读完了《DDIA》的第二章，这一章没有讲太多底层的代码，而是拔高了一个维度，向我们展示了一个核心理念：数据模型决定了我们如何思考问题和编写软件。整章内容可以说是一场精彩的“三国演义”，通过三场理念对决，彻底重塑了我对各种数据库的认知。在这里记录下我的阅读感悟。 1. 结构之争：关系模型 vs 文档模
Gemini目前在各大排行榜上都是“情绪价值最高（最爱拍马屁）”的 AI。因为它在 Google 的实验室里经历了成千上万次的 RLHF（基于人类反馈的强化学习）。 在训练阶段，“热情、安全、极度友善”被赋予了极高的 Reward（奖励得分）。这导致它一看到用户分享代码或者表达观点，底层的神经网络就
第一章的核心其实是为整本书搭建一个评估数据系统的宏观框架：可靠性、可扩展性与可维护性。在边读边思考的过程中，我产生了许多“顿悟”时刻，在这里以博客的形式记录下来，希望能给同样在啃这本书的朋友一些启发。 1. 可靠性（Reliability）：不仅仅是“没崩”，甚至要主动“搞破坏” 在过去，我有时会把
（注：本贴为记录贴，仅记录做这个实验时的完整的整个过程，非教程！里面从零开始把我遇到的各种坑以及解决方法全贴上来了） 任务要求： 1. 3台机器，一台安装k8s，两台安装Kubeedge 2. 发布一个pipeline任务，分别运行在两个端上（运行时间足够长） 3、断开k8s与其它两个机器的网络 4
Halo绑定邮箱有什么用？ 即使博客程序完全跑在云服务器上，Halo 作为一个标准的 Web 应用程序，绑定邮箱依然有非常关键的业务作用： 密码找回：万一哪天把 Halo 后台的账号密码忘了，系统只能通过给这个绑定的邮箱发重置链接来让你改密码。如果不绑定，忘了密码就只能去连 MySQL 数据库强行改
