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RSS订阅原创 Python「焚诀」：吞噬所有语法糖的终极修炼手册
本文以《斗破苍穹》中的"焚诀"为喻，系统讲解了Python语法糖的七个层级。从基础语法糖（链式赋值、三元表达式）到迭代级（列表推导式、生成器表达式），再到函数级（装饰器、lambda表达式）和资源管理（with语句），最后介绍Python3.8+新增的高级语法糖（海象运算符、模式匹配）。文章强调语法糖的本质是通过简化书写提升开发效率，建议开发者既要掌握用法，也要理解底层原理，在合适的场景合理使用。全文包含大量代码示例，特别是与大模型开发相关的应用场景，帮助开发者用更简洁的代码实现更强大的
2025-12-25 09:21:35
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原创 Shell 文本处理四大金刚：cut/sed/awk/sort 从入门到精通实战指南
本文聚焦Shell文本处理核心工具cut/sed/awk/sort，从基础语法、核心原理到进阶技巧，通过100+可运行示例覆盖结构化提取、批量修改、统计分析、排序去重等场景，结合Nginx日志分析、大模型语料预处理实战，帮助开发者快速掌握专业级Shell文本处理能力。
2025-12-25 09:13:28
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原创 Python 真零基础入门：从 “什么是编程” 到 LLM Prompt 模板生成
针对**真零基础小白**，从「编程本质/LLM核心定义」讲起，同步讲解Python 3.11环境搭建、print/变量/注释基础语法，核心绑定LLM Token机制（用Python代码可视化Token拆分），最终实战生成LLM智能客服通用Prompt模板，让小白秒懂“Python语法→LLM应用”的底层逻辑，无任何门槛。
2025-12-24 09:19:11
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原创 【专栏开篇】Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战：20 篇万字巨作帮你搞定 LLM 落地（附完整目录 ）
《Python+LLM真零基础全栈实战》专栏面向零基础学习者，独创"双基础同步"教学法，将Python语法与LLM核心技术一一对应讲解。内容聚焦纯文本LLM应用开发，覆盖RAG、Agent、推理加速等关键技术，采用20篇渐进式课程设计，从Python基础到生产级部署，每篇结合具体应用场景。专栏特别适合转行人员、学生和传统开发者学习LLM开发，但已掌握Python/LLM或专注多模态的开发者无需参与。通过"输入→输出→技术点"的清晰学习路径，帮助学员真正掌握LLM应用开
2025-12-24 09:14:51
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原创 Shell 闭环：大模型开发的「一键启动器」，5 分钟写脚本自动完成从模型检查到推理的全流程
摘要：本文提供了一个完整的Shell脚本解决方案，帮助Linux小白实现大模型一键推理闭环。脚本自动完成依赖安装、模型检查、CPU推理和结果输出，无需手动输入复杂命令。用户只需修改模型路径和提示词两个参数，即可在Ubuntu22.04环境（WSL2/本地/云服务器）运行Llama2等GGUF格式模型。文章包含详细的避坑指南和后续学习方向，让零基础用户也能完成从环境搭建到模型推理的完整开发流程，首次体验大模型的AI输出能力。
2025-12-23 09:47:06
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原创 Shell 进阶：大模型开发的「文件搬运工」，10 分钟写脚本自动传模型到云服务器
摘要：本文针对大模型开发中手动scp传输大文件易中断的问题，提出使用rsync实现自动化断点续传方案。文章详细介绍了如何配置SSH免密登录、云服务器安全组，并提供了一个完整的Shell脚本实现大模型上传功能。该脚本支持断点续传、路径验证、上传后自动检查完整性，适用于WSL2和阿里云Ubuntu22.04环境。文中还包含常见错误排查指南和rsync高级技巧，帮助开发者高效完成大模型文件传输。
2025-12-23 09:46:04
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原创 Shell 入门：大模型开发者的「命令组合器」，30 分钟写第一个自动检查模型完整性的脚本
