diff --git "a/_posts/2024-11-25-\345\260\217\345\212\251\346\211\213.md" "b/_posts/2024-11-25-\345\260\217\345\212\251\346\211\213.md" deleted file mode 100644 index 8ab39d4..0000000 --- "a/_posts/2024-11-25-\345\260\217\345\212\251\346\211\213.md" +++ /dev/null @@ -1,80 +0,0 @@ ---- -title: 小助手 -date: 2024-11-25 14:04:41 +0800 -categories: [小助手] -tags: [小助手] ---- - -### 一、核心功能模块 - -1. **目标管理** - - 创建和管理潜在对象信息 - - 记录基本信息、性格特征、兴趣爱好 - - 关系阶段追踪（刚认识→熟悉→朋友→暧昧→恋人） -2. **话术系统** - - 按场景和阶段分类的话术库 - - 使用频率和效果追踪 - - 已使用话术的智能降权 - - AI辅助生成新话术 -3. **智能推荐** - - 基于当前阶段推荐合适的互动方式 - - 约会地点和活动推荐 - - 关系推进建议 -4. **数据分析** - - 互动频率分析 - - 效果评分趋势 - - 关系进展速度 - - 成功经验总结 - -### 二、创新点 - -1. **智能降权机制** - - 对同一目标使用过的话术自动降权 - - 使用频率过高的内容降权 - - 保持推荐内容的新鲜度 - -2. **场景匹配** - - 根据时间、地点、场合推荐合适话术 - - 考虑目标特征和兴趣进行个性化推荐 - - 关键节点（如节日）提醒 - -3. **AI + ES 混合搜索** - - ES负责历史记录和话术检索 - - AI负责生成新的对话建议 - - 两种方式互补，确保推荐质量 - -4. **进展追踪** - - 自动分析关系阶段 - - 提供阶段性建议 - - 关系健康度评估 - -### 三、后续扩展方向 - -1. **情感分析** - - 对话情绪分析 - - 关系健康预警 - - 互动质量评估 - -2. **社交圈分析** - - 共同好友 - - 社交活动记录 - - 兴趣圈层匹配 - -3. **行为建议** - - 个性化的约会计划 - - 礼物推荐 - - 关键节点提醒 - -4. **数据可视化** - - 关系发展时间线 - - 互动热力图 - - 效果分析报表 - -这个系统的核心价值在于： - -- 帮助系统化管理社交关系 -- 提供智能化的互动建议 -- 积累和分析成功经验 -- 避免重复相同的互动方式 - -需要我详细展开某个方面吗？ diff --git a/_posts/2024-11-26-test.md b/_posts/2024-11-26-test.md deleted file mode 100644 index 254fd45..0000000 --- a/_posts/2024-11-26-test.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ ---- -title: test -date: 2024-11-26 12:27:48 +0800 -categories: [] -tags: [] ---- - diff --git "a/_posts/2024-12-03-MySQL \345\255\246\344\271\240\350\256\241\345\210\222.md" "b/_posts/2024-12-03-MySQL \345\255\246\344\271\240\350\256\241\345\210\222.md" deleted file mode 100644 index 7c18771..0000000 --- "a/_posts/2024-12-03-MySQL \345\255\246\344\271\240\350\256\241\345\210\222.md" +++ /dev/null @@ -1,136 +0,0 @@ ---- -title: MySQL 学习计划 -date: 2024-12-03 10:04:02 +0800 -categories: [] -tags: [] ---- - -要学好数据库知识，建议从基础到深入逐步学习，以下是一个详细的学习计划和知识大纲： - -### 1. **数据库基础** - -- **数据库概念与模型** - - 什么是数据库，数据库管理系统（DBMS） - - 数据库模型：关系模型、层次模型、网状模型 - - ER模型（实体关系模型）和关系模式（表） -- **关系数据库基础** - - 表（Table）、行（Row）、列（Column） - - 主键（Primary Key）与外键（Foreign Key） - - 数据完整性（完整性约束、参照完整性、域完整性等） - - 数据类型：整数、字符、日期、二进制、大数据类型等 - - 规范化：1NF、2NF、3NF，BCNF等 - -### 