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原创 docker常用命令

Docker常用命令速览：镜像管理（pull/rmi/build/tag）、容器操作（run/exec/stop/rm）、日志查看（logs）及仓库操作（login/push）。核心命令包括docker run启动容器（支持端口映射-d、命名--name）、docker exec进入容器、docker ps查看状态。数据持久化用-v挂载，批量操作用$(docker ps -aq)。注意docker rm删除容器与docker rmi删除镜像的区别，强制操作加-f参数。

2025-11-08 15:34:35 190

原创数据工程师——ETL

文章摘要 ETL（数据抽取、转换、加载）是数据处理的核心流程，负责将分散数据源整合为高质量数据。ETL与ELT的主要区别在于转换步骤顺序，分别适用于不同规模数据场景。数据仓库通过ETL从多个数据源集成数据，支持分析决策。维度建模中的事实表记录业务指标，维度表提供上下文信息。缓慢变化维度（SCD）处理随时间变化的维度数据，常见类型包括直接覆盖型、新增版本型等。数据清洗解决数据缺失、重复、错误等问题，确保数据质量。数据血缘记录数据流转路径，便于问题排查和影响分析。常用ETL工具如Kettle通过转换和作业实现数

2025-08-22 23:58:52 1197

原创数据库为什么需要进行分区，如何进行分区！！！

数据库分区技术可显著提升单表性能和管理效率。四大痛点包括查询慢、维护窗口不足、归档成本高和热点问题。分区与分片的核心区别在于分片跨节点扩展，而分区在单机内优化。常见分区策略有Range、List、Hash和Composite，各有适用场景。MySQL、PostgreSQL和MongoDB均支持简单命令实现分区。上线时需注意分区键选择、预建分区和监控倾斜等问题。合理使用分区技术可将性能提升10-100倍，维护时间从小时级降至分钟级。

2025-08-21 21:45:32 436

原创数据库面试常见问题

数据库摘要本文系统介绍了数据库相关知识，主要包括： Delete/Truncate/Drop区别：Delete删除数据保留结构，Truncate删除数据释放空间，Drop完全删除表结构。 SQL语句分类：DML（增删改查）、DDL（建表删表）、DCL（权限控制）、DQL（查询语句执行顺序）。常用函数：包括decode、nvl、mod、round、字符串处理函数等。数据库优化：索引原理、创建原则、SQL优化技巧（避免全表扫描、简化查询字段等）。 Oracle特点：体系架构（SGA/PGA）、与MySQL

2025-08-21 21:03:59 770

原创大数据面试题

HDFS（Hadoop分布式文件系统）的核心架构与工作机制摘要：架构组成：采用主从结构，包含NameNode（元数据管理）、DataNode（数据存储）、Client（客户端交互）和Secondary NameNode（辅助合并元数据）。文件读写流程：写文件需经NameNode分配DataNode，建立pipeline管道传输数据块（默认128MB）读文件通过NameNode获取块位置，就近读取并进行checksum校验容错机制：数据损坏时自动切换副本节点 DataNode故障时触发副本复制通

2025-08-21 20:59:23 778

原创大数据面试常见问题

大数据面试常见问题摘要 HDFS读写流程：写流程：客户端切分文件并与NameNode通信获取DataNode地址，建立管道传输数据包读流程：客户端从NameNode获取block位置信息，就近读取并校验数据完整性故障处理：读取时块损坏会校验并切换副本节点上传时DataNode挂掉会重新复制副本通过Secondary NameNode合并元数据，但不能完全恢复高可用方案： NameNode HA采用双节点+共享存储使用Zookeeper监控状态，防止脑裂问题通过fencing机制隔离故障节点

2025-08-21 20:58:31 786

原创深度解析LangChain：LLM应用开发利器

文章摘要： LangChain是一个开源框架，旨在简化基于大型语言模型（LLM）的应用开发。其核心理念包括模块化、可扩展性和面向任务的设计，通过分层架构（基础层、编排层、执行层、部署层）提供丰富功能。核心模块涵盖模型集成、提示管理、工作流组合、Agent智能决策等，支持聊天机器人、AI Agent、RAG系统等场景。优势在于模块化设计和丰富生态，但存在学习曲线陡峭的问题。通俗理解为：LLM本质是“海量数据+Transformer解码器”训练的概率黑盒，通过三阶段训练（预训练、监督微调、对齐微调）获得能力，

