<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[jeffsjf的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; jeffsjf]]></copyright><item><title><![CDATA[YOLO11 目标检测在 ESP32-S3 上的实现 —— 开发全流程记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/162444379</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/162444379</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 11:45:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[本项目基于 ESP-DL 库的示例，在 ESP32-S3（N16R8，16MB Flash + 8MB PSRAM）上实现了从网络获取 JPEG 图片、进行 YOLO11n 目标检测、并通过串口交互式输入 URL 输出中文检测结果的功能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Redis数据类型梳理(含8.0版新增类型)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161087934</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161087934</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Thu, 14 May 2026 17:28:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[原生支持向量相似度搜索（Cosine, L2 等），替代外部向量库。最基本类型，二进制安全，可存任意数据（文本/数字/序列化对象）键值对集合，适合存储对象（类似 Java 的 HashMap）概率数据结构，估算不重复元素数量（误差 0.81%）存储经纬度，支持计算距离和范围查询（底层 ZSet）（简单动态字符串），预分配内存，最大 512MB。（ziplist + 链表），两端操作 O(1)元素关联高维向量，用于相似性检索（AI 场景）有序字符串序列，两端操作快（双向链表实现）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[系统架构设计师精华知识点（2026 版）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161052537</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161052537</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Wed, 13 May 2026 15:34:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文档采用标准 A4 纸张，左右边距 2cm，上下边距 2.5cm，分两栏排版，字号 10 号，行间距 1.15 倍。重点内容已加粗，便于快速识别和背诵。：系统规划→系统分析→系统设计→系统实施→运行维护。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[软考架构师核心知识点速记（4页打印版）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161052452</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161052452</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Wed, 13 May 2026 15:31:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[TCP（可靠、面向连接）、UDP。公钥加密私钥解密，速度慢。加解密密钥相同，速度快。路由选择、IP 寻址。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI Agent智能体主要技术栈分析(LangChain、LangGraph、MCP、Dify、Manus、Coze)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161009793</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161009793</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Tue, 12 May 2026 11:02:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[2026 年 AI Agent 技术栈的核心变化MCP 成为“USB-C 接口”：Google、OpenAI、Anthropic 全线支持，选框架优先看 MCP 兼容性-60。MCP 正在成为 AI Agent 工具互联的事实标准，决定了你能用多少第三方工具。从“一把梭”到“分层解耦”：LangChain 1.0 的精简化设计（遗留功能迁移至，主包体积缩减 58%）标志框架迈向成熟-11。协议层（MCP）、编排层（LangGraph）、应用层（Dify/Coze）各司其职。低代码与专业开发融合。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Cloud 2025常用组件分析及应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161004884</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/161004884</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Tue, 12 May 2026 09:24:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[Spring Cloud 2025 正处于重大转型期。轻量化、去第三方依赖、拥抱 Java 21 虚拟线程和 Kubernetes 生态。新项目：建议以 Spring Cloud Gateway（WebMVC 版本）+ Nacos + Sentinel + RestClient（替代 OpenFeign）+ LoadBalancer 为核心栈，优先使用 Spring Framework 7 原生能力。存量项目：OpenFeign、Ribbon、Eureka 等仍可继续使用，但需制定迁移计划。容器化部署。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[软考架构设计师高频考点归纳]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/160971285</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/160971285</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Mon, 11 May 2026 10:56:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[系统规划→系统分析→系统设计→系统实施→运行维护。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI企业数据统计分析平台架构实践——NL2SQL引擎选型与系统设计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/160892135</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/160892135</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Fri, 08 May 2026 15:13:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文阐述了2024年零售连锁企业AI数据统计分析平台的架构设计与实践。项目采用SuperSonic作为核心NL2SQL引擎，构建了基于微服务、事件驱动和分层架构的云原生系统。平台整合Lambda架构与湖仓一体理念，实现多源异构数据集成，并通过多级缓存、熔断降级等机制保障性能与可靠性。安全方面设计了三级权限体系和全链路审计。实施后，业务查询响应时间从2小时缩短至10秒内，准确率达85%以上。项目展示了NL2SQL技术在企业级数据分析场景中的系统性工程实践，为类似项目提供了参考范式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[开源NL2SQL软件分析评估报告(DB-GPT、SQLBot、SuperSonic)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/160892086</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/160892086</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Fri, 08 May 2026 15:10:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[包含数据模型（以物理表或逻辑SQL为来源，将字段赋予主键、维度、度量、时间日期等语义）、主题域（按业务场景划分的分类容器）、数据集（向应用层暴露的统一查询接口）、术语（支持企业私域知识的配置化引入）以及SQL变量（支持动态SQL参数）等多个协同工作的概念。理论上在语义层覆盖的范围内，准确率最高。与纯LLM方法的关键区别在于：SuperSonic的语义层是人工构建和维护的，对指标、维度、业务术语进行了强约束和定义，LLM只在语义层之上完成模式匹配和S2SQL翻译，而非将物理Schema直接暴露给LLM。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RabbitMQ-4.1.0安装配置六步法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/147811041</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jeffsjf/article/details/147811041</guid><author>jeffsjf</author><pubDate>Fri, 09 May 2025 09:19:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[双击rabbitmq-server-4.1.0.exe，一路Next，到最后一步不要启动Server。双击otp_win64_27.3.4.exe,一路Next。下载otp_win64_27.3.4.exe () 和rabbitmq-server-4.1.0.exe (账号和密码都是 guest。五、安装插件&启动服务。]]></description><category></category></item></channel></rss>