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## AI 系统 (AI Systems)

GPU 计算、分布式训练、Profiling、框架与推理优化

- [Hyperloom Specialist 与配置调优：一个 Agentic 调参系统的源码拆解](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/hyperloom-specialist-config-tuning.md): 拆解 AMD Hyperloom 的 specialist 实现与服务配置调优链路：knob 面、变体指纹、贪心爬山、衰减接受线与单次测量的方法学边界
- [vLLM Async Scheduling：三态配置、投机解码与状态提交](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/vllm-async-scheduling-speculative-decoding.md): 沿 vLLM 源码解释 async scheduling 的三态配置、output placeholder、EAGLE/MTP 状态归属，以及 accepted-count 同步如何影响真实重叠
- [Kimi K3：架构、训练与推理系统研究](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/kimi-k3-architecture-training-inference.md): 沿一次 Kimi K3 前向过程，系统解释 Hybrid KDA–MLA、AttnRes、Stable LatentMoE、长上下文训练和在线推理系统
- [推理并行：DP、TP、PP、EP 与 CP 怎么选](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/inference-parallelism.md): 从显存、计算、通信与拓扑四个约束理解推理侧 DP、TP、PP、EP、CP 的作用域和组合方法
- [推理 Kernel / Runtime 优化：少搬、少启、少等](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/kernel-runtime-optimization.md): 用 HBM 流量、并行度、Kernel launch 与同步四个控制点理解 FlashAttention、Decode Kernel、Fusion 和 CUDA Graph
- [KV Cache Hit Ratio 修正模型：从直觉到统一公式](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/kv-cache-hit-ratio-tpm-correction-model.md): 在固定配置下把 KV prefix hit 映射到 compute、cache load、overlap、TTFT 与 Delivered/Physical TPM
- [MoE 推理：Expert Parallelism（EP）、显存与调度](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/moe-inference.md): MoE 推理中的参数口径、dispatch-compute-combine 数据流、EP 边界与显存合同
- [模拟器建模指南：显存与吞吐公式](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/simulator-modeling-guide.md): LLM 推理容量模拟器的场景输入、显存、吞吐、scope、低精度格式与校准合同
- [Token Flow 与 Hidden State：从 Attention 到 LM Head](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/token-flow-hidden-state.md): 用一次 decode step 串起 hidden state、Attention、FFN/MoE、LM Head 和 Sampling
- [LLM 推理系统全栈地图](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/00-full-stack-synthesis.md): 用算力、带宽、容量与通信四种压力串起 Token 数据流、KV Cache、量化、调度、并行、Kernel 和 Serving
- [KV Cache：推理性能的命根子](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/01-kv-cache.md): 理解 KV Cache 的复用语义、容量公式、分页与共享机制，以及从分配到驱逐的生命周期
- [量化：从 Scale 到 W4A8 的完整坐标](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/03-quantization.md): 从第一性原理解释量化对象、数值格式、Scale 粒度、PTQ/QAT、运行时 Kernel 与性能验收边界
- [从 AVX/AMX 到 Tensor Core：CPU 工程师理解 LLM 量化](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/cpu-engineer-quantization-bridge.md): 把 INT8、VNNI、AMX、Cache、Memory Wall 和 perf/IBS 的 CPU 心智模型映射到 Scale、Tensor Core、HBM 与 GPU Kernel 验证
- [FP4/FP8 量化：值域、Scale 与运行时合同](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/fp4-fp8-quantization.md): 区分 FP4/FP8 数值格式、Current/Delayed/Block scaling、NVFP4 与 MXFP8，并说明 Checkpoint 到 Kernel 的能力边界
- [GLM-5.2 量化执行图：W4A8、BMM 与 KV8](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/glm52-operator-quantization.md): 用待 Trace 复核的 GLM-5.2 Prefill 示例路径解释 W4A8、E2M1/E4M3、低精度 BMM、BF16 Attention 与 FP8 KV Cache
