⚡ 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，投机解码实现2-3倍加速，结合vLLM等工具优化部署。涵盖算法、系统与硬件协同设计，助力高效落地。
🗜️ 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，减小模型体积与计算开销，提升推理效率。涵盖INT8/INT4量化、GPTQ、SmoothQuant等方法，支持在资源受限设备部署大模型，平衡压缩比、精度与速度。附实战代码与面试要点。
负载均衡算法
本文介绍了多种负载均衡算法：随机、轮询、最小活跃数、源地址哈希及一致性哈希。涵盖适用场景、实现原理与优化策略，如加权随机与加权轮询，并结合代码与图示解析调度逻辑，适用于分布式系统流量分配设计。
双指针技巧秒杀七道链表题目
本文总结单链表七大核心技巧：合并有序链表、链表分解、合并k个有序链表、找倒数第k个节点、找中点、判断环及环起点、判断两链表相交。巧妙运用双指针与虚拟头结点，高效解决LeetCode多道经典题，涵盖快慢指针、优先队列等思想，助你掌握链表算法精髓。
🎮 强化学习
强化学习（RL）是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习方法。核心要素包括状态、动作、奖励和策略，强调试错与延迟奖励。常见算法如Q-learning、PPO、DPO等，广泛应用于决策优化与大模型对齐人类偏好。
🔤 分词器详解
分词器将文本转为模型可处理的数字序列，主流算法如BPE、WordPiece和SentencePiece各有特点。BPE高效但中文支持弱，WordPiece适合英文，SentencePiece语言无关，尤适中文。实战中需根据语言和任务选择算法与参数。
React框架
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库，核心优势包括：使用虚拟 DOM 提高渲染效率，JSX 使代码更可读，支持服务端渲染以优化 SEO 和性能，易于测试，并可与其他框架集成。它仅关注视图层，组件化开发便于维护。通过生命周期方法管理组件状态与更新，配合 setState 实现异步状态更新，结合 key 优化列表渲染。支持父子组件传值、受控与非受控组件，提供高阶组件和 PureComponent 优化性能。事件机制采用合成事件与代理，提升兼容性与内存效率。结合 Redux 可实现状态集中管理，diff 算法确保最小化重渲染。
线程池
本文深入剖析Java线程池实现原理，涵盖ThreadPoolExecutor与ScheduledThreadPoolExecutor的底层机制，详解线程复用、任务队列、拒绝策略及周期调度实现，并结合ThreadLocal与InheritableThreadLocal探讨线程私有变量管理，全面揭示并发编程核心技术。
MybatisPlus讲义
本课程基于若依框架与AI技术，打造智慧养老项目。涵盖MyBatisPlus、Redis、Vue3等核心技术，结合AI辅助开发与物联网应用，完成养老系统全栈开发，助力实战能力提升。（238字）
最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？
AI时代，图片检索依赖高效向量相似性计算。通过CNN提取图像特征后，需解决高维向量的快速检索与存储问题。聚类算法（如K-Means）比局部敏感哈希更精准，能保留语义相似性；乘积量化则大幅压缩向量存储空间。结合聚类、乘积量化与倒排索引，可实现海量图片的高效近似最近邻搜索，广泛应用于以图搜图、商品识别、推荐系统等场景。
