系统日知录
轻松解码复杂系统
专栏简介
我非常高兴能和大家分享这个全新的专栏——《系统日知录》。这个专栏的灵感来自于我多年来在系统领域的学习和工作体会。
作为一名程序员，我们大多数时间都沉浸在编写代码的具体细节中。但是，我们有多少机会真正站在更高的层次，领会整个系统的设计理念和运作方式呢？系统是一门综合性的学科，需要我们对计算机科学的诸多分支有深入的把握，比如数据库、分布式系统、存储、算法等。只有从系统层面去理解，我们才能真正做到应用自如、指挥若定。
正是出于这个原因，我希望通过这个专栏，以通俗易懂的方式解读系统领域的一些核心概念和热点技术，帮助大家建立系统思维，夯实底层基础。无论你是初学者还是实战多年的老手，都能在这里找到属于自己的营养。
那么具体来说，这个专栏将聚焦哪些内容呢？根据我的规划，大致包括以下几个系列：
图数据库101系列、每天学点数据库系列、工业界架构解析系列、论文导读系列、好文翻译系列等。可以看到，涵盖面相当广，从关系数据库、NoSQL到新兴的图数据库和向量数据库，从学理到实践应用，都将有所呈现。
当然，这个专栏也是一个长期的探索过程。我会根据大家的反馈，继续不断调整内容方向，力求做到贴近实战、契合需求。所以，欢迎大家多提建议，畅所欲言！
最后，预祝大家在学习的道路上不断进步，系统思维越来越牢固。让我们共同期待这个专栏为大家带来全新的思维启发和技术视野！
我能得到什么
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系统思维提升
通过专栏深入了解分布式系统和数据库的底层原理，提升系统思维能力。 -
前沿知识分享
紧跟技术前沿，获取最新的研究成果与实践经验，增强行业竞争力。 -
实用资源整合
汇集资料和实用工具，帮助开发者迅速找到解决方案与学习资源。 -
定期更新保障
保证高知识密度的内容不断更新，始终保持学习的持续性与新鲜感。 -
交流与共享平台
创建技术交流社群，促进行业内的互动与经验分享，拓展人脉资源。
专栏价格
- 192 元/终身阅读
定价策略
- 专栏采用买断制，持续不定期更新内容。
- 关注公众号“木鸟杂记”并回复“优惠券”可获得八折优惠券。
- 提供通过分享订阅的同学可以获得20%的抽成福利。
《系统日知录》专栏常见问题
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《系统日知录》适合哪些受众？ 该专栏适合有志于提升业务开发能力的程序员，特别是那些希望深入了解数据库、分布式系统以及机器学习系统的专业人士。
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参与者将从《系统日知录》中学习到什么？ 参与者将学习关于分布式系统、数据库构建、存储技术和机器学习系统的基础知识，帮助他们扎实底层知识体系，掌握系统设计和开发的核心概念。
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本专栏的更新频率是怎样的？ 专栏采用买断制，会不定期更新内容。每篇文章都力求知识密度高，以确保参与者获取最新的研究与实践信息。
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订阅《系统日知录》有哪些福利？ 订阅后可以获得专栏持续更新的最新知识，此外，参与者通过分享订阅可以拿到新用户订阅费用的20%抽成。
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如何获取优惠券以降低订阅费用？ 关注公众号“木鸟杂记”并回复“优惠券”即可获得本专栏的八折优惠券，享受更实惠的订阅价格。
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在学习过程中，有无实践操作的机会？ 是的，专栏提供实践性内容以及示例，通过深入浅出的解析帮助参与者将理论知识应用于实际开发中。
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参与者能通过专栏获得怎样的投资回报？ 通过学习和掌握系统知识，参与者能够提升自身的职业竞争力，这将有助于他们在职场上获得更高的收入，达到财务自由的潜力。
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如果对专栏内容有疑问，参与者可以怎样联系？ 参与者可以通过留言或添加微信qtmuniao进行沟通，同时也可以加入专门的交流群，与其他读者进行技术和职场的交流。
专栏目录
- 深入理解大模型 3：Scaling Law，如何分配有限算力
- 大模型数据处理基建 2 : 读写相关
- 大模型数据处理基建 1 : Dataset
- 在数据世界中，如何度量“距离”
- 深入理解大模型 2：GPT-2，泛化性开始的地方
- 深入理解大模型 2：预训练1、Transformer
- 一文科普 19 个核心 AI 术语（上）
- 使用 ray.data 进行大规模数据处理（三）：优化规则
- infra 面试之数据结构九：并行迭代
- 【每天学点数据库】Lecture #15：并发控制
- 在云上进行大规模数据处理的一些实践
- t-SNE ：一种“降维不扰邻”的有趣算法
- 深度学习入门小话 —— 卷积的由来
- 数据可视化利器—— streamlit 的有趣哲学
- 【每天学点数据库】Lecture #14：代价估计
- Memgraph 系列（三）：高效扫描和垃圾回收
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- 从“丰巢”快递柜看 jemalloc 的内存管理
- Snowflake：云原生数仓的开创者
- Spark：如何在云上做缩容
- 使用 ray.data 进行大规模数据处理（二）：全局视角
- 有趣的线性代数（三）：方程求解中的“分治”思想
- 有趣的线性代数（二）：所谓空间
- 有趣的线性代数（一）：矩阵向量乘法的一种理解
- 使用 ray.data 进行大规模数据处理（一）：用户接口
- “一文打尽” Google Borg（k8s 前身）的精华 —— 任务调度
- 【每天学点数据库】Lecture #14：查询优化概述
- 本专栏的正确“打开姿势”和“优惠信息”
2023 ⌄
- 数据处理的大一统——从 Shell 脚本到 SQL 引擎
- 生活工程学（一）：多轮次拆解
- 影响我写代码的三个 “Code”
- 【图数据库系列一】属性图模型是啥、有啥不足
专栏数据分析
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