- [量化方法与评测：从 PTQ/QAT 到可复现实验](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/quantization-methods-evaluation.md): 按控制点理解 GPTQ、AWQ、SmoothQuant、Rotation 与 QAT，并用执行真实性、质量、容量、性能四道门验收量化方案
- [Attention 架构演化：从多头注意力（MHA）到 GQA、MLA](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/attention-evolution.md): 用 KV 共享、表示压缩、访问稀疏和递推状态四条路线理解现代 LLM Attention
- [从 Profiling 到 Simulation：推理性能分析的证据链方法](https://weigao.cc/ai-systems/profiling/profiling-to-simulation-evidence-chain.md): 把线上 profiling 证据和仿真假设验证组织到同一个推理性能分析框架里
- [Prefill Trace：Worker 供给、DSA/MLA 与 Chunked Prefill](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/prefill-trace-worker-dsa-mla.md): 用 GLM-5.2 Prefill Trace 区分 worker 供给、模型计算、KV 数据路径、通信与同步
- [GDN 与 Chunked Prefill：为什么 prepare_chunk_indices 会出现在 trace 里](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/gdn-chunked-prefill.md): 区分 scheduler chunk 与 GDN kernel chunk，并解释 prepare_chunk_indices 的映射和同步边界
- [DeepSeek MLA：低秩 KV Cache 与推理效率](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/deepseek-mla.md): 解释 MLA 的低秩 KV、RoPE 解耦、矩阵吸收、容量公式与 serving 边界
- [Chunked Prefill 深入分析：调度、Chunk Size 与 Attention 形状](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/chunked-prefill-deep-dive.md): 从调度合同、Attention/GEMM 形状与验收矩阵理解 Chunked Prefill 的收益和边界
- [推理框架对比 2026：从 Engine 到 Serving Stack](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/inference-frameworks-2026.md): 用 Serving Stack、实现差异和选型合同比较 LLM 推理框架，而不是寻找脱离 workload 的最快引擎
- [DeepSeek-V3 Technical Report：中英对照解读](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/deepseek-v3-technical-report-bilingual-notes.md): 对 DeepSeek-V3 Technical Report 的中英对照导读：架构、MoE 负载均衡、MTP、FP8 训练、Prefill/Decode 部署和推理工程启发
- [DSpark 与 MTP：DeepSeek 投机解码调研](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/dspark-vs-mtp.md): 调研 DeepSeek DSpark 的半自回归草稿模型、置信度调度验证、DeepSpec 源码实现，并和 MTP-1 对比其工程边界
- [Causal Attention：为什么 KV hit 后 Attention 按 1 - h² 缩放](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/causal-attention-kv-hit-area.md): 用 causal attention 的下三角区域推导 prefix cache hit 后 attention 近似按 1-h² 缩放
- [CSA/HCA 注意力：DeepSeek-V4 的混合压缩稀疏机制](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/csa-hca-attention.md): 基于摄入材料整理 CSA/HCA 的逐层压缩、Indexer、异构 cache 与百万上下文估算，并明确待核验边界
- [Gavel: Heterogeneity-Aware Cluster Scheduling (OSDI'20)](https://weigao.cc/ai-systems/distributed-training/gavel.md): 论文总结 - Heterogeneity-Aware Cluster Scheduling Policies for Deep Learning Workloads
- [Agentic Infra：LLM 推理性能优化与 GPU 利用率提升](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/agentic-infra-inference-optimization.md): Agentic Infra 推理优化方法论摘要：从 Profiling、根因分类和分层优化走到 A/B 验证闭环
- [Agentic AWP：规模化 Profiling 驱动的 GPU 效率 Breakdown 与能力体系](https://weigao.cc/ai-systems/profiling/agentic-awp.md): Agentic AWP 平台建设文档摘要：六维 Breakdown、L0-L3 能力体系与从观测到验证的归因路径