本文介绍了如何用Shell脚本自动化检查大模型文件完整性，解决手动操作容易遗漏的问题。主要内容包括： Shell基础：变量定义、注释、条件判断和权限设置 实战脚本：模块化设计，检查文件存在性、大小和权限，提供彩色提示和错误处理 高级技巧：参数传递、后台运行和配置文件分离 常见错误排查：变量空格、路径大小写、权限等问题 测试方法：模拟文件缺失、不完整和权限不足等场景 该脚本可大幅提升大模型开发效率，避免因文件问题导致的模型加载失败。文章还提供了明日进阶内容和互动作业。
2025-12-22 09:28:42
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原创 从 0 入门：为什么大模型开发必须学 Linux？10 分钟搭建你的第一个「大模型专用环境」
本文为零基础开发者提供大模型开发必备的Linux环境搭建指南。针对Windows用户常见问题，对比Linux优势：CUDA兼容性更好（vLLM安装成功率提升）、推理速度更快（llama.cpp提速3倍）、云服务器适配更优。提供两种10分钟搭建方案：本地WSL2安装（推荐小白）或云服务器体验。详解5个核心Linux命令（ls/pwd/mkdir等）在大模型场景的应用，并指导创建专属模型目录。最后通过实战测试验证环境，为后续Shell脚本学习打下基础。
2025-12-22 09:15:41
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原创 大模型应用 SQL 优化：10w + 对话历史的查询加速
本文针对大模型应用中的SQL性能优化问题，提出了一套专属解决方案。通过分析大模型应用的三大核心查询场景（连续对话、AI自动查询、RAG检索），重点介绍了复合覆盖索引和延迟关联优化技术，将典型查询从820ms优化至68ms（提升12倍）。文章还展示了如何通过AI SQL Agent自动生成优化SQL，并结合Redis缓存高频查询结果。最终形成完整的大模型应用SQL全栈解决方案，包括表设计规范、索引设计规范和Agent优化规范等可落地的checklist，实现了10w+对话历史数据的高效查询。
2025-12-21 20:14:58
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原创 大模型 Agent 实战：让 AI 自动写 SQL 查业务库
本文介绍如何利用大模型SQLAgent实现自然语言转SQL查询业务数据。通过复用前几篇的PostgreSQL环境、FastAPI框架和权限控制，构建"自然语言→SQL→结果"的自动化链路。核心实现包括：1)配置SQLAgent连接业务库并限制只读权限；2)封装FastAPI接口供非技术人员调用；3)演示AI准确生成SQL并返回查询结果。文章还埋下性能优化伏笔，为下一篇解决10w+对话历史表查询慢问题做准备。
2025-12-21 20:03:05
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原创 PostgreSQL+pgvector：大模型 RAG 的「结构化 + 向量」混合检索
本文介绍了如何利用PostgreSQL和pgvector实现企业级RAG应用的混合检索功能。文章首先阐述了混合检索的必要性，即同时满足结构化条件过滤和语义相似性检索的需求。随后详细讲解了使用Docker一键部署PostgreSQL+pgvector环境的方法，并指导读者创建包含向量字段和JSONB元数据的文档表。文章重点演示了混合检索的SQL实现，包括结构化过滤和向量检索的结合，以及如何在Python+FastAPI中封装成API接口。最后给出了企业级优化建议，如索引优化和性能优化技巧，为开发者提供了完整的
2025-12-20 15:03:09
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原创 从零动手：用 SQL+FastAPI 存储大模型对话历史
本文介绍如何用SQLite+FastAPI+SQLAlchemy搭建大模型对话历史存储系统。主要内容包括： 零配置搭建环境，只需Python3.10+和基础依赖 使用SQLAlchemy ORM创建对话历史表，对应前序SQL知识点 开发FastAPI接口实现对话存储和查询功能 提供模拟和真实大模型两种实现方案 配套可视化测试方法，验证SQL数据存储效果 系统特点：零基础友好、代码可复用、严格关联SQL知识点，适合大模型开发者快速实现对话历史管理功能。
2025-12-20 14:44:40
