Embedding 接口调用 AI栈

Embedding 接口把文本转成向量，供语义搜索与 RAG 召回使用。文中给出兼容 OpenAI 格式的最小调用示例，说明批量提交、按 index 对齐返回顺序，以及长文本切块、换模型后必须整库重算两个常见坑。
AI 开发 RAG 模型部署
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UNION 与 UNION ALL 区别 速查

UNION 合并结果并去重，UNION ALL 保留所有行不去重。两者都要求列数一致、类型兼容；允许重复时用 UNION ALL 更快。
语法基础 MySQL 数据库基础
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AndroidManifest 基础 AI栈

AndroidManifest.xml 是 APK 中声明包名、权限和组件的清单文件，静态分析常从它入手。它打包后是二进制 AXML，不能直接当文本看，需要用 aapt 导出节点树或用 apktool 解包成明文 XML，并注意 aapt 输出不是标准 XML。
逆向基础 调试工具 代码分析
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输出被截断怎么处理 AI栈

输出被截断先看响应里的 finish_reason：为 length 说明 max_tokens 太小，为 stop 说明 stop 参数和正文撞了，提示上下文超限则要裁短输入或分段生成。示例给出了一次调用并打印结束原因的最小写法，同时提醒别漏算输入加输出的总长度、别乱传短符号当 stop。
AI 开发 调试工具 模型部署
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向量数据库基础 AI栈

向量数据库负责存向量、按相似度取最近的几条。先切块并用同一个模型把文本转成向量入库，查询时把问题转成向量调接口取回原文。示例用 Chroma 内存模式跑通，注意建库和查询的 embedding 模型要保持一致，只存向量不存原文会导致召回后没法用。
AI 开发 调试工具 RAG
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Lua table.insert 用法 速查

table.insert 用于向 Lua 表插入元素：只传值追加到末尾，传位置则插到指定下标并后移后续元素，表长度自动加一。位置范围 1 到 #t+1，只适用于连续下标的数组，循环收集数据时最常用。
语法基础 Lua 函数用法
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MySQL 分页越查越慢原因 速查

分页越查越慢是因为 LIMIT 的 offset 太大：MySQL 得先扫过并丢弃前面所有行，二级索引还要逐行回表，排序无索引再加 filesort。改用 where id > 上一页最大 id 往下取，或用延迟关联先查主键再回表，就能稳住速度。
语法基础 MySQL 数据库基础
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Embedding 向量概念 AI栈

Embedding 是把文本变成固定长度向量，意思接近的文本向量也接近。用法是文本转向量、存库、查询时算余弦相似度取最相似的几条。示例给出可直接运行的余弦相似度计算，并点出换模型必须重建索引、长文本要先切块两个坑。
AI 开发 RAG 模型部署
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MVCC 基础概念 速查

MVCC 靠隐藏事务号、undo log 旧版本和 Read View 判断可见性，让普通 SELECT 走快照读不加锁，UPDATE 和 FOR UPDATE 走当前读加锁；READ COMMITTED 每次快照读新建 Read View，REPEATABLE READ 只在第一次建。
代码基础 MySQL 数据库基础
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Radare2 基础命令 AI栈

Radare2 是命令行逆向分析框架，走进阶前先掌握几个基础命令：r2 打开文件、aaa 自动分析、afl 列函数、s 定位、pdf 看反汇编、iz 看字符串、q 退出。文中给了一段可直接照着敲的最小示例，并点出两个常见坑：先分析再查看，跳转后确认当前地址。
逆向基础 调试工具 代码分析
Alexer 发布于 
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blogger
Alexer
这家伙很懒，什么也没留下...

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