本文以 MySQL 为例。文档比较长，故分为5部分发出：路径枚举模型路径枚举（Path Enumeration）模型通过一个字符串字段记录保存从根节点到本节点经过的所有节点枚举。创建一个表，为了方便就把人员信息和路径信息放在一起了。路径枚举模型的特点是通过将所有祖先的信息联合成一个字符串，并保存为每个节点的一个属性。字符串的构建根据喜好或需要。上面的 path_string 也可以写成 ‘A/C/

复合映射表示左取行，右取列，对应相乘后相加，行数列数定位置①、a11 = rL1cR1 = (5,6)+(1,3)=51+6*3②、a12=rL1cR2=(5,6)(2,4)=(52+64)③、a21 = rL2 * cR1 = (7,8)(1,3) = (71+83)④、a22 = rL2 * cR2 = (7,8)(2,4)=(72+84)⑤、结论矩阵乘法无交换律，运算时需要区分左右矩阵矩阵相

架构师顶层设计；框架是面向编程或配置的半成品；组件是从技术维度上的复用；模块是从业务维度上职责的划分；系统是相互协同可运行的实体；框架偏技术，框架可以说是一种开发规范，是一种开发思路，引用于系统或子系统中，使得开发人员能快速设计出程序编写的代码组织结构；而架构相对偏业务一点，是针对业务需求，分解整个系统，梳理出数据流转逻辑，有哪些子系统、子模块、组件组成，他们之间相互关系是怎么样的，需要更多的考虑

将 GPT、向量数据库和 Function calling 结合起来，可以构建一个垂直领域小助手。例如，我们可以使用 GPT 来处理自然语言任务，使用向量数据库来存储和管理领域相关的数据，使用 Function calling 来实现领域相关的推理和计算规则。这样，我们就可以构建一个针对特定领域的小助手，例如医疗保健、金融服务、法律咨询等。

端squid反向代理到nginxnginx根据http_user_agent防DDOS首先查看访问日志，找出可疑访问 找到http_user_agent 的特征，然后再作过滤"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.01; Windows NT 5.0; MyIE 3.01)Cache-Control: no-store, must-revalidate"if ($...

让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。在开始介绍前，有一些知识可以先记在心里：1.设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定；2.神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程

导读前面文章【一、深入理解redis之需要掌握的知识点 】中，我们对redis需要学习的内容框架进行了一个梳理。【二、redis中String和List两种数据类型和应用场景 】、【二、redis中Hash、Set、SortedSet应用场景 】两篇文章我们对redis中String、List、Hash、Set、SortedSet五种数据类型做了一下讲解，并且对他们各自的应用场景进行了介绍。【三、

本文以 MySQL 为例。文档比较长，故分为5部分发出：嵌套集模型嵌套集（Nested Set）模型的算法也叫做预排序遍历树算法 MPTT（Modified Preorder Tree Taversal）。在嵌套集的表里我们会有 lft和 rgt 两个字段，分别用来记录遍历整个集合或整棵树时，一个节点的左右边到根节点左边的距离。如果我们用集合的图来看的话，根节点左边初始为1，那么从左向右划过所有子

将 GPT、向量数据库和 Function calling 结合起来，可以构建一个垂直领域小助手。例如，我们可以使用 GPT 来处理自然语言任务，使用向量数据库来存储和管理领域相关的数据，使用 Function calling 来实现领域相关的推理和计算规则。这样，我们就可以构建一个针对特定领域的小助手，例如医疗保健、金融服务、法律咨询等。

本文以 MySQL 为例。文档比较长，故分为5部分发出：闭包表模型闭包表（Closure Table）是一种通过空间换时间的模型，它是用一个专门的关系表（其实这也是我们推荐的归一化方式）来记录树上节点之间的层级关系以及距离。为了防止插入数据出错，我们需要一个存储过程：然后我们插入一些数据，这里以在论坛里发帖回帖为例：前面的存储过程会在关系表里插入每条贴子与自身和它上级贴子的关系以及距离：获取闭包表