Week 4：数据库速成——从 Storage、Index、Query Optimization 到 Vector DB 与 RAG
从存储、索引和查询优化建立数据库心智模型，并把它映射到 Vector DB、RAG 与 LLM Memory。
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Week 3：分布式系统速成——MapReduce、Raft、容错与 Distributed KV Store
用 MapReduce、Raft、容错和分布式 KV Store 理解 AI 工作流与多 Agent 系统的底层结构。
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Week 2：GPU 与推理加速——从 Kernel、算子融合到 LLM Serving
从 GPU 执行模型、Kernel 与算子融合出发，理解 KV Cache、batching 和 LLM Serving 的性能瓶颈。
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Week 1：DL 框架与 Autograd——从计算图、反向传播到 Mini Autograd 实现
从计算图和链式法则出发，实现一个支持反向传播的 mini autograd，并讨论显存优化。
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无锁并发入门：从 CAS 到 Atomic Ring Buffer
从 CAS 和内存序出发，解释 busy polling、Atomic Ring Buffer 与 CPU Cache 对低延迟程序的影响。
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后端五件套：FastAPI / Node.js / SQLAlchemy async / PostgreSQL / Docker 面试速通
结合真实项目拆解 FastAPI、Node.js、异步 ORM、PostgreSQL 与 Docker 的职责边界和面试要点。
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MiniCode 源码解析：用 5000 行 TypeScript 实现一个 AI 编程助手
从入口、Agent Loop、工具注册和终端 UI 拆解一个 5000 行 TypeScript AI 编程助手。
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