2. **SQL基础** - -- **数据定义语言（DDL）** - - `CREATE`、`ALTER`、`DROP` - - 表、索引、视图等的创建与管理 -- **数据操作语言（DML）** - - `SELECT`、`INSERT`、`UPDATE`、`DELETE` - - 基本查询：`WHERE`、`ORDER BY`、`GROUP BY`、`HAVING` - - 联接：`INNER JOIN`、`LEFT JOIN`、`RIGHT JOIN`、`FULL JOIN` - - 子查询（单行、单列、多行、多列） - - 聚合函数：`COUNT`、`SUM`、`AVG`、`MAX`、`MIN` -- **数据控制语言（DCL）** - - `GRANT`、`REVOKE` -- **事务控制语言（TCL）** - - `COMMIT`、`ROLLBACK`、`SAVEPOINT` - -### 3. **高级SQL与查询优化** - -- **索引（Indexes）** - - 索引的种类：单列索引、联合索引、唯一索引、全文索引等 - - 索引的应用场景与性能影响 -- **复杂查询** - - 多表查询：联接、子查询、交叉联接等 - - 窗口函数：`ROW_NUMBER`、`RANK`、`PARTITION BY`等 - - 自连接、递归查询 - - 聚合与分组：`GROUP_CONCAT`、`STRING_AGG`等 -- **查询优化** - - 执行计划（EXPLAIN） - - 查询的性能瓶颈：I/O、CPU、内存 - - 查询优化技巧：避免`SELECT *`、减少嵌套查询、合理使用索引等 - - 使用索引和分区提高查询性能 - -### 4. **数据库设计与规范化** - -- **数据库设计** - - 实体与关系的设计 - - 正规化与反规范化 - - 一对一、一对多、多对多关系的处理 -- **索引与分区** - - 索引的设计与优化 - - 数据分区的概念与应用 -- **事务管理与并发控制** - - 事务的ACID特性 - - 隔离级别（`READ COMMITTED`、`REPEATABLE READ`、`SERIALIZABLE`等） - - 锁机制：共享锁、排他锁、乐观锁、悲观锁等 - -### 5. **数据库的高级功能** - -- **存储过程与触发器** - - 存储过程、函数、触发器的定义与使用 - - 动态SQL与事务控制 -- **视图与物化视图** - - 视图的创建与使用 - - 物化视图（Materialized View）与性能优化 -- **分布式数据库** - - 分布式数据库的概念与架构 - - 数据一致性：CAP定理、BASE理论 - - 分布式查询优化 - -### 6. **NoSQL数据库** - -- **NoSQL的类型** - - 文档数据库（MongoDB、CouchDB） - - 键值存储（Redis、Riak） - - 列式存储（HBase、Cassandra） - - 图形数据库（Neo4j、ArangoDB） -- **选择合适的数据库** - - 在不同的应用场景中如何选择使用关系数据库还是NoSQL数据库 - ------- - -### **学习计划（3个月学习路径）** - -#### 第1个月：数据库基础与SQL基础 - -- 周1-2：数据库基础 - - 阅读相关书籍或在线教程，学习数据库的基本概念，关系模型，ER图设计等。 -- 周3-4：SQL基础 - - 学习SQL的基本语法：数据定义、操作和控制语言。 - - 完成基础的查询练习，如简单查询、筛选、排序、聚合函数、表连接等。 - -#### 第2个月：SQL高级技巧与查询优化 - -- 周5-6：复杂查询与高级SQL - - 学习子查询、窗口函数、存储过程等。 - - 练习编写复杂查询，处理多表联合查询。 -- 周7-8：索引与查询优化 - - 学习索引的基本原理、创建与使用。 - - 理解SQL查询的执行计划，并进行优化。 - -#### 第3个月：数据库设计与高级功能 - -- 周9-10：数据库设计与事务管理 - - 学习数据库的规范化设计，事务的ACID特性及并发控制。 -- 周11-12：进阶功能与NoSQL - - 学习存储过程、触发器、视图与物化视图。 - - 了解并学习NoSQL的基本概念和应用场景。 - ------- - -### **学习资源推荐** - -1. **书籍** - - 《SQL必知必会》：适合初学者，入门简单清晰。 - - 《高性能MySQL》：深入了解MySQL性能优化与配置。 - - 《数据库系统概论》：全面学习数据库原理与技术。 -2. **在线课程** - - Coursera: SQL for Data Science、Databases and SQL for Data Science with Python - - Udemy: The Complete SQL Bootcamp -3. **实践平台** - - LeetCode、HackerRank：可以进行SQL题目练习。 - - SQLZoo、Mode Analytics：提供在线SQL练习和实战项目。 - -通过这种渐进的学习路径，您可以逐步掌握数据库的基本概念、SQL语法、优化技巧以及更高阶的数据库设计与管理技能。