NOTES, IDEAS & EVERYDAY LIFE

代码之外,
生活之中。

把想过的、做过的、走过的,认真记下来。
这里有技术的拆解,也有日常的回声。

A NOTE TO SELF

日拱一卒 功不唐捐

Zwww / 慢慢积累,持续生长

01 / SELECTED NOTES

全部笔记

02 / THE JOURNAL

最近写下的

217 篇积累
效率与工具3 分钟阅读

Obsidian-Git多端同步配置指南

Obsidian Git 多端同步配置指南 概述 使用 GitHub 私有仓库 + Obsidian Git 插件实现全端笔记自动同步,替代付费的 Obsidian Sync。 工作原理 本地编辑 → 自动 commit → push 到

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用 AI + Remotion 生成教学动画视频

用 AI + Remotion 生成教学动画视频 一、缘起 最近思维有些空洞,很久没冒出新点子,于是又给自己做了一次小型头脑风暴,想找点有意思的事情做。 最近的几条线索同时撞在了一起: 一是我在学技术时,发现市面上很多教程动画做得相当不错,

学习笔记9 分钟阅读

数据结构笔试

数据结构笔试 按知识点 1、算法的五个特性 一个算法(Algorithm)是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列,其中每一条指令表示一个或多个操作。一个标准的算法必须具备以下五个基本特性: 1. 有穷性 Finiteness:一

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图结构:Graph RAG

图结构:Graph RAG 传统RAG的套路是:用户问一个问题,去知识库里找到最相关的几段文字,交给大模型生成回答。这个模式处理"单跳"问题很在行——答案就在某一段文档里,找到就行。 但有些问题不是这样的。 比如用户问:"教《Spring

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Embedding向量化原理与模型选型

Embedding向量化原理与模型选型 假设你是个媒人,手里有1000个单身男女的资料,要给他们配对。 每个人的资料是一段文字描述: 小王:28岁程序员,喜欢打游戏看动漫,宅男一枚,偶尔爬山 小李:26岁设计师,热爱旅行摄影,周末喜欢逛展览

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向量数据库选型实战指南

向量数据库选型实战指南 买房子要考虑什么? 预算多少?(成本) 几口人住?(规模) 上班远不远?(性能) 将来要换大房子吗?(扩展性) 物业靠不靠谱?(维护成本) 选向量数据库也是一样的逻辑。 没有"最好的"向量数据库,只有"最适合你场景的

AI技术57 分钟阅读

混合检索的详细剖析

混合检索的详细剖析 向量检索是RAG的核心,但它不是万能的。 来看一个真实场景:你搭了一个技术文档问答系统,知识库里存了几百篇Spring相关的文档。用户问"SpringBoot 3.2.1的启动流程有什么变化",向量检索返回了什么?大概率

AI技术33 分钟阅读

向量检索核心算法深度剖析

向量检索核心算法深度剖析 前面我们已经把文档块变成了向量,也知道了要把这些向量存到专门的数据库里。但有一个最关键的问题还没解决—— 当用户丢过来一个问题,系统怎么在几十万甚至上百万个向量里,又快又准地挑出最相关的那几条? 最直觉的做法当然是

沿着时间,继续翻阅

03 / KEEP SHOWING UP

这一年的记录

近一年 · 2242 篇
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不必每一天都有答案,但可以每一天都留下一点痕迹。