- [01. 什么是 AI 推理](https://weigao.cc/ai-systems/reasoning/01-what-is-ai-reasoning.md): 从新手视角解释 AI 推理的基本概念：推理和记忆的区别、token 生成与推理的关系、演绎归纳溯因，以及什么样的问题真正考验推理。
- [02. Reasoning Model、Agent 与长任务](https://weigao.cc/ai-systems/reasoning/02-reasoning-models-agents-and-long-tasks.md): reasoning model 和普通模型有什么区别？为什么模型知道很多却一推就错？为什么接上工具后小模型短任务聪明、长任务却容易崩？
- [03. RAG、Memory、Fine-tuning 与 Distillation](https://weigao.cc/ai-systems/reasoning/03-rag-memory-finetuning-and-distillation.md): 梳理 RAG、memory、session summary、fine-tuning、post-training、distillation 的区别，以及什么时候该用什么方案。
- [GPU Trace 时间分解与通信计算重叠分析](https://weigao.cc/ai-systems/profiling/gpu-trace-analysis.md): 详解 GPU 性能分析中的区间合并、扫描线算法原理，以及 Temporal Breakdown 和 Overlap Analysis 两个核心分析模块的计算逻辑
- [OpenClaw 完全指南：从入门到多代理架构](https://weigao.cc/ai-systems/agentic-infrastructure/openclaw-guide.md): OpenClaw 自托管 AI 网关的完整学习笔记，涵盖架构协议、配置详解、聊天通道、工具系统、Skills 技能、会话管理、多代理路由、插件系统、模型安全、CLI 速查，以及 AWP Task DAG 与 learn-claude-code 的深度对比分析
- [CUDA Agent](https://weigao.cc/ai-systems/gpu-computing/cuda-agent.md): 论文精读 — CUDA Agent 通过大规模 Agentic 强化学习系统，让 LLM 学会自主编写和优化 CUDA kernel，在 KernelBench 上全面超越 torch.compile 和顶级闭源模型
- [Compute-bound vs Memory-bound：推理的两大瓶颈](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/02-compute-vs-memory-bound.md): 用算术强度和 Roofline 判断 LLM 推理的算力、显存带宽与数据搬运瓶颈
- [批处理与调度：推理服务的灵魂](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/04-batching-scheduling.md): 从请求队列、token budget 与连续批处理理解 LLM Serving 调度器的核心合同
- [投机解码：突破 decode 一次只出一个 token 的限制](https://weigao.cc/ai-systems/llm-inference/05-speculative-decoding.md): 理解投机解码的 draft、verify、accept/reject 稳定原理，分布等价条件与真实性能边界
- [Cprof C++ Profiling 核心技术](https://weigao.cc/ai-systems/profiling/cprof_cpp.md): C++ 采样分析中 DWARF 栈回溯与 eBPF 技术实现
- [Dynamic Batching 分析](https://weigao.cc/ai-systems/training-frameworks/Dynamic Batching.md): 动态凑批提升显存带宽利用率的原理与 Roofline 分析
- [Temporal Breakdown 计算分析](https://weigao.cc/ai-systems/profiling/Temporal Breakdown.md): GPU trace 中计算/通信/空闲时间的分解分析方法
- [HTA 算法原理与实现](https://weigao.cc/ai-systems/profiling/hta.md): 深入分析 Holistic Trace Analysis (HTA) 的核心算法原理、数据结构设计和关键实现细节。
- [NVTX 原理分析](https://weigao.cc/ai-systems/profiling/nvtx.md): NVIDIA NVTX 标注库的注入机制与运行时交互原理
- [Critical Path of AI Trace](https://weigao.cc/ai-systems/profiling/critical_path.md): GPU kernel trace/timeline 的关键路径算法原理、业界工具实践（HTA / NCU / NSYS）及实现思路。
- [PTX 技术详解](https://weigao.cc/ai-systems/gpu-computing/ptx.md): 深入解析 NVIDIA PTX 中间表示语言，涵盖 GPU 架构、SIMT 执行模型、编译流程及性能优化
- [nccl-test run](https://weigao.cc/ai-systems/distributed-training/nccl-test.md): NCCL 通信测试工具的安装、运行与原理分析
- [Megatron & Parallel](https://weigao.cc/ai-systems/distributed-training/megatron_parallel.md): Megatron 中 TP/PP/EP 并行原理与张量切分策略
- [OpenVino](https://weigao.cc/ai-systems/AMX/openvino.md): Intel OpenVINO 推理优化框架与 MKL-DNN 加速方式
- [Python AI Profiling](https://weigao.cc/ai-systems/profiling/AI Profiling.md): Python 解释器劫持与 AI 推理性能分析方法
