qgrbdxkch的博客

平台完成部署并正式上线后，开发工作的重点将从系统搭建转向。为保证 AlgoAI 平台能够长期稳定运行、有效服务用户，本阶段主要聚焦以下几个方向：平台冷启动策略、用户行为反馈采集、数据驱动的功能优化与长期演进路线图。

随着各项核心功能的开发完成，AlgoAI 项目进入了系统联调、性能调优与上线部署前的关键阶段。。本篇博客将围绕这些目标展开详细说明，梳理平台上线前的最后一公里工作。

随着项目从原型设计进入系统功能整合阶段，AlgoAI 平台正在逐步构建一个集教学内容管理、算法题库评测、个性化学习推荐与智能编程助手于一体的综合平台。后续开发将继续聚焦于系统联通性、智能能力接入与用户体验优化，为打造面向未来的智能算法学习生态奠定扎实基础。

本次单元测试覆盖了项目核心服务模块，包括用户管理（）、题目管理（）、题目提交与判题服务（）、比赛服务（）、社区帖子服务（）五大模块。测试目标聚焦于：验证核心方法的业务逻辑正确性；模拟异常路径，测试系统容错能力；检查与外部服务（数据库、会话、判题服务、Elasticsearch 等）的交互逻辑是否合理；借助覆盖率工具（如 Jacoco）评估测试完整性。

基于项目的要求我们设计了一套结构清晰、可扩展性强的数据库系统。

在智能教育平台不断发展的大背景下，AlgoAI 致力于构建一体化的算法学习与在线评测平台，覆盖教学内容发布、题目练习、代码评测、反馈优化、用户成长等多个维度。为支撑这一目标，我们的后端系统采用微服务架构，通过 Feign Client 模块将不同子系统解耦，同时实现跨服务数据共享。本文将将详细阐述用户子页的api接口调用，详解各接口的功能职责、调用路径、实现逻辑与整体架构联动。

在 AlgoAI 智能算法教学平台中，文章与分类模块是连接教学内容、题解资源与用户互动行为的核心支撑部分。为满足用户内容发布、分类浏览、权限控制和行为交互等复杂需求，该模块采用了控制层（Controller）、业务逻辑层（Service）、数据访问层（Mapper）、安全认证层（Security）、异步消息层（MQ）等多层架构。以下将逐层详解各部分功能与实现方式。

彻底摒弃RNN/CNN的序列处理方式，采用纯注意力机制并行计算效率提升8-16倍（相比LSTM）最长依赖距离从200 tokens（LSTM极限）扩展到数千tokensMasked Language Model (MLM)：随机遮蔽15%的token进行预测Next Sentence Prediction (NSP)：判断句子间关系输入：用Python实现快速排序，要求时间复杂度O(n log n)输出：监督微调（SFT）：人工标注对话数据奖励建模（RM）：人类对输出排序标注。