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An exploration of vector search
这篇文章通俗地介绍了向量搜索的基本原理及其应用，对初步理解机器学习、大模型非常有帮助。文章结构大致如下：
- 向量搜索的核心思想是将数据库中的项目和查询词表示为向量，然后根据向量间的相似度进行搜索。
- 向量的维度代表特征，选择合适的维度和相似度计算方式对搜索效果至关重要。
- 常用的相似度度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离、点积和余弦相似度，不同方法适用于不同数据场景。
- 实际应用中，需要根据数据特性和搜索需求调整维度和权重。
这篇文章讲解了 CSS 中的层叠上下文（stacking context）概念，以及如何使用 z-index 属性来控制层叠顺序。作者首先介绍了层叠上下文的定义和如何形成层叠上下文，然后详细讲解了层叠顺序的计算规则和优先级。接着，作者通过多个实例演示了如何使用 z-index 属性来控制元素的层叠顺序，并指出了一些需要注意的事项。
针对变更的防控设计了一套体系化解决方案，主要包括：
- 定义变更模型，包括元模型、过程模型、等级分层
- 变更托管、变更感知（检索、订阅、分析）
- 通用检查项和自定义检查项的防控机制
- 变更行为数据的采集与挖掘 文章介绍了整个变更防控体系的设计思路以及一些实践落地场景
用户体验地图上 - 设计方法论
用户体验地图下 - 设计方法论
在日常的工作中，设计师经常会使用到用户体验地图，简单的说，用户体验地图是梳理用户场景和体验问题的一种工具。
那在用户研究中，什么时候/阶段适合用体验地图？使用体验地图的价值是什么？体验地图又是如何构建的呢？
该篇文章将会结合两个具体案例为大家逐一解答，文章分为上篇和下篇，上篇主要是介绍用户体验地图的定义、使用场景与价值，下篇会拆解用户体验地图的构成与构建流程。
这是《卓有成效的工程师》这本书的读书笔记。卓有成效的工程师都很在意时间和计划，实践价值，长期沉淀价值。此文以共勉
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