MCN的博客

软件开发方法主要包括瀑布模型、敏捷开发、原型开发、面向对象开发方法、测试驱动开发（TDD）以及DevOps等。这些方法各有侧重点，适用于不同场景和需求，通过流程优化或技术创新提升软件开发的效率和质量。如何选择合适的方法？开发方法适用项目优点缺点瀑布模型需求明确、变更少的大型项目结构清晰、文档完善变更成本高、进度难调整敏捷开发互联网、初创项目快速迭代、适应需求变化需要高协作，文档可能不足Scrum团队协作开发透明度高、灵活调整需要良好Scrum Master管理看板。

DeepSearch、RAG（Retrieval-Augmented Generation）和 GraphRAG 这三种技术在智能检索、信息增强和知识推理方面各有侧重，适用于不同的场景。下面分别介绍它们的特点、区别以及适用场景，并提供如何选择的建议。DeepSearch → 精准检索，适用于知识库、搜索引擎。RAG → 检索增强生成，适用于 AI 问答、文本总结。GraphRAG → 结合知识图谱，适用于复杂推理任务。

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 和 GraphRAG (Graph-Based Retrieval-Augmented Generation) 是两种用于生成增强型问答的技术，但它们的核心数据结构和适用场景有所不同。GraphRAG 的适用性强于 RAG 的场景多跳推理：涉及多个实体和关系时（如知识图谱、社交网络）。多条件约束：需要同时满足多个条件或属性筛选（如推荐系统）。复杂关系查询：需要显式路径推理的场景，避免生成模型逻辑混乱。建议。

随着人工智能、自然语言处理和知识图谱的快速发展，“本体（Ontology）”作为一种核心的知识表示方式，越来越受到学术界和业界的关注。无论是在语义理解、自动推理还是智能问答系统中，本体都扮演着至关重要的角色。它为我们提供了一种将复杂知识结构化、标准化的手段，使机器能够理解、推理并利用这些知识。本文将简要介绍本体的概念、构成要素以及它在人工智能领域的应用场景，帮助大家更好地理解这一重要工具。本体（Ontology），在人工智能和语义网领域中，是一种用于明确描述某个领域中概念及其关系的知识模型。

OpenID和OAuth 2.1是两个不同但相关的协议，它们解决的需求和用途不同。OAuth 2.1谁在使用用户身份验证核心令牌ID Token（用户信息）构建目标验证身份使用关系基于 OAuth 2.0 扩展实际场景举例：：用户通过 Google 登录你的应用，并获得用户的姓名和电子邮件。OAuth 2.1：你的应用请求访问用户的 Google Drive 文件，需要用户授权访问权限。

Unix系统下的五种基本I/O模型blocking I/O（同步阻塞IO,BIO）nonblocking I/O(同步非阻塞IO，NIO)I/O multiplexing (I/O多路复用)signal driven I/O（信号驱动I/O）asynchronous I/O（异步I/O，AIO）当一次网络IO发生时，主要涉及到三个对象：发起此次IO操作的Process或者Application系统内核kernel。

糟糕程序员的20个坏习惯

hbase：是一个适合于非结构化数据存储的数据库，是基于列的而不是基于行的模式，HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。HDFS: 是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。 Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。==hive...

好的程序员与不好的程序员

软件项目的生命周期

关于cmd输入字符长度限制问题