- [SAC: Sharing-Aware Caching in Multi-Chip GPUs](https://weigao.cc/ai-systems/gpu-computing/SAC - ISCA 23.md): 论文精读 — SAC 通过动态重配置 LLC 路由策略，根据跨芯片数据共享特征在 memory-side 和 SM-side LLC 组织方式间切换，在多芯片 GPU 上实现平均 63% 的性能提升
- [GPU Communication](https://weigao.cc/ai-systems/gpu-computing/gpu_communication.md): NVLink、NVSwitch 与 GPU 间高速互连通信技术
- [GPU Architecture Deep Dive](https://weigao.cc/ai-systems/gpu-computing/gpu_arch.md): 系统性解析现代GPU架构设计原理，涵盖SIMT执行模型、SM微架构、内存层次结构及线程调度机制

## 体系结构 (Architecture)

CPU/GPU 微架构、ARM ISA、内存层次、流水线与性能分析

- [AMX 指令](https://weigao.cc/cpu-gpu/cpu-architecture/instruction-sets/amx.md): Intel AMX 的 Tile 寄存器、TMUL、低精度输入与宽精度累加合同
- [AMD IBS](https://weigao.cc/cpu-gpu/cpu-architecture/pipeline-performance/ibs.md): AMD IBS 硬件级指令采样技术与性能分析方法
- [MMU](https://weigao.cc/cpu-gpu/cpu-architecture/memory-systems/MMU.md): MMU 页表遍历单元的硬件结构与地址转换流程
- [Instructions of x86](https://weigao.cc/cpu-gpu/cpu-architecture/instruction-sets/x86_inst.md): x86 指令类型分类、占比分析与高频指令解读
- [Cache](https://weigao.cc/cpu-gpu/cpu-architecture/memory-systems/cache.md): CPU 缓存原理、映射策略、替换算法与一致性协议
- [ISA: Arm In-line Assembly](https://weigao.cc/cpu-gpu/arm-architecture/arm_inline_assembly.md): ARM 内联汇编语法与 GCC __asm 扩展用法详解
- [ISA: ARM Instructions Set](https://weigao.cc/cpu-gpu/arm-architecture/arm_ins.md): ARM 汇编指令集速查表与指令格式说明
- [Virtual Memory and Page](https://weigao.cc/cpu-gpu/cpu-architecture/memory-systems/memory_va_page.md): 虚拟内存、页表与 TLB 的概念及进程隔离机制
- [Numa and Socket](https://weigao.cc/cpu-gpu/cpu-architecture/memory-systems/numa_socket.md): NUMA 架构与多 Socket 服务器的内存访问拓扑
- [Pipeline](https://weigao.cc/cpu-gpu/cpu-architecture/pipeline-performance/pipline.md): CPU 流水线技术原理、冒险与性能分析

## 编程基础 (Fundamentals)

算法、数据结构、Python、Java

- [DFS & DFS](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/dfs_bfs.md): 深度优先搜索与广度优先搜索的原理及应用
- [DP](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/dp.md): 动态规划基础：斐波那契、记忆化搜索与状态转移
- [Prefix, Presum](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/presum.md): 前缀和算法原理与经典例题汇总
- [Slide Window](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/slide_window.md): 滑动窗口与双指针技巧及例题
- [Sort](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/sort.md): 排序算法与 Python 自定义排序技巧
- [Effective Python](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/effective-python.md): Effective Python 编程技巧与最佳实践
- [logging](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/log.md): Python logging 模块使用与日志级别配置
- [pip](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/pip.md): pip 镜像源配置与包管理技巧
- [Python Data Struct](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/py-data-struct.md): Python 数据结构：切片、列表与元组操作
- [Pytest](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/pytest.md): Pytest 与 Unittest 测试框架使用指南
- [Python and C/C++](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/python_c.md): Python 与 C/C++ 混合编程方法
- [High-level Function](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/python-function.md): Python 高阶函数与字符串处理技巧