2025-08-20 23:15:28 532

原创深入解析RAGFlow六阶段架构

本文系统拆解了RAGFlow的六阶段工作流：1）查询理解阶段通过意图分类和实体扩展生成结构化查询；2）任务编排根据复杂度选择轻量或复杂流程；3）混合检索并行执行向量/全文/图谱三路召回；4）精排阶段通过重排和去冗优化结果；5）上下文组装实现精准的Prompt工程；6）答案生成配备幻觉检测与引用溯源。该框架通过模块化DAG设计支持可视化编排，结合多路检索与严格的质量控制，显著提升了RAG系统的可靠性和可解释性，为复杂业务场景提供了灵活可配置的解决方案。

2025-08-20 23:12:28 1178

原创 RAG流程全解析：从数据到精准答案

RAG（检索增强生成）流程分为数据处理和问答检索两个阶段。数据处理阶段将多格式文档转换为文本块，提取实体并生成向量，构建向量库、实体图和全文索引三合一知识库。问答阶段将用户问题向量化后，通过三路召回（向量搜索、实体图查询、全文检索）获取相关文本，经重排后拼接为上下文输入大模型生成答案，并附带可验证的原文链接。系统支持增量更新，确保知识库持续扩展。

2025-08-20 23:10:02 509

原创 Python面试精华一

摘要：本文整理了30道Python面试题，涵盖Python核心概念、语法特性和常见用法。主要内容包括：解释型与编译型语言区别、is与==的区别、文件读取方法、面向对象继承、any()/all()函数、装饰器、yield关键字、枚举函数、运算符、特点优点、深浅拷贝、列表元组区别、Flask框架、内存管理、闭包、代码执行过程、迭代器与可迭代对象、map/filter/reduce函数、__init__与__new__方法以及魔术方法等。这些问题全面考察了Python的基础知识和实际应用能力，适合Python开

2025-08-20 14:14:17 1069

原创 python安装与前置设置

本文介绍了Python环境的安装与配置方法。首先提供了Python 3.8-3.10版本的安装包下载链接及安装教程，重点讲解了如何修改Python第三方库镜像源（包括清华、阿里云等国内源）的临时和永久设置方法，并详细说明了修改第三方库下载路径的操作步骤。此外还包含Anaconda的安装配置指南和Jupyter路径修改方法，以及PyCharm的安装、汉化、代码字体设置、自动换行、参数提示等实用配置技巧，最后提供了代码模板的配置示例。全文内容全面，涵盖了Python开发环境搭建的主要环节。

2025-08-20 11:05:46 803

原创算法复杂度分析：快与省的智慧

时间和空间复杂度是衡量算法性能的两个核心指标。时间复杂度表示算法执行时间随输入规模的增长趋势，常见类型包括O(1)、O(n)、O(n²)等，分析时关注基本操作执行次数的数量级。空间复杂度衡量算法运行时的内存消耗，重点关注额外使用的存储空间。在算法设计中，通常需要在时间和空间效率之间进行权衡取舍。实际应用中，应避免复杂度超过O(n²)的算法，对于大规模数据（n>10⁶）尤其需要选择O(n)或更优算法。理解复杂度概念有助于在编程时做出更优的算法选择。

2025-07-29 20:56:47 956

原创进程与线程详解

进程（Process）和线程（Thread）是操作系统中两个非常重要的概念，它们都是程序执行的基本单位，但在系统资源管理、调度方式、通信机制等方面存在显著差异。

2025-07-29 20:17:19 886

原创 RAGFlow：开源RAG引擎深度解析

RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 Retrieval-Augmented Generation（RAG，检索增强生成）引擎，旨在通过结合大语言模型（LLM）与外部知识库，提供更准确、可靠且可追溯的问答能力。它通过智能文档解析与检索技术，显著提升了 AI 系统的上下文理解与生成能力，特别适用于需要处理复杂数据格式与高精度问答的场景。以下是关于 RAGFlow 的详细介绍，涵盖其特点、服务、功能、适用场景、技术细节及对 AI 客服助手的帮助与提升。RAGFlow 的核心优势在于其深度文档理解与灵活

2025-07-04 14:51:17 1492

原创揭秘 Python 魔法方法：让你的对象无所不能

Python魔法方法是双下划线开头和结尾的特殊方法，用于定义类的特定行为，如对象创建、操作和表示。常见方法包括： __new__：对象创建时的第一个方法 __init__：初始化对象属性 __call__：使对象可被调用其他重要方法按功能分为：对象表示（__str__、__repr__）比较操作（__eq__、__lt__）算术运算（__add__、__mul__）属性访问（__getattr__、__setattr__）容器行为（__len__、__getitem__）上下文管理（__ent

