Redis主从复制
在分布式系统中，为解决单点故障和提升性能，常采用Redis主从复制架构。通过将数据复制到多个从节点，实现读写分离、负载均衡及高可用性，同时支持多种拓扑结构以适应不同场景需求。
《深挖Unity开发痛点：从动画状态机崩溃到资源加载异常的实战排障指南》
本文结合开放世界冒险游戏开发实例，聚焦Unity开发中三类高频复杂Bug展开分析。在Switch平台，Addressables加载场景后NPC动画状态机失效，因资源加载后未建立强引用致控制器被回收，通过静态列表存储引用解决；动态植被材质在多平台闪烁或丢失，源于共享材质冲突与Shader变体加载问题，经独立材质实例化及预烘焙变体优化；角色跳跃穿斜坡，因物理检测帧间隔长、速度超阈值，调整检测模式与帧率后修复。文中还提炼“现象分类-环境隔离-工具监控-原理溯源”排查法，强调引擎底层认知与跨平台规范的重要性。
规则引擎在医疗实际中的解决方案有哪些？
Together规则引擎通过医疗保健功能集（HFS）实现医疗逻辑自动化，提升互操作性与临床决策效率。它支持可视化建模，集成临床路径与决策支持系统，助力医疗机构优化流程、降低成本，并确保遵循最佳实践与行业标准，适用于医疗管理、临床决策及产品开发等场景。
Java基础学习day01
本课程为Java基础学习第一天内容，涵盖Java起源、JDK组成及基本语法。介绍Java由Sun公司于1995年推出，后被Oracle收购，詹姆斯·高斯林为Java之父。讲解JDK、JRE、JVM的关系及核心命令javac与java的使用。语法部分包括注释、字面量、变量定义与存储方式，帮助初学者掌握Java基础概念与编程规范。
Redis集群模式
Redis集群是一种分布式存储方案，旨在解决数据存储容量不足的问题。它通过将数据分片存储在多个节点上，实现数据的横向扩展。常见的分片算法包括哈希求余、一致性哈希和哈希槽分区。其中，Redis采用哈希槽分区算法，将数据均匀分配到16384个槽位中，每个分片负责一部分槽位。当节点故障时，集群通过故障检测和主从切换机制，确保服务的高可用性。集群还支持自动的数据迁移和负载均衡，保障系统稳定运行。
AWQ: 面向设备端大语言模型压缩与加速的激活感知权重量化——论文阅读
AWQ是一种面向设备端大语言模型（LLM）压缩与加速的激活感知权重量化方法。与传统基于权重大小的量化策略不同，AWQ通过分析输入激活分布识别关键权重通道，并采用按通道缩放策略，在保持硬件效率的同时显著提升量化精度。实验表明，AWQ在多种LLM上实现了接近无损的低比特量化（如INT4），并在边缘设备上实现高达3倍以上的推理加速，为大模型的设备端部署提供了高效解决方案。
常见面试题03
Redis常见数据结构包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合及地理空间索引。其持久化机制主要有AOF和RDB，常配合使用以防数据丢失。此外，Redis还涉及缓存雪崩、穿透、击穿等“三剑客”问题及其解决方案。CAP与BASE理论则探讨了分布式系统中一致性、可用性与分区容错的权衡。最后，Seata的AT模式实现分布式事务的流程也有所涉及。