九月 2, 2025

课题分离：做好自己的事，其他的都与你无关

你是否经常陷入这些困扰？

总是忍不住想要讨好所有人？
别人一个眼神就内心戏十足？
过度在意别人的评价和看法？
为别人的情绪负责，活得很累？
面对选择时，总是想太多？
明明是别人的事，却比自己的事还操心？

如果答案是"yes"，那么今天我想和你聊聊"课题分离"——这个让我彻底想通的概念。

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五月 11, 2025

Nikon FM2 双重曝光：人像与天空的梦幻叠加

胶片的魅力，往往在于那种"无法即时预览"的未知感。而在所有胶片技巧中，多重曝光（Multiple Exposure）无疑是最具魔力的游戏——它打破了时间的线性逻辑，让两个或多个瞬间在同一寸底片上交织、重叠。

作为一款经典的纯机械相机，Nikon FM2 凭借其精密的机械结构，为多重曝光提供了极其稳健的操作体验。今天，我们就来深度聊聊如何用这台"机械怪兽"玩转多重曝光，尤其是如何拍出人与天空完美融合的梦幻画面。

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十二月 20, 2024

向量数据库检索原理：从 Embedding 到最近邻搜索

在 AI 时代，向量数据库是 RAG（检索增强生成）系统的核心基础设施。但它究竟是如何工作的？为什么能实现"语义搜索"而非传统的关键词匹配？本文用通俗的方式解释其背后的原理。

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十二月 14, 2024

基于 Elasticsearch 标签的推荐系统设计

背景

在内容平台中，如何让用户快速找到感兴趣的知识是一个核心问题。基于标签的推荐是一种简单而有效的方案——通过分析用户的兴趣标签，与知识内容的标签进行匹配，实现个性化的内容推荐。Elasticsearch 凭借强大的倒排索引和灵活的查询能力，成为构建标签推荐系统的理想选择。本文将介绍一种基于 Elasticsearch 标签的推荐系统设计方案，涵盖标签匹配、用户画像构建、以及推荐算法的实现。

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十一月 26, 2024

莫瑞吉奥·卡特兰的《喜剧演员》

《喜剧演员》

偶尔看到有人在车尾贴根香蕉，不懂什么意思，查了一下。

莫瑞吉奥·卡特兰（Maurizio Cattelan）的作品《喜剧演员》（Comedian）是一件引发广泛讨论的当代艺术装置。该作品于2019年在迈阿密巴塞尔艺术展上展出，内容为一根香蕉用灰色胶带贴在墙上。这件作品以12万美元的价格售出，引起了艺术界和公众的热议。

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八月 23, 2024

Go 并发进阶：WaitGroup vs ErrGroup 详解

Go 语言提供了丰富的并发原语，本文详细介绍 sync.WaitGroup 和 golang.org/x/sync/errgroup 的区别和使用场景。

简介

Go 的并发模型以 goroutine 和 channel 为核心，但在实际项目中，我们经常需要协调多个 goroutine 的执行。这就涉及到两组常用的工具：

sync.WaitGroup：Go 标准库，简单同步
errgroup：Go 扩展库，功能更强大

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四月 20, 2024

正念冥想的常见误区与进阶指南

作为一种源自东方禅修传统、如今被大量心理学研究支持的干预方法，正念在走向大众的过程中积累了不少常见误解。而这些误解，恰恰是阻碍练习者真正受益的关键。

本文面向已有一定正念基础的读者，帮助你识别最常见的五个误区，并从心理学和神经科学的角度，理解正念真正在做什么。

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三月 29, 2024

相机取景器：微单、单反、旁轴有什么区别

最近在聊相机时，被问到单反、微单、旁轴取景器的区别。这些概念经常被混淆，借机整理一下四种常见取景系统的原理和差别。

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十二月 25, 2023

基于 LangChain 的结构化输出实践

在 AI 应用开发中，让大模型稳定地输出我们想要的格式是一个常见需求。本文介绍如何使用 LangChain 的 Golang 版本 langchaingo 实现 Prompt Template，并结合主流 LLM 的 JSON Mode 实现可靠的结构化输出。

什么是 Prompt Template

Prompt Template 是将提示词模板化的技术，通过占位符动态注入变量，让同一套提示词可以处理不同输入。类似于 Web 开发中的模板引擎。

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八月 23, 2023

MySQL vs Elasticsearch：使用场景深度解析

在做系统设计时，数据库选型是一个关键决策。MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同定位的存储方案，今天结合实际项目经验，系统性地对比一下它们的适用场景。

MySQL 和 Elasticsearch 的定位差异

特性	MySQL	Elasticsearch
定位	关系型数据库	分布式搜索和分析引擎
数据结构	行存储，B+树索引	倒排索引，文档型
擅长	事务、关联查询、结构化数据	全文搜索、聚合分析、海量数据
数据模型	Table（表）	Index（索引），Document（文档）

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