- [Python Tools](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/tools/py-tools.md): IPython、timeit 等 Python 开发辅助工具
- [Data Struct](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/data_struct/readme.md): 常见数据结构概念与应用索引
- [Java 反射：全面解析](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/jvm/reflection.md): Java 反射机制的本质、JVM 实现与性能影响
- [深入解析 G1 GC](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/jvm/gc_g1.md): G1 垃圾收集器的停顿预测模型与 Mixed GC 机制
- [JVM Memory](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/jvm/01_jvm_memory.md): JVM 内存布局与各区域分配详解
- [JVM Inst](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/jvm/jvm_inst.md): JVM 字节码指令与 Java 对象内存布局
- [Code Snappet](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/snappet.md): 算法代码片段收集
- [Binder Parcel](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/android/parcel.md): IPC 通信中 Parcel 序列化与反序列化机制
- [Binder 内存管理](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/android/binder_02.md): Binder mmap 缓冲区分配器与内存管理机制
- [Binder Phases](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/android/binder_01.md): Binder 通信各阶段流程分解与性能分析
- [IPC Binder 之杂谈](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/android/ipc.md): Binder IPC 优缺点分析与业界优化思路
- [Research on Binder](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/android/binder.md): Android Binder IPC 原理、线程池与驱动层实现
- [Adb Command And Script](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/android/adb.md): ADB 常用命令与自动化脚本实践
- [Java GC - Concurrent Copying(Art)](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/art/gc_art_01.md): ART 并发拷贝 GC 的 Forwarding Ptr 与 Read Barrier
- [ART Create](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/art/art_create.md): ART 虚拟机创建过程与 JNI_CreateJavaVM 流程
- [ART dex2oat](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/art/art_dex2oat.md): dex2oat 编译触发时机与 oat 文件结构分析
- [ART JNI](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/art/art_jni.md): ART 中 JNI 原理、native 函数注册与调用流程
- [JAVA 虚拟机 ART 研究（杂谈）](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/jvm_art.md): 栈式与寄存器虚拟机对比及 ART/Dalvik 设计杂谈
- [Itertools](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/itertools.md): Python itertools 与 more-itertools 迭代器用法
- [JAVA 虚拟机 ART 研究](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/java/jvm.md): ART 虚拟机中 JIT 与 AOT 编译技术原理
- [Binary Tree](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/binary_tree.md): 二叉树遍历的递归与迭代实现及例题解析
- [HashMap](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/data_struct/hashmap.md): 哈希表原理与 Python/C++ 中的使用方法
- [Linked List](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/data_struct/linkedlist.md): 链表基本操作：反转、相交判断与常见题目
- [Tree](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/data_struct/tree.md): 多叉树遍历：递归与迭代实现
- [OO & Class](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/python-oo.md): Python 面向对象编程与类的使用
