- 个人研究兴趣,知识点、阅读笔记等内容
- 不擅长记忆,留作备份,随时查阅,仅供自己分析学习
- “手写” 一遍也有助于加深记忆
- database_system: 各数据库系统(OLTP、OLAP、向量数据库等)的学习
- distributed_system: 分布式系统的分层模块级别的探索(向量化计算引擎,存算分离, 分布式一致性协议raft等)
- big_data_system: 各种大数据系统,分析性系统,数据湖仓库,时序数据库、数据流系统的学习
- performance:性能分析相关工具、profiling, 可观测性
- tools-tutorial:一些开发、日常使用的有用的工具常用命令
- test:一些数据库系统基准测试集
- docker_k8s: docker,k8s 基础, k8s 原理
- llm:GPT大语言模型相关
- aiops: 智能运维相关算法,理论,实践
- ml:机器学习基础
注意:某些md文件存在latex公式,网页查看时,不会解析,可安装chorme插件MathJax Plugin for Github可在线查看,否则需要下载到本地,用支持latex解析的markdown工具如马克飞象打开。(几乎没有,只有一篇数据data skew文档) 后面,空闲时或许可以搭建github page转成博客形式。
md文档中的图片在同级目录中
文档采用工具:
- typora:markdown编写
- Snipaste:截图工具
- 推荐使用chorme插件OctoTree,提供侧边栏,文件浏览体验更加。
- 如果GitHub访问太慢,图片加载失败,可以访问gitee镜像仓库。
看《龙樱2》有感,敢于表达,无需担心错误,所以开始频繁的积累笔记。由于只是个人观点,参考网络资源,需要批判的看。并且根据后续学习,持续更新,修正。
笔记中的许多内容,参考各种网络资源,书籍等。可能由于时间关系,以及自身理解不够,存在复制、摘抄他人内容。尽力笔记末尾处引用出处,但是不排除有遗漏,并且无法一一具体内容处标注。
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