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原创 从 15 秒到 100 毫秒：SQL 运行效率提升的「分层优化方法论」
本文是面向主流数据库开发者的生产级 SQL 优化指南，以「某游戏公司 320 万条充值记录 SQL 从 14.7 秒优化至 98 毫秒」的真实案例为引子，分4 层优化方法论：基础语法层：禁止SELECT *、索引字段不做函数操作、UNION ALL替代UNION等禁忌；索引核心层：覆盖索引、最左匹配原则、索引避坑指南；执行计划层：用EXPLAIN定位慢 SQL 根源；高级优化层：分库分表、延迟关联、热点缓存等大数据量解决方案。文中附可直接运行的代码示例 + 官方文档依据，覆盖 99% 生产慢 S
2025-12-19 10:10:16
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原创 SQL 多表连接 / 子查询：表名（别名）省略的「黑盒规则」与最佳实践
SQL表名省略规则核心摘要：多表连接时，仅当字段在连接表中唯一或使用USING子句时可省略表名；自连接、关联子查询和字段重复时必须显式指定表名/别名。生产环境建议强制显式表名以避免歧义错误，特别是应对表结构变更风险。临时调试或单表查询可适当省略，但复杂查询应通过规范别名（长度≤3字符）提升可读性和跨数据库兼容性。最佳实践是牺牲少量简洁性换取代码稳定性和可维护性。
2025-12-19 00:18:37
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原创 MySQL 的「0 开始」与「1 开始」边界：全面梳理易踩坑的函数 / 关键字
摘要：本文系统梳理了MySQL中0起始和1起始的规则差异。0起始特性包括：LIMIT偏移量、JSON数组索引、WEEKDAY()函数返回值、时间组件函数；1起始特性包括：字符串函数位置参数、日期组件函数、数据库对象顺序、窗口函数编号等。文章分析了常见踩坑案例，如LIMIT1,5实际跳过首条数据、JSON数组$[0]才是首个元素等，并给出3个最佳实践：先查规则、明确语法、测试验证。最后附速查表帮助开发者快速区分不同场景的起始规则。
2025-12-18 10:34:45
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原创 SQL 入门必修课：从零搭建数据查询能力
本文是面向 0 基础开发者的 SQL 入门必修课，覆盖核心模块：SELECT 基础检索、DDL 表结构设计（含大模型对话历史表实战）、DML 增删改（明确 UPDATE/DELETE 必须加 WHERE 的红线规则）、WHERE 过滤与排序、聚合分组统计、JOIN 多表关联。全内容配 100% 可运行在线代码，附 0 成本练习工具，关联大模型应用场景，文末赠 SQL 速查表福利，2 小时即可搭建完整数据查询能力。
2025-12-18 00:15:40
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原创 大模型应用必备 SQL：2 小时学会「仅需用的」最小语法子集
本文是面向大模型应用开发者 / 后端新手的轻量化 SQL 教程，聚焦「大模型场景必须用的最小语法子集」，解决 “开发者无需成为 SQL 专家却要支撑生产需求” 的核心痛点：核心价值：仅覆盖 95% 大模型生产场景（上下文回溯、RAG 混合检索、合规审计）所需的 15% SQL 语法，2 小时即可上手生产代码；内容框架：包含 2 种必用表结构（对话历史表、pgvector 版 RAG 文档表）、3 种核心查询（上下文加载、经修正的 pgvector 余弦距离混合检索、合规审计）、2 种索引优化（复合 B
2025-12-17 10:24:08
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原创 大模型应用为什么离不开 SQL？向量库替代不了的 3 个核心场景
针对大模型开发者普遍踩过的「盲目依赖向量库」隐性坑（检索超时、上下文混乱、合规失效），本文明确SQL 是大模型应用不可替代的核心基础设施：向量库仅能覆盖「非结构化内容语义检索」，而 对话上下文精准回溯（延迟降 10 倍）、RAG 业务规则混合检索（性能提 100 倍）、金融 / 政务级合规审计（满足等保 2.0/GDPR）三大场景，因向量库的索引效率、ACID 事务、精细权限支持天生缺陷，必须依托 SQL 实现。文中提供 PostgreSQL+pgvector 可直接运行代码与标准存储架构。
2025-12-16 16:24:04
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