1. HTML 转义（服务端渲染必须）： 2. CSP（Content Security Policy）： 3. HttpOnly Cookie：防止 JS 读取会话 Cookie： 4. 前端框架防护： 攻击者在第三方网站构造一个表单，诱导已登录用户提交，浏览器会自动携带目标站的 Cookie。 触发条件： 1. 用户已登录目标网站（Cookie 有效） 2. 目标 API 仅凭 Cookie 识别用户身份 3. 请求来源未验证 1. CSRF Token（推荐）： 2. SameSite Cookie： 3. 验证 Origin/Referer 头：
HTTP（HyperText Transfer Protocol）是 Web 的基础传输协议，基于 TCP/IP，采用请求/响应模型。 相关文档：Web安全基础(/web-an-quan-ji-chu/) FastAPI完全指南(/fastapi-wan-quan-zhi-nan/) Nginx完全指南(/nginx-wan-quan-zhi-nan/) 幂等性：多次执行相同请求，服务器状态结果相同。PUT /users/1 多次执行结果一致；POST /users 每次创建新资源，非幂等。 浏览器直接从本地缓存读取，不向服务器发送请求。 缓存命中时，状
SLA 对照表： 选择建议：无状态服务（Web 层、API 层）优先水平扩展；数据库初期垂直扩展，达到瓶颈后考虑分库分表或读写分离。 缓存穿透（查询不存在的 key，每次都打到 DB）： 缓存击穿（热点 key 过期，瞬间大量请求打到 DB）： 缓存雪崩（大量 key 同时过期，或缓存服务宕机）： 令牌桶 Python 实现： Redis 实现分布式限流（滑动窗口）： URL 命名规则： Cursor 分页响应格式： 雪花算法结构（64 bit）： 定义：分布式系统不能同时满足以下三个特性： 在分布式环境中 P 是必须保证的，所以实际是 CP vs AP
二分查找要求序列有序，每次将搜索范围缩减一半，时间复杂度 O(log n)。 两个指针从两端向中间收缩，常用于有序数组。 滑动窗口维护一个满足条件的区间 left, right，right 不断向右扩张，条件不满足时收缩 left。 滑动窗口通用框架： 1. 确定"子问题"：原问题可以分解为哪些规模更小的同类问题 2. 定义 dpi 或 dpij 的含义，要足够清晰 3. 推导状态转移方程 4. 确定初始状态（边界条件） 5. 确定计算顺序（确保依赖的子问题先计算） 每件物品最多选一次。dpj = 容量为 j 时的最大价值，逆序遍历容量防止重复选取。 每
Python list 是动态数组（Dynamic Array）： 推论：需要频繁头部操作时，用 collections.deque 替代 list。 循环链表将尾节点的 next 指向头节点。常见于约瑟夫环问题。使用时注意遍历终止条件应以初始节点为准，否则会无限循环。 栈遵循 LIFO（后进先出）原则。 队列遵循 FIFO（先进先出）原则。 Python heapq 是最小堆。实现最大堆时将值取反。 单调栈维护一个单调递增或递减的栈，用于求"下一个更大/更小元素"。 单调队列用于滑动窗口最值问题，队列中元素单调递减（求最大值）或单调递增（求最小值）。
go_router 是 Flutter 官方推荐的声明式路由库，基于 Navigator 2.0，支持深链接、Web URL 同步、嵌套路由。 ShellRoute 为子路由提供共享的外壳 Widget（通常是带 BottomNavigationBar 的 Scaffold）。切换 Tab 时子路由各自维护独立的 Navigator，但 Shell Widget 本身不会重建。 StatefulShellRoute 在 ShellRoute 基础上为每个分支维护独立的 Navigator 状态，切换 Tab 时不会销毁页面。 refreshListena
运行代码生成： AsyncValue 常用方法： 在 build 方法中错误地使用 ref.read 会导致状态变化后 UI 不更新： 小组件用 StatefulWidget，应用级状态用 Riverpod：setState 适合局部 UI 状态（按钮选中、展开收起），跨页面共享状态改用 Riverpod 的 Provider/AsyncNotifier，避免 prop drilling。 Riverpod 优先用 AsyncNotifierProvider：异步数据（API 调用）统一用 AsyncNotifierProvider，自动处理 loadi
按提示填写密钥库密码、姓名、组织等信息。生成后妥善保管 .jks 文件，丢失无法恢复。 在 android/ 目录下创建 key.properties（不要提交到 Git）： 将 key.properties 加入 .gitignore： 编辑 android/app/build.gradle： flutter build appbundle --release 默认启用 R8 混淆。如果第三方库需要保留特定类，在 android/app/proguard-rules.pro 中添加规则： 在 build.gradle 中引用： 1. 在 Google