- [Knapsack](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/package.md): 背包问题：0-1 背包与完全背包的递推与分类
- [Python File](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/py-file.md): Python 文件操作与路径处理
- [Backtrack](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/backtrack.md): 回溯算法原理、模板与经典例题
- [Hash Map & Dict](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/hash.md): Python 字典与 HashMap 的实现与用法
- [virtualenv&Visdom](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/tools/virtualenv.md): Python 虚拟环境与 Visdom 可视化工具
- [Binary Search](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/binary_search.md): 二分搜索模板与区间开合分析
- [Stack](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/data_struct/stack.md): 栈的应用：括号匹配与递归问题求解
- [LCS](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/lcs.md): 最长公共子串与最长公共子序列算法
- [String](https://weigao.cc/fundamentals/algorithms/data_struct/string.md): 字符串操作与常见算法题目总结
- [I/O](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/io.md): Python 输入输出与多组数据读取方法
- [Crontab](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/crontab.md): 使用 crontab 和 python-crontab 做定时任务
- [Coroutines](https://weigao.cc/fundamentals/programming-languages/python/language/coroutines.md): Python 协程、GIL 与多进程并发编程

## 工具箱 (Toolbox)

开发工具、数据库、云服务、研究项目

- [cmux 一键复刻配置](https://weigao.cc/toolbox/tools/cmux-setup.md): cmux（Ghostty 内核的 macOS AI 终端）的配色、侧栏、远程 SSH 全套配置，附一次实配过程中踩到的 12 个坑与实测数据。
- [HTML 交互图测试](https://weigao.cc/toolbox/tools/html-diagram-test.md): 验证文章中嵌入 agent 生成的 HTML 交互图。
- [AWP Profiling API](https://weigao.cc/toolbox/awp-profiling-api.md): AWP 性能分析平台的 REST API 文档：异步提交 GPU/CPU profiling 任务并查询分析结果
- [Zsh 一键复刻配置](https://weigao.cc/toolbox/tools/zsh-setup.md): 一份可一键复刻的 Zsh / Oh-My-Zsh 配置：插件、主题、别名与跨机迁移脚本。
- [VP - HPCA 14](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/papers/vp_hpca14.md): HPCA14 论文解读：上下文相关的 Load Value 预测器
- [CNN](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/research/cnn.md): 卷积神经网络基础：Filter、Padding 与 Stride 操作
- [CVPR Paper](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/research/cvpr.md): CVPR 无边界框目标检测论文笔记
- [图片大小控制功能使用指南](https://weigao.cc/toolbox/tools/image-size-guide.md): Markdown 中图片尺寸控制的特殊语法说明
- [VPS and Shadowsocks](https://weigao.cc/toolbox/tools/vps.md): VPS 服务器配置 Shadowsocks 代理教程
- [设计模式](https://weigao.cc/toolbox/cloud-server/design-pattern.md): Java 设计模式分类与总览
- [2019 新年感悟](https://weigao.cc/toolbox/others/new.md): 2019 新年目标规划与学习方向记录
- [日常感悟](https://weigao.cc/toolbox/others/thoughts-2018.md): 编程与生活的日常随笔感悟集
- [2018 bug 日记](https://weigao.cc/toolbox/others/worklog.md): 2018 年日常开发与调试工作日志
- [Bat Script](https://weigao.cc/toolbox/tools/bat_win.md): Windows BAT 脚本常用技巧与 Android adb 操作示例
- [JVM_MEMORY](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/papers/vp_value_prediction.md): Value Prediction 经典论文解读与投机执行分类
- [JAVA GC 研究](https://weigao.cc/toolbox/cloud-server/gc.md): Java GC 垃圾回收机制研究
