10-Docker安装Redis
本文介绍Docker部署Redis 6.0.8的单机与集群方案，涵盖配置文件映射、数据持久化及3主3从集群搭建。详细解析Redis集群采用的哈希槽分区机制，对比哈希取余与一致性哈希算法，说明16384个槽位的设计原理，并演示主从扩容缩容操作流程，助力构建高可用分布式缓存架构。（239字）
Docker安装Redis
本文介绍Docker安装Redis单机与集群部署，涵盖配置文件映射、数据卷挂载及3主3从集群搭建。深入解析Redis集群采用的哈希槽分区机制，对比哈希取余与一致性哈希算法，阐述其扩容缩容、数据分布与节点管理原理，助力构建高可用分布式缓存体系。（238字）
双端队列（Deque）原理及实现
双端队列支持在队头和队尾进行插入和删除操作，比标准队列更灵活。可用链表或环形数组实现，头尾操作时间复杂度均为O(1)。适用于需频繁两端操作的场景，如算法题中模拟栈或队列。
学习数据结构和算法的框架思维
本文系统梳理数据结构与算法本质，主张“一切数据结构源于数组和链表”，“所有算法皆为穷举”。强调掌握遍历与访问的底层逻辑，提炼线性与非线性遍历框架，帮助读者建立框架思维，以不变应万变，高效应对算法问题。
广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息？
广告系统是互联网公司核心营收支柱，如Google、Facebook超80%收入来自广告。其背后依赖高性能广告引擎，实现高并发、低延迟的精准投放。本文深入解析广告引擎架构，涵盖标签检索、向量匹配、打分排序与索引优化四大关键技术，揭示如何在0.1秒内完成从请求到返回的全流程，支撑千人千面的智能广告体验。
基础算法
加密算法主要分为对称加密（如AES、SM4）、非对称加密（如RSA、SM2）、哈希摘要（如SHA-2、SM3）、电子签名和密码存储。对称加密加解密快但需保密密钥；非对称加密使用公私钥，安全性高但速度慢；哈希摘要用于验证数据完整性，具备唯一性特征，广泛应用于安全认证与数据校验场景。
双指针技巧秒杀七道数组题目
双指针技巧常用于数组和链表问题，分为左右指针和快慢指针。快慢指针多用于原地修改，如有序数组或链表去重：fast遍历，slow维护无重复部分，避免频繁数据搬移，时间复杂度低至O(N)。
哈希表核心原理
本文深入剖析哈希表底层原理，澄清常见误区：Map是接口，哈希表是实现。通过哈希函数将key映射为数组索引，实现O(1)增删查改。详解哈希冲突的两种解决方式——拉链法与开放寻址法，探讨负载因子、扩容机制及遍历顺序无序的原因。强调不可变类型作key的重要性，避免因hashCode变化导致键值对丢失。助你真正理解哈希表的工作机制。
⚡ 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。
🗜️ 模型压缩与量化
模型压缩通过量化、稀疏化、知识蒸馏等技术，降低大模型大小与计算开销，助力其在端侧部署。涵盖INT8/INT4、GPTQ、SmoothQuant等方法，平衡压缩比、精度与速度，并支持实战量化加载与面试高频问题解析。
