AI证书对比分析：CAIE Level II 与主流云厂商 AI 认证在知识覆盖上的异同
在人工智能技术加速渗透各行业、企业数字化转型进入深水区的背景下，专业的 AI 技能认证成为衡量人才能力的重要标尺。CAIE Level II（注册人工智能工程师二级）作为面向全行业的 AI 技能等级认证，与 AWS、Azure、阿里云等主流云厂商推出的 AI 相关认证，均旨在规范人才培养标准、提升从业者技术应用能力。本文将从知识覆盖的核心维度、结构逻辑、能力导向等方面，对比分析二者的异同点，为从业者选择认证路径提供参考。
什么是非精准的 Top K 检索？
非精准Top K检索通过简化打分机制快速筛选候选结果，牺牲部分排序精度以提升效率。它广泛应用于搜索与推荐系统，常与精准排序结合，形成“召回+排序”两阶段模式，在保证结果质量的同时大幅提升检索效率。
构建AI智能体：六十七、超参数如何影响大模型？通俗讲解原理、作用与实战示例
超参数是机器学习模型训练前需要人工设定的参数，它们控制着模型的学习过程而非直接通过学习获得。文章通过生动的类比（如自行车调整、烹饪配方）解释了超参数的概念，并详细介绍了其调优流程、常见类型（学习率、批量大小等）及对模型的影响。通过实际代码示例，展示了不同超参数设置如何影响模型训练效果，强调合理调优对提升模型性能、防止过拟合和优化资源使用的重要性。文章指出，超参数调优是模型成功的关键，初学者可从默认值开始逐步实验，借助网格搜索等工具实现高效调参。
蓝易云：模拟实现C++版vector的技术要点
这个代码片段实现了简单的vector，包括基础的容量管理、元素访问、内存分配以及复制控制。在实际使用中，可能还需要对这个基础实现进行优化和功能完善，使其能够满足更广泛的使用场景和性能要求。
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，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进一步压缩空间，支持快速存在性查询，广泛应用于缓存、爬虫等场景，以极小错误率换取高性能与低内存开销。
📚 RAG技术
RAG（检索增强生成）通过结合外部知识库与大模型，提升回答准确性，缓解幻觉与知识过时问题。涵盖密集/混合检索、向量数据库选型及核心组件，附实战代码与面试要点，助力构建高效问答系统。
⚡ 模型推理加速
大模型推理加速关键技术：KV-Cache减少重复计算，连续批处理提升吞吐，投机解码加快生成，结合vLLM等工具实现高效部署。面试聚焦内存优化、并行策略与延迟平衡。
作业：定制化UI界面
本文介绍如何基于若依（RuoYi）框架定制项目UI，包括更换浏览器标签页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`logo.png`、编辑`login.vue`组件，以及在`Navbar.vue`中删除相关链接，实现项目个性化。同时，可通过`setting.js`和`settings.js`调整布局与主题色，提升项目专业度与品牌统一性。
数组（顺序存储）基本原理
本章讲解数组的底层原理，区分静态数组与动态数组。通过手动实现动态数组的增删查改，深入理解其基于静态数组的运行机制，掌握随机访问、数据搬移与扩容等核心概念，为学习更复杂数据结构打下基础。