最后更新：2026-03-05 前置知识：Dart入门(/dart-ru-men/) 1. Flutter 是什么(#flutter-%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88) 2. 安装与环境配置(#%E5%AE%89%E8%A3%85%E4%B8%8E%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE) 3. 项目结构(#%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%BB%93%E6%9E%84) 4. 热重载与热重启(#%E7%83%AD%E9%87%8D%E8%BD%BD%E4%B8%8E%E7%83%AD%E9
最后更新：2026-03-05 本文面向已有 Python 或 JavaScript 基础、想通过 Dart 进入 Flutter 开发的初学者。Dart 是谷歌开发的强类型、面向对象的编译型语言，是 Flutter入门(/flutter-ru-men/) 的唯一开发语言。 1. 基础语法(#%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AF%AD%E6%B3%95) 2. 流程控制(#%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6%8E%A7%E5%88%B6) 3. 函数(#%E5%87%BD%E6%95%B0) 4. 面向对象(#%E9%9D%A2%E5
RabbitMQ 是基于 AMQP 协议的消息代理，以灵活的路由能力和低延迟著称。 pika.ConnectionParameters 参数： channel.exchange_declare 参数： channel.queue_declare 参数： channel.basic_publish 参数： pika.BasicProperties 常用字段： channel.basic_consume 参数： 防止某个消费者堆积过多未处理消息： aio_pika.connect_robust 参数： connect_robust 与 connect 的区别
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，以高吞吐量、持久化存储和消息回放著称。 KafkaProducer 参数： producer.send 参数： KafkaConsumer 参数： acks 控制生产者认为消息发送成功所需的 Broker 确认数量： 生产环境金融/订单类消息应使用 acks="all" + retries=3。 注意：auto_offset_reset 只在该 Consumer Group 从未提交过 offset 时生效（新 group 或 offset 已过期被删除）。已有提交记录的情况下，从上次提交的 offset
机器学习
scikit-learn 是 Python 最成熟的机器学习库，提供监督学习、无监督学习、模型选择与评估的完整工具链，所有算法遵循统一的 fit/predict/transform 接口。 与其他框架的对比： 适合场景：结构化（表格）数据的分类、回归、聚类；需要快速建立 baseline；特征工程 Pipeline 构建；模型选择与超参调优。 不适合场景：图像/音频/文本深度学习（用 PyTorch完全指南(/pytorchwan-quan-zhi-nan/) 或 HuggingFace Transformers完全指南(/huggingface-tra
机器学习
LangChain 是构建 LLM 应用的开源框架，核心价值在于：提供统一抽象层连接各家 LLM API，并通过 LCEL（LangChain Expression Language）将提示词、模型、解析器、记忆、检索器等组件像搭积木一样组合成链（Chain）。 对比主要替代方案： 适合场景：RAG（检索增强生成）应用、多步骤 Agent、LLM 应用原型快速验证、需要接入多种模型提供商并保持可替换性。不适合场景：只需一次 LLM 调用的简单场景（直接用 SDK 更轻量）、需要精细状态管理的复杂 Agent（用 LangGraph）。 LangChain
机器学习
HuggingFace Transformers 是目前最主流的预训练模型工具库，提供数千个在 Hugging Face Hub 上发布的预训练模型，覆盖 NLP、计算机视觉、语音、多模态等任务。它的核心价值在于：一套统一 API 驯服从 BERT 到 LLaMA 的所有主流架构，无需了解每种架构的内部细节。 对比主要替代方案： 适合场景：需要在本地运行开源模型（Llama、Mistral、Qwen）、Fine-tuning 已有模型、使用 BERT 类模型做文本分类 / NER / 问答。不适合场景：只需调用 GPT-4 等闭源 API（用 OpenA
数据库
