【AI Agent 知识库】01-Agent基础范式-详解版
模块一：Agent 基础范式（详解版） 覆盖：ReAct、Plan&Execute、Tool-Calling、Multi-Agent、Memory、Reflection 目录 必须掌握的概念 …
作者： 林清杨
如何优雅地“摘掉” main 分支的一个提交，并把它单独保存到其他分支
写给已经会用 Git，但开始在意“提交历史质量”的工程师 在写代码的早期阶段，很多人对 Git 的态度只有一句话： 能提交、能回滚、不丢代码就行。 但当项目开始变得长期维护、对外展示、甚至作为个人技术…
用 CAS 思维设计一个高并发系统（工程级）
本文是承接上一篇 CAS 基础文的工程级进阶篇。 目标只有一个： 让你具备一种能力：看到“高并发系统需求”，脑子里自动浮现 CAS 结构，而不是先想 synchronized / Lock。 这篇文章…
一文彻底掌握 CAS（Compare-And-Swap）
一文彻底掌握 CAS（Compare-And-Swap） —— 并发编程绕不开的底层真相 本文是一篇“一次看懂、以后不再查资料”的 CAS 终极文章。 目标很明确：只要你把这篇文章完整看完，以后无论是…
Java并发面试题300道（详解版）
Java并发面试题300道（详解版） 每道题包含：答案详解 + 代码示例 + 记忆要点 目录 基础篇（1-50） 锁机制（51-100） 线程池（101-150） 并发集合（151-200） 并发工具…
Java高并发完整指南
Java高并发完整指南 从入门到专家 – 完全掌握Java高并发开发 学习路线图 [[高并发学习路线图.svg]] 目录 核心概念 Java并发基础 线程池深入 锁机制详解 并发集合 无锁编程 JMM…
一键配置 WSL 使用 Windows Clash（7890）代理的完整方案
本文内容强调：背景 → 原理 → 脚本 → 使用 → 常见坑 → 最佳实践，一次写清楚，后面不用再解释。 在使用 WSL（Windows Subsystem for Linux）进行开发时，一个绕不开…
都有哪些Embedding向量化嵌入模型？金融领域适合用哪些？
下面给你一份工程可用、选型导向的 Embedding 向量化模型全景说明，并重点回答金融领域该怎么选。 一、Embedding 向量化模型，本质在做什么？ 一句话： 把“文本”压缩成“语义坐标”，让“…
向量检索层参数（Embedding / Vector DB）search_type dense / sparse / hybrid是什么意思？
在向量检索里，search_type = dense / sparse / hybrid指的是“用什么信号来判断‘相关’”。三者不是版本高低，而是信息来源不同。 一句话先给直觉 dense（稠密向量）…
检索器的优化，动态检索策略，怎么基于用户问题动态调整检索参数？
这是一个典型 RAG / Agent 工程里的核心问题，你已经问到“检索器从静态工具 → 智能组件”这一步了。 下面我不讲泛泛而谈的“可以用 LLM 判断”，而是给你一套可落地、可编码、可扩展的动态检…
什么时候调整Top K？ 什么时候调整Top P？
这个问题问得非常工程化。 结论先行：Top-K 和 Top-P 不存在“谁更高级”，而是“什么时候该动哪一个”。 一句话决策规则（先记住这个） 你想“限制模型别乱跑” → 调 Top-K 你想“在合理…
LLM 参数调优指南：一文读懂 Top-K 与 Top-P 的本质区别（Top K、Top P都是什么意思？）
在大语言模型（LLM）的开发与应用中，我们经常听到“Temperature”、“Top-K”、“Top-P”这些参数。它们是控制模型“大脑”的阀门，决定了生成的内容是严谨的逻辑推理，还是天马行空的创意…
面试官读简历时的脑内脚本反推版说明书
本文我们将完全站在面试官与 HR 的联合视角，从「他们怎么看」「他们怎么筛」「他们怎么追问」三个层次，系统拆解——一整篇简历中，每个部分该怎么写、各自承担什么叙事职责、哪些点一定要出现、哪些雷千万别踩…
简历里项目经历和公司经历的区别
在简历中，公司经历和项目经历虽然高度相关，但它们承担的叙事职责不同，面向的筛选者关注点也不同。区分清楚，有助于让简历更“可读”、更“可评估”。 一句话区分 公司经历（Work / Company Ex…
从 Grounding 到 Workflow：如何把大模型从“会说话”变成“可控系统”
本文是一版“可落地、可讲清、可用于面试和架构评审”的终极工程图解说明。你只要记住这套逻辑，就已经超过 90% 只会聊模型的人。 一、一句话先立住认知（非常重要） Grounding 的本质不是“给模型…
工程化视角完整路线图（Grounding → RAG → NL2SQL → Tool / Agent → Workflow）
本文是一篇工程化视角的完整路线图，用于把 Grounding → RAG → NL2SQL → Tool / Agent → Workflow 串成一条可落地、可扩展、可演进的技术主线。 你可以直接用…
NL2SQL是更纯粹的Grounding
在大模型语境中，Grounding（落地约束 / 事实锚定）指的是： 将模型的输出严格约束在一个“真实、可验证、结构化的外部世界”中，而不是仅依赖模型自身的参数记忆进行自由生成。 这是当前大模型工程化…
Windows 新装系统下 Python venv 激活失败问题详解
—— PowerShell Execution Policy 导致的 Activate.ps1 报错 在 Windows 新装系统中，使用 Python 3.10 创建虚拟环境（venv）后，很多开发…
GitHub Pages 自定义域名（Cloudflare）极简配置教程
目标 让 GitHub Pages 正常使用自定义域名（支持 HTTPS） 一、前提条件 已有 GitHub 仓库 仓库已开启 Pages，已有 GitHub Pages 仓库（能用 xxx.gith…
“抖音”用户服务协议（更新日期：2025年9月1日 | 生效日期：2025年9月7日）
“抖音”用户服务协议 更新日期：2025年9月1日 生效日期：2025年9月7日 欢迎使用抖音！ “抖音”指北京抖音科技有限公司（曾用名“北京微播视界科技有限公司”）及其关联方（以下简称“我们”）合法…