领域模型图(数据架构/ER图)
通过四色原型法进行领域建模，提取数据架构核心要素：红色时标原型（MI）表征业务流程节点，绿色参与方-物品原型（PPT）构建实体，黄色角色原型（Role）明确参与主体，蓝色描述原型（DESC）定义属性。基于风控系统流程，逐步构建领域模型，最终提炼出ER图，清晰展现实体间一对一、一对多、多对多关系，实现从业务到数据模型的精准转化。（238字）
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本节讲解常见数据结构的查询效率与适用场景，涵盖数组、链表、二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器及倒排索引。重点分析时间空间代价、平衡性、冲突处理及实际应用，如哈希表不适合查询具体值，倒排索引适用于多维度检索等。
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本文系统梳理大模型核心技术，涵盖Transformer自注意力机制、多头注意力、位置编码原理，详解LLaMA与GPT架构差异，解析LoRA、ZeRO优化策略，介绍FlashAttention内存优化，并提供显存与训练时间估算方法，覆盖训练、推理、部署全流程关键技术点。
| 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bit级存储，节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数降低冲突，实现O(1)查询，虽有误判但适用于容忍错误率的场景，如缓存、爬虫去重。二者在时间与空间效率上优于传统结构，广泛用于大型系统中。
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为参与方-地点-物品，黄色Role是角色，蓝色DESC为描述信息。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，最终提取出ER图，明确实体间一对一、一对多、多对多关系，形成清晰的数据模型。（238字）
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本文系统解析大模型核心技术，涵盖Transformer自注意力机制、多头注意力、位置编码原理，详解LLaMA与GPT架构差异，介绍LoRA、ZeRO优化策略及FlashAttention内存优化，提供显存与训练时间估算方法，并探讨幻觉抑制、安全性评估与垂直领域落地路径，助力深入理解与实战应用。（238字）
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本题库涵盖数组、链表、二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器及倒排索引等数据结构的查询效率、空间代价与应用场景，深入解析各类结构在有序/无序、平衡/非平衡状态下的时间复杂度与适用场景，对比不同索引机制的优劣，帮助理解数据存储与检索的核心原理。
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表时标事件，绿色PPT为业务对象，黄色Role示参与角色，蓝色DESC提供描述信息。以风控系统为例，从业务流程提炼MI骨架，逐步补充PPT、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，指导数据模型设计。（239字）
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、哈希表等结构后，重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储，大幅节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数进一步压缩数组长度，实现O(1)查询，适用于允许误判的场景，如用户注册、网页抓取去重等，是时间与空间权衡的典范方案。
