精通RAG：从“能用”到“好用”的进阶优化与评估之道
你的RAG应用是否总是答非所问，或者检索到的内容质量不高？本文聚焦于RAG系统的进阶优化，深入探讨从查询转换、多路召回与重排序（Rerank）等高级检索策略，到知识库构建的最佳实践。更重要的是，我们将引入强大的`Ragas`评估框架，教你如何用数据驱动的方式，科学地量化和提升你的RAG系统性能。
从零到一构建你的第一个检索增强生成应用
本文将带你深入了解检索增强生成（RAG）技术的核心思想，解决大型语言模型（LLM）固有的知识局限和“幻觉”问题。我们将一步步拆解RAG的工作流程，从文档处理到向量检索，并提供一份基于Python的简易代码实现，助你快速上手，构建你的第一个RAG应用。
订单多条件筛选接口设计与实现
电商订单多条件筛选接口设计，支持时间、状态、金额等动态查询。基于Flask+SQLAlchemy实现，通过组合过滤条件、分页及复合索引优化性能，结合缓存与参数校验，提升响应效率与系统稳定性。
《数据之美》：哈希结构的精妙世界与Java实现
哈希表是一种通过键值映射实现快速查找的数据结构，Java中的HashMap采用“数组+链表+红黑树”混合结构，结合高效哈希函数与动态扩容机制，在平均O(1)时间内完成增删改查。其核心包括哈希计算、冲突解决（拉链法）、树化优化及线程安全替代品ConcurrentHashMap，广泛应用于缓存、统计和索引等场景，是提升程序性能的关键工具。
《数据之美》：树结构的精妙世界与算法实践
树是层次化数据的核心结构，涵盖二叉树、平衡树、红黑树及B/B+树等。广泛应用于数据库索引、文件系统与算法设计，Java中TreeMap/TreeSet即基于红黑树实现。掌握树结构，助力高效编程与系统设计。（238字）
别再用均值填充了！MICE算法教你正确处理缺失数据
MICE是一种基于迭代链式方程的缺失值插补方法，通过构建后验分布并生成多个完整数据集，有效量化不确定性。相比简单填补，MICE利用变量间复杂关系，提升插补准确性，适用于多变量关联、缺失率高的场景。本文结合PMM与线性回归，详解其机制并对比效果，验证其在统计推断中的优势。
《Java集合核心HashMap：深入剖析其原理、陷阱与性能优化》
HashMap是Java中最常用的Map实现，基于哈希表提供近乎O(1)的存取效率。其核心为“数组+链表+红黑树”结构，通过扰动哈希、&运算索引、扩容机制等实现高效操作。但线程不安全，需注意Key的不可变性与合理初始化容量。深入理解其原理，有助于写出高性能代码，避免常见陷阱。