2025-07-02 11:35:52 812

原创 Python闭包陷阱：为何这段代码输出全是300？

这段代码的执行结果是 [300, 300, 300, 300]。原因是Python的延迟绑定闭包特性：列表推导式生成的四个lambda函数都引用同一个变量i，而i在循环结束后最终值为3。当调用这些函数时，它们都计算3 * 100。要解决这个问题，可以在lambda中使用默认参数lambda x, i=i: i * x，这样每个函数会捕获不同的i值，从而得到预期结果[0, 100, 200, 300]。

2025-06-30 16:55:01 796

原创 Python装饰器：让代码更优雅的魔法工具

想象你买了一杯奶茶，想加点“额外功能”，比如加珍珠、椰果，或者加冰。你不用重新做一杯奶茶，只需要在原来的奶茶上“包一层”额外的东西。装饰器在 Python 中就像是给函数或类“加料”的工具，它可以在不改变原函数代码的情况下，增加额外的功能。比如，你有一个函数，本来只是打印“hello”。用装饰器可以让它在打印前记录时间，或者检查用户权限，这些“额外功能”都不需要改动的代码。在 Python 中，装饰器是一个高阶函数。

2025-06-30 10:53:59 1044

原创 Python单例模式：5种高效实现方式

单例模式确保类只有一个实例并提供全局访问点。本文介绍了Python实现单例的5种方式：1）装饰器方式，通过字典存储实例；2）元类方式，控制类创建过程；3）类属性方式，利用__new__方法；4）模块级单例，利用Python模块特性；5）线程安全版本，使用锁机制。比较了各方式的适用场景，装饰器简洁通用，元类更灵活但复杂，类属性简单但需注意初始化问题，模块级最简单但不够灵活，线程安全版本适用于多线程环境。核心思想都是通过不同技术手段确保实例的唯一性。

2025-06-30 10:18:50 1082

原创 Python深拷贝与浅拷贝：一文彻底搞懂

Python中的拷贝分为浅拷贝（Shallow Copy）和深拷贝（Deep Copy）。浅拷贝仅复制对象的顶层结构，嵌套对象仍与原对象共享引用，内存开销较小，适用于性能敏感场景。深拷贝则递归复制整个对象树，生成完全独立的副本，内存消耗较大但能彻底隔离数据。关键区别：浅拷贝（copy.copy()/切片）共享嵌套对象，修改会影响原对象；深拷贝（copy.deepcopy()）完全独立，适合需要隔离数据的场景；不可变对象（如字符串）在拷贝中行为特殊，修改时会创建新对象。实际应用时需权衡内存开销与数据

2025-06-26 17:03:01 1930

原创同步与异步：深入解析四种编程模式

同步 vs. 异步同步：操作按顺序执行，调用方必须等待操作完成才能继续后续任务。执行流程在时间上紧密耦合，顺序可预测。异步：操作被发起后，调用方无需等待其完成，可以继续执行其他任务，结果通过回调、协程或事件循环等方式处理。阻塞 vs. 非阻塞阻塞：调用线程在操作完成前被暂停，无法执行其他任务，线程处于空闲状态。非阻塞：调用线程无需等待操作完成，可继续执行其他任务，结果通常通过轮询或回调获取。同步阻塞：像老式点餐，点完菜傻等，效率最低。同步非阻塞。

2025-06-20 14:02:58 685

原创数据库MVCC：高效并发背后的秘密

多版本并发控制(MVCC)是数据库管理系统处理并发事务的核心技术。它通过为数据维护多个版本，使并发事务可以高效读写数据而不互相阻塞，提高系统性能。MVCC通过事务ID、时间戳等机制标识数据版本，为每个事务提供数据快照，确保读取一致性。写操作生成新版本，保留旧版本供其他事务读取，并通过垃圾回收清理无用版本。MVCC支持多种隔离级别，在PostgreSQL和MySQL等数据库中各有实现。其优点包括高并发性和一致性保证，但存在存储开销和写冲突等缺点。通俗来说，MVCC就像图书馆保存书籍多个版本，让读者互不干扰地借

2025-06-19 09:50:08 888

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