12 | 非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？
本文介绍了非精准 Top K 检索的优化思路及三种实现方法：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频打分、分层索引两阶段检索。核心思想是将复杂计算前置到离线阶段，在线时快速截断，降低打分开销。该方法广泛应用于搜索与推荐系统，通过召回+排序两阶段架构，在保证结果质量的前提下显著提升检索效率。
04 | 状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨高效判断对象“是否存在”的问题，对比有序数组、二分查找树和哈希表的查询效率，引出位图与布隆过滤器的优化方案。位图利用bit节省空间，实现O(1)查询；布隆过滤器通过多哈希函数进一步压缩空间，适用于允许误判的快速预检场景，如用户注册、网页抓取去重等。
数组（顺序存储）基本原理
本文深入讲解数组的底层原理，区分静态数组与动态数组。静态数组是连续内存空间，支持O(1)随机访问，但增删效率低；动态数组在此基础上封装扩容与常用API，使用更便捷。通过手动实现动态数组，帮助理解其增删查改的时间复杂度及底层机制。
Coze vs 主流测试框架技术选型指南
面对测试框架选型难题，团队常陷入传统与新兴工具之争。本文系统对比JUnit等传统框架与新一代Coze在学习成本、测试类型、报告可视化、CI集成等方面的优劣，结合实战场景提出选型策略与迁移路径，助你根据项目特点做出理性选择，实现测试效率与质量的双重提升。
AnythingLLM vs Cherry Studio vs Chatbox：三大AI工具深度横评
本文深入对比三大AI工具：AnythingLLM、Cherry Studio与Chatbox。从易用性、功能丰富度、RAG能力、多模态支持到知识库管理，全面分析各工具优劣，并结合企业知识管理、个人创作学习等场景提供选型指南。最终指出：选择不在于“最好”，而在于“最合适”——AnythingLLM适合企业级知识体系构建，Cherry Studio助力多模态内容创作，Chatbox则以极简体验满足日常对话需求。
