- 个人研究兴趣，知识点、阅读笔记等内容
- 不擅长记忆，留作备份，随时查阅，仅供自己分析学习
- “手写” 一遍也有助于加深记忆
- database_system: 各数据库系统（OLTP、OLAP、向量数据库等）的学习
- distributed_system: 分布式系统的分层模块级别的探索（向量化计算引擎，存算分离， 分布式一致性协议raft等）
- big_data_system: 各种大数据系统，分析性系统，数据湖仓库，时序数据库、数据流系统的学习
- performance：性能分析相关工具、profiling, 可观测性
- tools-tutorial：一些开发、日常使用的有用的工具常用命令
- test：一些数据库系统基准测试集
- docker_k8s: docker,k8s 基础， k8s 原理
- llm：GPT大语言模型相关
- aiops： 智能运维相关算法，理论，实践
- ml：机器学习基础
注意：某些md文件存在latex公式，网页查看时，不会解析，可安装chorme插件MathJax Plugin for Github可在线查看，否则需要下载到本地，用支持latex解析的markdown工具如马克飞象打开。(几乎没有，只有一篇数据data skew文档) 后面，空闲时或许可以搭建github page转成博客形式。
md文档中的图片在同级目录中
文档采用工具：
- typora：markdown编写
- Snipaste：截图工具
- 推荐使用chorme插件OctoTree，提供侧边栏，文件浏览体验更加。
- 如果GitHub访问太慢，图片加载失败，可以访问gitee镜像仓库。
看《龙樱2》有感，敢于表达，无需担心错误，所以开始频繁的积累笔记。由于只是个人观点，参考网络资源，需要批判的看。并且根据后续学习，持续更新，修正。
笔记中的许多内容，参考各种网络资源，书籍等。可能由于时间关系，以及自身理解不够，存在复制、摘抄他人内容。尽力笔记末尾处引用出处，但是不排除有遗漏，并且无法一一具体内容处标注。
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