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1. 项目背景 业务场景:本地生活电商上线三个月,商品数量从 500 增长到 50 万。运营后台的商品列表页越来越慢,从最初"秒开"变成"点击搜索后去接杯水回来还没出来"。运维在告警群里贴出一张监控图:MongoDB 单次查询平均耗时从 12ms 飙升到 3400ms,CPU 使用率 95% 以上。
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posted @ 2026-07-20 09:28
一天不进步,就是退步
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1. 项目背景 业务场景:运营团队看着后台的 5000 个商品犯了愁——"我只需要数码类目下、100 到 500 元之间、带'蓝牙'标签的商品,目前导出全量数据在 Excel 里筛选,每次要花半小时。"产品经理同样急:"用户画像功能上线后,需要给'买了数码产品、也买过家居、标记为高价值用户'的人群推
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posted @ 2026-07-19 21:19
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1. 项目背景 业务场景:本地生活电商的运营团队急得跳脚——商品信息管理全靠手工 Excel,然后开发写脚本批量导入 MySQL,每次上下架都要拉开发改代码。更离谱的是,新来的运营把"已删除"和"已下架"搞混,直接删了一行 Excel,导致 200 个商品的销售记录断档。技术负责人拍板:必须做一个运
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posted @ 2026-07-19 21:17
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1. 项目背景 业务场景:本地生活电商的 CTO 在周会上暴走——"用户表的 phone 字段一会儿是数字一会儿是字符串,同一个手机号查出来 3 条记录!金额字段有人存 9.9,有人存 '9.9元',还有人存 {value:9.9,currency:'CNY'},月底对账快疯了!" 运维也站出来补刀
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posted @ 2026-07-19 09:31
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1. 项目背景 业务场景:本地生活电商的技术负责人决定用 MongoDB 替代 MySQL。消息一出,全员懵圈——开发说"我本机装不上 MongoDB",测试说"每次重新部署环境都要半小时",运维说"生产集群我们用 Docker,但本地开发怎么跟生产对齐?"更麻烦的是,不同的开发人员用 macOS、
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posted @ 2026-07-18 22:58
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1. 项目背景 业务场景:你加入了一家创业公司"本地生活电商",技术负责人告诉你,公司要用 MongoDB 替代 MySQL 来支撑商品、订单和用户系统。你打开官方文档,扑面而来的是 database、collection、document、BSON、replica set、shard、mongod
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posted @ 2026-07-18 18:58
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专栏定位 本专栏以“业务问题驱动 MongoDB 学习”为主线,少讲空泛概念,多用真实或拟真的项目场景串联知识点。从 Docker 单机启动、CRUD、索引、聚合管道,到副本集、分片集群、性能诊断、可观测性,再进入存储引擎、查询优化器、复制协议、源码调试与 SRE 落地。每一章均采用「项目背景 →
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posted @ 2026-07-18 18:57
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背景 你是否也有这样的体验: 想微调一个大模型,却被环境配置、显存不足、参数爆炸折腾得怀疑人生?好不容易找到一份教程,结果命令行敲到手软,一个OOM就让整个下午的努力付诸东流。今天,我要向你介绍一个真正能让你“躺着炼丹”的神器——LlamaFactory。它像一座高效的大模型微调工厂,让你用最少的代
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posted @ 2026-07-14 14:50
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别再手撸 Text-to-SQL 了,用 50 行代码让你的应用学会"说人话"。 回想一下,你是否有过这样的经历:刚把复杂的多表联查调通,产品经理就走过来拍拍你的肩膀:"咱们后台能不能加个搜索框?让运营直接输入'上个月北京仓退货率最高的三个商品',就能出结果?" 你心里一算——分词、实体识别、意图理
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posted @ 2026-07-12 19:10
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背景 在大模型应用开发赛道,LangChain 几乎是所有开发者入门 Agent 的“启蒙框架”。凭借开箱即用的组件生态和简洁优雅的链式语法,它大幅降低了开发门槛,让普通开发者也能快速搭建轻量化 LLM 应用,支撑起了市面上绝大多数简单问答、RAG 和工具调用类的项目。然而,随着 AI 智能体(Ag
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posted @ 2026-07-10 20:20
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