- [Spring](https://weigao.cc/toolbox/frameworks/spring.md): Spring 框架核心特性：IoC 与 AOP
- [Soft Skills - The Software Developer's Lift Manual](https://weigao.cc/toolbox/others/soft_skills.md): 《软技能 - 代码之外的生存指南》读书笔记与职业思考
- [Blog Update Plan](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/projects/blog_plan.md): 博客内容更新计划：算法专题写作规划
- [Paper Report](https://weigao.cc/toolbox/others/paper_report.md): 融合视觉的 WiFi 室内定位算法毕业论文答辩稿
- [Git](https://weigao.cc/toolbox/tools/git.md): Git 常用操作、SSH 配置与 GitHub 加速技巧
- [Vim 使用入门](https://weigao.cc/toolbox/tools/vim.md): Vim 编辑器插件管理与基础配置入门
- [深度实践 KVM -- KVM 技术详解与实战](https://weigao.cc/toolbox/cloud-server/kvm.md): KVM 虚拟化技术原理与实践
- [Huawei Cloud 入门](https://weigao.cc/toolbox/cloud-server/huawei_cloud.md): 华为云基础知识与云计算概念
- [LaTeX 用法和语法总结](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/research/latex.md): LaTeX 安装配置与论文排版常用语法总结
- [OpenCV](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/research/opencv.md): OpenCV 计算机视觉库基础用法与人脸检测示例
- [HTTP and HTTP/2](https://weigao.cc/toolbox/networks/http.md): HTTP/1.1 与 HTTP/2 协议演进及 SPDY 基础
- [Node.js 安装和 yarn 包管理](https://weigao.cc/toolbox/frontend/node_install.md): Node.js 与 npm/yarn 的安装配置指南
- [MySql 基础总结](https://weigao.cc/toolbox/database/mysql.md): MySQL 基础操作、索引与存储引擎
- [Python ORM - peewee](https://weigao.cc/toolbox/database/peewee.md): Python ORM 框架 Peewee 使用指南
- [YOLO and DarkNet](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/research/face_recognition.md): YOLO 目标检测算法原理与人脸识别应用
- [Redis and redis-py](https://weigao.cc/toolbox/database/redis.md): Redis 服务与 redis-py 客户端使用
- [TCP/IP 总结](https://weigao.cc/toolbox/networks/networks.md): TCP/IP 四层模型、IP 地址分类与 TCP 连接机制
- [Docker 入门](https://weigao.cc/toolbox/cloud-server/Docker.md): Docker 容器使用与常用服务部署
- [C 语言 socket 实现以及 Epoll, Libevent](https://weigao.cc/toolbox/networks/epoll.md): C 语言 Socket 编程与 Epoll/Libevent 事件驱动模型
- [Vue.js 总结](https://weigao.cc/toolbox/frontend/vue.md): Vue.js 生命周期、axios 请求与组件开发总结
- [Nginx 基础总结](https://weigao.cc/toolbox/cloud-server/nginx.md): Nginx 配置与常用命令总结
- [Openresty 基础总结](https://weigao.cc/toolbox/cloud-server/openresty.md): OpenResty 安装部署与基础使用
- [Charts.js](https://weigao.cc/toolbox/frontend/chartsjs.md): Chart.js 与前端数据可视化工具
- [CSS](https://weigao.cc/toolbox/frontend/css.md): CSS 样式引入方式与基础语法
- [JS code - JavaScript 常见语法](https://weigao.cc/toolbox/frontend/jsnote.md): JavaScript 常见语法与数组、JSON 处理方法汇总
- [RF-Pose](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/research/RF-Pose.md): CVPR2018 RF-Pose：基于无线信号的穿墙人体姿态估计
- [QQ 自动聊天机器人](https://weigao.cc/toolbox/research-projects/projects/qqbot.md): 基于 Python qqbot 库的 QQ 自动聊天机器人搭建
- [Celery：分布式消息传输的异步任务队列](https://weigao.cc/toolbox/frameworks/celery.md): Celery 分布式异步任务队列配置与使用
- [Flask](https://weigao.cc/toolbox/frameworks/flask.md): Flask Web 框架核心概念与 SocketIO
- [MongoDB Database](https://weigao.cc/toolbox/database/mongodb.md): MongoDB 文档数据库基础与 CRUD 操作
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