居然配置一个pages配置了一两个小时，简直是要没耐心了，但是还是耐着性子部署成功了。background： react + vite + ts 项目不知道哪里出了问题，缓存有误。dist删了又新建删了又新建反反复复...本来打算用deploy脚本。最后也是，只不过最后是手动配置的。这里面的env什么都不会写，靠ai来写build的yml完全不靠谱。还是要自己学会看懂。心累心累，最后手动部署不知道

什么是模块？一个文件就是一个模块使用来导入导出示例// math.ts - 导出模块// app.ts - 导入模块// 5。

二叉树系列算法核心纲领 | labuladong 的算法笔记这篇笔记容量很大，干货满满，需要反复复盘，值得反复学习的重磅好文。

封装是 “隐藏内部细节”，解决数据安全和接口简化问题；多态是 “统一接口，不同实现”，解决代码灵活性和扩展性问题；二者常结合使用：封装为多态提供了基础（确保对象内部稳定），多态通过封装的接口实现灵活交互。

单冒号主要省略的是 step（步长），默认步长为 1冒号某一侧为空时，额外省略该侧的边界（start或end），默认取到头 / 尾start缺省为 0，end缺省为序列长度，step缺省为 1。记住这个规则，就能理解所有省略写法的含义了。

在 Python 中，可调用对象（Callable）指的是可以像函数一样被调用的对象，即可以在对象后面加括号()并传入参数来执行的对象。可调用对象：能加()调用的对象（函数、类、带__call__的实例等）。内存空间：每个独立对象占一块空间，变量只是指向对象的 “指针”，多个变量可共享同一对象的内存。通过id()函数可以查看对象的内存地址（唯一标识），帮助理解：python运行a = 10b =

之前学了 “怎么获取所有故事、怎么发新故事”，现在学 “怎么获取某篇故事的所有评论、怎么发某篇故事的新评论”—— 流程很像，只是操作的对象从 “故事本身”，细化到了 “故事下的评论”。Server（服务器）是一种高性能计算机，在网络环境中，它能为其他多个设备（即客户端，client）提供各种服务。从图中可以看到，一台服务器可以与多个客户端进行交互。客户端会向服务器发送请求（req），比如请求获取网

Embedding 模型是 “机器理解世界的语言”—— 它将人类可感知的非结构化数据，翻译成机器可计算的数值向量，并且让向量的空间关系承载原始数据的语义 / 特征关联。无论是 RAG、推荐系统还是语义搜索，其核心能力都依赖于 Embedding 模型生成的高质量向量。Agent Planning 范式是 AI 从 “被动响应” 走向 “主动决策” 的关键技术框架 —— 它通过 “目标拆解、步骤规划

提高身体机能，健身一周3练，饮食控制糖、油，日常化减脂，偶尔可以放纵，要求不需要很严格，日常化健康的生活习惯。算法不能只刷java写的了，然后数据结构这种专业强相关的基础要求，好好学，每天保持算法手感，要加强基础算法的训练。专业选修模块的ai有关，深度学习，机器学习涉及我认为可以学，可以了解，但是并不适本科生做科研可用的，还是研究生做科研的更多，并且ai学历要求是硕士的更多。大二沉淀技术栈，积累项

今天的任务是学习面向对象编程，设计一个简单的宠物管理系统（宠物类、猫 / 狗子类）。