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一、机器学习的本质:教会计算机从数据中学习 1.1 传统编程 vs 机器学习:思维范式的转变 想象你要开发一个垃圾邮件过滤系统。传统方式下,你需要手写成百上千条规则: "如果邮件包含'中奖'且包含'汇

一、分布式理论基础 1.1 CAP理论 Q1: 什么是CAP理论?为什么分布式系统无法同时满足CAP? 答案: CAP定理 (Eric Brewer, 2000年) 三个特性: C - Consist

一、网络协议基础 1.1 HTTP协议 Q1: HTTP/1.0、HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3有什么区别? 答案: HTTP/1.0 (1996年) 特点: HTTP/1.1 (199

目录 核心认知：为什么这三个问题永远在一起 分布式事务 2.1 本地事务 vs 分布式事务的本质区别 2.2 两阶段提交（2PC）—— 理解原理，生产慎用 2.3 SAGA 模式 —— 长事务的主流方

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一、核心概念辨析 维度 并发 (Concurrency) 并行 (Parallelism) 本质 多任务交替执行 多任务同时执行 硬件 单核即可 必须多核 Python 实现 threading /

〇、Redis 命令大全（按数据结构分类） 0.1 通用命令（Key 维度） 0.2 String 0.3 List（双端链表 / quicklist） 0.4 Hash 0.5 Set 0.6 ZS

一、机器学习的本质思想 1.1 为什么机器能够"学习"？ 从人类学习到机器学习的类比 婴儿如何学会识别猫？ 看到100张猫的照片 大脑抽象出"猫"的特征：尖耳朵、胡须、四条腿 下次看到新的猫，能够识别

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一、为什么需要分布式系统？ 单机的极限： 性能：单机 CPU、内存、磁盘有上限 容量：TB 级数据单机放不下 可用性：单机宕机 = 服务全挂 地域：跨地域用户要就近访问 分布式系统就是用一群机器协作干

一、历史背景与发展历程 1.1 Kafka 诞生的历史背景 时间节点:2010年,LinkedIn公司 诞生背景: LinkedIn面临着海量日志和用户行为数据的实时处理需求 传统消息队列(Activ

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1. 引言 机器学习的核心目标是找到一个最优的模型参数,使得模型在给定数据上的表现最好。这个过程本质上是一个优化问题:我们需要最小化(或最大化)某个目标函数。本教程将深入探讨梯度下降算法和损失函数的数