软件工程师常用复盘模型
1. 4F 复盘（最通用、最适合日常周 / 日复盘） 模型：Fact 事实 → Feeling 感受 → Finding 发现 → Future 未来 适合：个人周复盘、日常任务、小需求、编码节奏 工程师举例： Fact：本周完成 3 个接口、1 次线上 bug、1 次评审被打回 Feeling：b
笔记
技术实践、踩坑记录与思考。
PostgreSQL 是否能全面替代 MySQL
PostgreSQL 功能极强、更先进，但绝不能全面替代 MySQL。 一、一句话定位 MySQL：简单、稳定、快、生态无敌、运维极便宜，主打通用互联网业务、高并发小事务。 PostgreSQL（PG）：功能最全、最标准、最强大、最严谨，主打复杂查询、企业级、数据密集型、GIS、高级分析。
MongoDB 不适用场景的具体案例分析
1. 金融核心交易系统（强事务 + 数据一致性要求极高） 业务案例：银行转账、证券交易、支付清结算系统 核心需求： 转账操作必须满足 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性），比如 A 账户扣钱和 B 账户加钱必须同时成功或同时失败，不能出现单边账。 数据绝对不能丢失，且需要
MongoDB 核心特性与适用场景
MongoDB 是文档型数据库，核心特点是灵活的文档模型（无需固定 Schema）、高可扩展性、高性能读写、支持复杂查询和索引，这些特性决定了它的核心应用场景： 1. 内容管理系统（CMS）/ 博客 / 电商商品管理 适用原因：这类场景下数据结构往往不固定（比如商品可能有不同规格、博客可能有不同类型
数据库优化——读写分离与分库分表
在Spring Boot应用中，MySQL数据库的读写分离和分库分表是两种常见的优化手段，用于提升数据库性能、扩展性和高可用性。以下是对这两种方案的详细讲解，包括实现原理、具体步骤以及代码示例。 一、读写分离 1. 什么是读写分离？ 读写分离是一种通过主从复制技术将数据库的读操作和写操作分离到不同的
Spring boot单体应用应对高并发场景的优化方案
一、分层优化策略（从0到1的演进路径） 1. 流量接入层优化（短期见效） 智能CDN加速： 静态资源（图片/JS/CSS）使用CDN动态加速，结合边缘计算进行API缓存（如Cloudflare Workers） 示例：对商品
使用Ollama本地部署DeepSeek R1模型
下载并安装Ollama ollama下载地址：https://ollama.com/download 下载完毕后一路 Install安装即可。
Anaconda入门
一、Anaconda 简介 Anaconda 是一个开源的 Python 发行版本，它包含了 Python 解释器以及大量常用的数据分析、科学计算等相关的第三方库。同时，它自带了包管理工具（conda）和环境管理工具，能够让你方便地安装、管理不同项目所需的依赖库以及创建独立的开发环境，有效避免不同项
docsify文档项目的运行与部署——以llm-cookbook为例
今天以《面向开发者的 LLM 入门教程，吴恩达大模型系列课程中文版》为例，讲解一下docsify文档项目的运行与部署。 该项目的github地址：https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook 一、克隆项目到本地 由于这个项目比较大，直接使用clone命
debian服务器上部署Node.js 项目
准备工作 # 1. 构建项目 npm run build # 这会将 TypeScript 编译为 JavaScript，输出到 dist 目录 # 2. 准备生产环境文件 cp .env dist/ # 复制环境配置文件 cp package.json dist/ # 复制 pack