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文章以图/文/代码案例三种结合的形式解读。毋庸置疑,前端缓存一定是前端架构者必定需要考虑的因素，也是开发者的巨大加分项。是前端性能优化中最重要的知识点之一。

是否还在为rem适配感到烦恼？和我一样，不想去考虑单位的大小?这是除rem单位以外的另一种数据大屏适配方案。用最少的工作量，最简单的方法解决问题。可作于学习，可用于工作。

本文聚焦 AI 应用开发中核心的短期与长期记忆概念，拆解其技术本质、实现原理与工程落地方式，对比二者核心差异，阐释双记忆体系对大模型对话连贯性、个性化及 RAG 落地的关键价值，附多语言工程实现代码

Embedding 是将文本、图像等映射为高维向量的技术，让机器理解语义。在面试中常被考查：语义搜索、RAG、推荐、聚类等场景如何用 embedding 提升模型理解与匹配能力。

大模型真的能一直记住聊天内容吗？其实不能。随着对话增加，Context Window 很快被历史消息填满。为了让 AI 在有限上下文中保留最重要的信息，AI 系统必须进行 上下文压缩。

AI 面试几乎必问：什么是 Context Window？为什么 128K 不等于 128KB？它到底包含哪些内容？为什么上下文越大反而可能更差？本文用一篇文章讲清 Context Window

本详细阐述：各主流模型厂家对token的计算方案。token的基本定义，token的单位，token的计费，token的计费参考网址，模型上下文（context window）对于token的影响等等

手把手教你如何搭建本地知识库，不论你是刚入行的开发还是在校学生，包学包会。现在很多公司都想往AI发现，训练自己的知识库这项技能就尤为重要了。

保姆级教学本地ai(DeepSeek)搭建和使用教学，不论是小白还是学生。包会的。当别人还在用线上ai在网络繁忙的时候，你已经部署在本地使用了。