静心笃行。

2026年8月16日

摘要：前言在 Web 开发的学习过程中，用户认证是我最早接触的功能之一。最开始做项目时，用的都是 Session 方案，觉得“登录成功后服务端存一份数据，客户端拿一个 session_id，大家认这个 id 就行”——这个逻辑很简单，也很直观。后来项目从单体拆成了微服务，问题就来了。服务 A 的 Se 阅读全文

posted @ 2026-08-16 16:20 静心笃行。阅读(2) 评论(0) 推荐(0)

重排序（Rerank）：让 RAG 系统从“差不多”到“精准命中”

摘要：前言在检索增强生成（RAG）系统中，我们通常会遇到这样的情况：用户问了一个问题，向量检索召回了 50 个语义相似的文档块，但真正能回答问题的可能只有其中的 3-5 个。剩下的大部分，要么只是“主题相关但答非所问”，要么干脆是不相关的内容。如果把这些“差不多”的内容全部塞给大模型，会发生什么？模型阅读全文

posted @ 2026-08-16 15:49 静心笃行。阅读(2) 评论(0) 推荐(0)

2026年8月15日

【PostgreSQL】触发器使用教程与实践

摘要：引言在数据库应用开发中，我们经常会遇到这样的需求：插入数据时自动校验格式、修改数据时自动记录日志、删除数据时自动更新汇总表……这些操作如果全部放在应用层处理，不仅会增加代码复杂度，还容易因为遗漏导致数据不一致。 PostgreSQL 的触发器正是解决这些问题的利器。它就像数据库里的“自动服务员”— 阅读全文

posted @ 2026-08-15 17:01 静心笃行。阅读(1) 评论(0) 推荐(0)

【Pydantic】BaseSetting 使用教程与实践

摘要：引言在 Python 项目开发中，应用配置管理是一个常见但容易被忽视的问题。数据库连接信息、第三方 API 密钥、应用运行参数……这些配置散落在代码各处，不仅难以维护，还存在安全隐患。传统做法通常是在代码中硬编码配置值，或者手动读取环境变量： python import os DATABASE_ 阅读全文

posted @ 2026-08-15 15:03 静心笃行。阅读(1) 评论(0) 推荐(0)

【Pydantic】BaseModel 使用教程与实践

摘要：引言在 Python 项目开发中，数据校验是保障程序稳定性的核心环节。传统方式依赖大量 if-else 条件判断，不仅代码冗余、可读性差，还容易出现校验遗漏、规则不统一等问题。尤其在接口开发、数据解析、业务参数校验场景中，这些问题极易引发线上 BUG。 Pydantic 是 Python 生态中主阅读全文

posted @ 2026-08-15 14:50 静心笃行。阅读(2) 评论(0) 推荐(0)

lru_cache：Python 缓存装饰器详解

摘要：引言在 Python 开发中，你是否遇到过这样的情况：同一个函数被反复调用，每次都要重新计算，导致程序运行缓慢？特别是在处理递归、数据库查询、API 调用等场景时，这种重复计算的问题尤为突出。 lru_cache 就是解决这个问题的利器。它是 Python 标准库 functools 模块提供的一阅读全文

posted @ 2026-08-15 11:11 静心笃行。阅读(2) 评论(0) 推荐(0)

2026年7月20日

【Milvus】数据组织结构

摘要：【Milvus】数据组织结构 1. 顶层逻辑层级结构：Database → Collection → Schema → Field （1）Database（数据库） Milvus 最顶层业务隔离单元，默认存在 default 数据库，不同库的集合完全隔离。 from pymilvus import 阅读全文

posted @ 2026-07-20 20:46 静心笃行。阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

【Milvus】稀疏向量和稠密向量

摘要：【Milvus】稀疏向量和稠密向量 1. 基础定义（1）稀疏向量向量绝大多数维度都有非 0 浮点值，几乎不存在大量零元素，存储为完整定长数组。存储格式：完整数组，所有维度都占用内存；典型来源：LLM/BERT/Sentence-BERT 输出语义 Embedding、图像特征；示例（阅读全文

posted @ 2026-07-20 20:25 静心笃行。阅读(25) 评论(0) 推荐(0)

2026年6月27日

【PyTorch】命令汇总表

摘要：所属操作函数名用处使用频率张量的创建 torch.tensor() 从列表 / 数组创建张量 ★★★★★ torch.Tensor() 创建默认 float32 类型张量 ★★★☆☆ torch.zeros() 创建全 0 张量 ★★★★★ torch.ones() 创建全 1 张量 ★★★ 阅读全文

posted @ 2026-06-27 10:05 静心笃行。阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

2026年6月23日

【数据预处理】EDA详解

摘要：一、一句话定义 EDA = 探索性数据分析，是建模 / 数据清洗之前的诊断步骤：不预设模型、不做预测，只用图表、统计指标把数据集全貌、问题、规律全部挖出来，指导后续数据预处理、清洗、特征工程。你可以理解成：给数据做一次全面体检。二、EDA 核心目标（为什么预处理前必须做 EDA）看懂数据：每列含阅读全文

posted @ 2026-06-23 10:34 静心笃行。阅读(30) 评论(0) 推荐(0)

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