相关文档：MySQL基础完全指南(/mysql-ji-chu-wan-quan-zhi-nan/) | MySQL高级优化(/mysql-gao-ji-you-hua/) | Redis完全指南(/redis-wan-quan-zhi-nan/) 定义：表中每一列都是不可再分的原子值，不允许多值列或嵌套结构。 违反示例： 修正：将多值列拆为单独的行（order_items 表）。 坏处：查询、更新单个值需要字符串解析；无法建立外键约束；无法索引。 定义：在满足 1NF 的基础上，非主键列必须完全依赖于整个主键，不允许部分依赖（仅针对复合主键）。 违反示例
数据库
SQLite 是一个无服务器、单文件的关系型数据库引擎，整个数据库（包括表、索引、数据）存储在一个 .db 文件中。 sqlite3 是 Python 标准库模块，无需安装，遵循 DB-API 2.0 规范（PEP 249）。 sqlite3.connect() 返回 Connection 对象，代表一个数据库连接。 Cursor 是执行 SQL 语句和获取结果的核心对象。 始终使用参数绑定，严禁用字符串拼接构造 SQL，防止 SQL 注入。 Python 3.12 新增，与命名参数等价，此处不展开。 默认情况下，查询结果的每行是元组。设置 row_fa
数据库
最后更新：2026-03-05 1. Redis完全指南 · 基础概念(/redis-wan-quan-zhi-nan/#%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%A6%82%E5%BF%B5) 2. Redis完全指南 · String（字符串）(/redis-wan-quan-zhi-nan/#string%EF%BC%88%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%EF%BC%89) 3. Redis完全指南 · List（列表）(/redis-wan-quan-zhi-nan/#list%EF%BC%88%E5%88%97%E8%A
数据库
相关文档：MySQL基础完全指南(/mysql-ji-chu-wan-quan-zhi-nan/) SQLAlchemy完全指南(/sqlalchemy-wan-quan-zhi-nan/) SQLModel完全指南(/sqlmodel-wan-quan-zhi-nan/) 始终使用 TIMESTAMPTZ 而非 TIMESTAMP：TIMESTAMP 不存储时区，跨时区系统会出现时间错乱。TIMESTAMPTZ 内部统一存储为 UTC，读取时按连接时区自动转换。 用 JSONB 而非 JSON：JSON 存储原始文本，每次访问都需解析；JSONB 存储
数据库
生产环境要求：至少达到 range，核心查询要求 ref 及以上。 JSON 输出中重点关注： 输出示例（树状格式）： actual time=开始..结束 单位为毫秒，loops 为该节点执行次数。 联合索引 INDEX idx_abc (a, b, c) 的命中规则： 规律：从索引最左列开始，遇到范围查询（>、<、BETWEEN、LIKE 'prefix%'）则后续列失效。 查询所需的列全部包含在索引中，无需回表读取行数据，EXPLAIN 的 Extra 显示 Using index。 设计覆盖索引的思路：将 SELECT 列表中频繁出现的列追加到联
数据库
常用约束 注意：视图不存储数据，每次查询都会执行底层 SELECT。包含 GROUP BY、DISTINCT、聚合函数、UNION 的视图通常不可更新。 pymysql.connect() 参数表 游标方法参数表 PooledDB 参数表 MySQL 的 utf8 最多只支持 3 字节，无法存储 emoji 和部分汉字（需要 4 字节）。应始终使用 utf8mb4。 EXPLAIN 先于优化：每次优化查询前用 EXPLAIN 确认执行计划，不凭直觉加索引，重点关注 type（ALL 为全表扫描）、key（实际使用的索引）、rows（估算扫描行数）。 复合
数据库
相关文档：MySQL基础完全指南(/mysql-ji-chu-wan-quan-zhi-nan/) Redis完全指南(/redis-wan-quan-zhi-nan/) Scrapy分布式采集(/scrapy-fen-bu-shi-cai-ji-wan-quan-zhi-nan/) 聚合管道是 MongoDB 最强大的查询能力，通过一系列阶段（Stage）对数据进行变换： 嵌入 vs 引用：一对少用嵌入，一对多用引用：嵌入文档（subdocument）读取一次 IO 就能拿到所有数据，适合一对少（如用户地址、商品规格）；引用（_id 外键 + $loo
数据库
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数据库
DuckDB 是一个嵌入式列式 OLAP 数据库，无需独立服务进程，像 SQLite 一样嵌入应用内部运行，但专门针对分析型查询（大量数据扫描、聚合、连接）进行了优化。 与主要替代方案的对比： 适合的场景： 不适合的场景： DuckDB 有三种连接模式： duckdb.sql() 等模块级函数使用一个全局默认连接，等效于 duckdb.connect(":default:")。单文件脚本直接用模块级函数即可；需要隔离或多线程时才创建独立连接。 duckdb.sql() 等方法返回 DuckDBPyRelation，它是一个惰性求值的符号查询节点——不会立