解三种打分算法：经典TF-IDF衡量词频与区分度；BM25优化词频饱和与文档长度影响；机器学习融合多因子自动调权。最后介绍用堆排序提升大规模数据下Top K的效率，兼顾效果与性能。
最近邻检索（上）：如何用局部敏感哈希快速过滤相似文章？
在搜索引擎与推荐系统中，相似文章去重至关重要。通过向量空间模型将文档转化为高维向量，利用SimHash等局部敏感哈希技术生成紧凑指纹，结合海明距离与抽屉原理分段建立倒排索引，可高效实现近似最近邻检索，在海量数据中快速找出内容相似的文章，提升用户体验。该方法广泛应用于网页去重、图像识别等场景。
精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎的核心是排序，Top K检索通过打分选出最相关的结果。本文介绍三种打分方法：经典TF-IDF衡量词频与逆文档频率；BM25算法在此基础上优化，引入文档长度和词频饱和机制；机器学习模型则融合数百因子自动学习权重，提升排序精度。为高效实现Top K检索，采用堆排序降低时间复杂度，显著提升大规模数据下的性能。
