最近在本地Windows电脑，使用Docker Compose本地部署开源AI应用平台Dify。原本以为跟着官方文档几分钟就能搞定，结果全程连环踩坑不断：Docker启动WSL更新失败、Git命令无法识别、源码克隆卡住、自己改配置越改越崩、80端口占用打开Nginx默认页、杀完端口进程Docker反而起不来等一系列问题。本文严格按照我本人真实操作先后顺序完整复盘。

React+TS前端面试题集锦摘要： React核心与Hooks部分： 介绍React 18.x关键特性及常用UI库（Ant Design、Material-UI等） 详解useState、useEffect等基础Hooks及useMemo、useCallback优化技巧 分析自定义Hooks数据隔离问题及共享解决方案 解释"闭包陷阱"现象及其防范措施 附带组件封装思路、性能优

这篇指南系统性地介绍了提示词(Prompt)的设计策略与应用方法。主要内容包括： 提示词基础：定义提示词为与大模型交互的输入内容，强调其质量直接影响输出结果，学习提示词设计能显著提升工作效率。 核心策略： 按任务复杂度设计提示词 采用迭代优化原则 运用分隔符和占位符结构化内容 明确执行步骤和参考示例 拆分复杂任务和分段处理长文本 五大实用模板：详细介绍了3WEH、QBR、GCE、STAR和定位-现

DeepSeek 模型技术解析（精简版） 核心架构：采用MOE混合专家架构（任务拆分+专家协同）和MLA多头潜在注意力（分组处理降算力），实现高效推理与长文本处理。 双模型对比： V3：通用生成型，响应快，适配多轮对话/代码生成 RE：深度推理型，擅长逻辑推演，但速度慢且稳定性较差 蒸馏技术：通过师生模型架构，利用大模型API生成训练数据，低成本产出轻量化模型（1.5B-14B），支持本地部署。

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