²²所有分类

³¹AI 工程师知识体系

前言：如何使用这本书

第 1 章线性代数 I：向量空间、矩阵与四个基本子空间

第 2 章线性代数 II：内积、范数、相似度与正交变换

第 3 章线性代数 III：特征分解、SVD 与矩阵分解

第 4 章概率论、统计推断与信息论

¹⁰学习笔记

DeepInfer 项目概览报告

Agent 面试知识手册

AI Agent 开发讨论记录

AI Agent 开发讨论记录

20260402 一道题

⁸第五篇数据库

第 20 章 MySQL 架构与存储引擎

第 21 章 Redo Log、undo Log 与 Binlog

第 22 章事务、隔离级别与 MVCC

第 23 章索引原理与设计

第 24 章锁、加锁规则与死锁

⁸附录

附录 a 公式速查表

附录 B 真题索引

附录 C 术语中英对照表

附录 D 学习路线、能力矩阵与自测清单

附录 a 核心参数与数量级速查

⁶第三篇优化与机器学习

第 6 章优化与学习算法

第 7 章学习范式与模型评估

第 8 章正则化与模型选择

第 9 章线性模型与广义线性模型

第 10 章无监督学习

⁶第二篇操作系统

第 4 章进程、线程与写时复制

第 5 章调度与 CPU 虚拟化

第 6 章同步、锁与死锁

第 7 章文件描述符、VFS 与 I/O 多路复用

第 8 章内存管理

⁶第五篇大模型与推理工程

第 16 章大模型训练范式

第 17 章检索增强生成（RAG）

第 18 章解码与生成策略

第 19 章推理系统与性能工程

第 20 章量化与压缩

⁵第三篇 Linux

第 10 章进程、信号与资源限制

第 11 章 Linux 性能四板斧

第 12 章内存、OOM 与 Swap

第 13 章文件系统、磁盘与 I/O 排查

第 14 章命令行与 Shell 速查

⁵第六篇 Java、JVM 与并发

第 28 章 Java 语言与对象模型

第 29 章集合框架原理

第 30 章 JMM、volatile 与 Synchronized

第 31 章并发工具、线程池与 AQS

第 32 章 JVM 内存结构与 GC

⁵第六篇算法与数据结构实战

第 22 章复杂度分析与算法设计方法

第 23 章线性结构技巧

第 24 章动态规划与背包问题体系

第 25 章图与集合

第 26 章工程实现纪律

⁵第四篇计算机网络

第 15 章体系结构与分层

第 16 章 TCP 连接管理

第 17 章 TCP 可靠传输与拥塞控制

第 18 章 HTTP 演进与 HTTPS

第 19 章 DNS、CDN 与网络排障

⁴第四篇深度学习

第 12 章神经网络基础

第 13 章训练与优化实务

第 14 章表示学习与多模态

第 15 章 Transformer 架构

³第一篇数学基础

第 1 章线性代数 I：向量空间、矩阵与四个基本子空间

第 2 章线性代数 II：内积、范数、相似度与正交变换

第 3 章线性代数 III：特征分解、SVD 与矩阵分解

³第一篇计算机组成与体系结构

第 1 章存储层次与 CPU 微架构

第 2 章程序如何真正运行

第 3 章性能工程：从纳秒到毫秒

³第七篇消息队列、分布式与微服务

第 33 章消息队列：可靠性三件套

第 34 章分布式理论：CAP、共识与一致性

第 35 章微服务架构与治理

²后端工程师八股知识体系

前言：如何使用这本书

后端工程师八股知识体系

²第二篇概率、信息与数值

第 4 章概率论、统计推断与信息论

第 5 章数值计算基础

¹Draft

Flash Attention算子优化思路

¹书架

¹模型对话

如何让大模型自发创造出《尤利西斯》级别的创新？

¹第八篇场景设计与面试复盘

第 36 章场景设计题的答题框架

¹随笔

20260403 基于Gemini建议的Neovim自定义配置计划