RFID助力钢材应用智能化管理
RFID技术通过在钢材上绑定耐高温抗金属标签，实现生产、仓储、出库全流程数据化管理，自动采集信息，提升追溯精度与库存准确率至99.5%以上，减少60%人工操作，助力钢铁企业智能化升级。
状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨如何高效判断用户是否存在，对比有序数组、二分查找树和哈希表后，引出更优方案：位图与布隆过滤器。位图以bit为单位存储，大幅节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数降低冲突概率，虽有一定误判率，但查询效率达O(1)，适用于注册去重、爬虫去重等场景，是提升系统性能的关键技术。
领域模型图(数据架构/ER图)
数据架构核心输出为ER图，包含实体、关系与属性。通过四色原型法进行领域建模：红色MI表示时标事件，绿色PPT为业务对象，黄色Role是参与角色，蓝色DESC提供描述信息。以风控系统为例，从业务流程中提炼MI，构建PPT实体，补充Role与DESC，最终提取出ER图，明确实体间一对一、一对多或多对多关系，形成清晰的数据模型。（238字）
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本文介绍了多种数据结构的查询、插入及冲突处理机制。对比了无序与有序数据结构的查询效率，分析了二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器和倒排索引的特性与适用场景，涵盖时间空间复杂度、平衡性、遍历性能及实际应用设计原则。（238字）
04 | 状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨如何高效判断对象是否存在，对比有序数组、二叉树、哈希表的查询性能，引出位图与布隆过滤器。位图利用数组按位存储，空间效率高；布隆过滤器通过多哈希函数映射到位数组，实现O(1)查询，虽存在误判但省空间，适用于注册去重、爬虫判重等场景。删除问题可通过引用计数或重建解决。
领域·模型图
数据架构核心输出为ER图，包含实体、关系与属性。通过四色原型法进行领域建模：红色MI表时序事件，绿色PPT为业务对象，黄色Role是参与角色，蓝色DESC提供描述信息。以风控系统为例，从业务流程提炼MI，构建PPT实体，补充Role与DESC，最终提取含约束关系的ER图，指导数据模型设计。（238字）
18 | 搜索引擎：输入搜索词以后，搜索引擎是怎么工作的？
本文介绍了搜索引擎的核心架构与工作原理，重点解析了爬虫、索引和检索三大系统。通过分词、纠错、推荐等查询分析技术，结合倒排索引与位置信息索引法，搜索引擎能精准理解用户意图并高效返回相关结果。特别地，以“极客时间”为例，深入讲解了短语检索中最小窗口排序与多关键词相关性判断机制，揭示了搜索背后的技术逻辑。（238字）
04 | 状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨了高效判断对象是否存在的技术方案，对比有序数组、二叉搜索树和哈希表后，重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit节省空间，实现O(1)查询；布隆过滤器通过多哈希函数进一步压缩空间，适用于允许误判的快速存在性检测场景，广泛用于缓存、爬虫等系统中。
