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T型学习法源自T型人才理论：纵向(竖线)在一个领域深度专精达到专高水平，横向(横线)广泛涉猎多个领域达到基础理解水平。竖线保证你的核心竞争力(不可替代性)，横线让你能与不同领域的人协作和创新(复合优势)。适合大学生和职场人士规划知识结构
中国量化行业求职指南：私募量化(九坤/幻方/明法/衍复等)vs券商金工vs公募量化vs自营交易团队、技术面试准备(算法/数学/统计/金融/编程)、简历要点、薪资水平、行业趋势(2024-2025量化监管与人才需求变化)
量化投研平台选型与搭建：第三方平台(聚宽/米筐/优矿/掘金/BigQuant)对比、自建平台架构(数据层→研究层→回测层→执行层)、Docker容器化一键部署、个人/小团队/机构三种规模的平台方案.含成本和时间估算
实现Ambassador模式：Ambassador作为外部服务的本地代理→连接池管理→重试与超时→TLS终止→与Sidecar的区别→Envoy/Nginx Ambassador实现→API Gateway与Ambassador的关系
Kafka架构深度设计：Topic/Partition/Consumer Group→生产者确认与幂等→消费者Offset管理→消息语义（At-most-once/At-least-once/Exactly-once）→压缩策略→数据保留→与RabbitMQ/Pulsar/NATS对比→多数据中心复制（MirrorMaker）→Kafka Streams vs Flink
设计API Gateway方案：Kong/APISIX/Nginx/Envoy/云原生Gateway选型→认证鉴权→流量控制→协议转换→日志审计→插件体系→高可用部署→性能基准
根据语言偏好生成API限流实现：固定窗口→滑动窗口→令牌桶→漏桶算法。含Redis Lua脚本（分布式限流）和内存版本（单机限流），返回标准限流Header
引入架构决策记录（ADR）：ADR格式与模板→何时写ADR→存储位置（代码仓库中）→与代码文档的关系→审查流程→常用工具（adr-tools）→案例库建设
设计多级缓存架构：浏览器缓存→CDN→应用缓存（本地/Redis）→数据库缓存→缓存更新策略（Cache-Aside/Write-Through/Write-Behind）→缓存穿透/击穿/雪崩防护→缓存一致性保证
实现每个微服务独立数据库的架构：数据独立的好处与代价→跨服务数据查询策略（API组合/CQRS/数据复制）→分布式事务处理→数据一致性模式→共享数据库反模式分析→迁移策略
实施分布式追踪：OpenTelemetry SDK集成→自动埋点vs手动埋点→Span设计→Context传播（HTTP/gRPC/消息队列）→Jaeger部署→采样策略→与日志和指标的关联→性能分析
分布式事务实战方案：Saga模式（编排vs编排）→TCC（Try-Confirm-Cancel）→本地消息表→事务发件箱→幂等性设计（幂等键/去重表/乐观锁）→最终一致性→补偿机制→现实世界案例
边缘计算完整指南：Edge vs Cloud vs On-Prem→Cloudflare Workers→Vercel Edge→Deno Deploy→边缘KV存储→A/B测试在边缘→API网关→全球分布式数据库→边缘函数限制与最佳实践→冷启动优化
模糊测试（Fuzzing）从入门到实践：覆盖率引导的Fuzzing原理→Go原生Fuzzing→libFuzzer/AFL→OSS-Fuzz集成→输入语料库构建→崩溃去重和分类→持续Fuzzing策略
系统化负载测试：负载测试金字塔（单元负载→组件负载→端到端负载）→k6/Gatling/JMeter/Locust工具对比→测试场景设计（突发/渐变/浸泡）→性能基线→容量规划→与CI集成→生产环境混沌负载→结果解读→性能瓶颈定位
设计ML工程流水线：数据采集→特征工程→训练→评估→部署→监控→模型更新。涵盖Feature Store、MLflow实验管理、模型版本化、A/B测试部署、数据漂移检测
分析单体应用的模块边界，制定微服务拆分策略：领域驱动设计（DDD）划定限界上下文→服务粒度评估→数据拆分方案（数据库共享→独立）→通信协议选择→渐进式拆分路径（Strangler Fig模式）
可观测性体系深度构建：Metrics（RED/USE方法论）→Tracing（OpenTelemetry分布式追踪+Span语义）→Logging（结构化日志+关联ID）→三支柱统一（Exemplar将三者关联）→SLO-based告警→Observability vs Monitoring的本质区别→OpenTelemetry Collector部署→Dashboard设计
实现Outbox模式：解决数据库写入和消息发送的双写一致性问题→Outbox表设计→CDC（Debezium）→轮询发布→与事务性发件箱→多种实现对比（Debezium/Transactional Outbox/Polling Publisher）
远程团队高效协作：异步优先沟通→文档驱动文化→会议最小化→时区管理→工具链选择→团队凝聚力建设（线上团建/随机咖啡/线下Offsite）→远程入职→绩效评估转向结果导向→远程vs混合的权衡
设计重试策略：何时重试（幂等性判断）→重试次数→退避算法（固定/线性/指数/带抖动的指数）→超时设置→断路器配合→幂等性保证→各框架的重试实现（Spring Retry/Polly/tenacity）
实现Saga模式：Choreography（事件驱动）vs Orchestration（编排器驱动）→补偿事务设计→幂等性保证→超时与重试策略→Saga日志→与TCC/Seata的对比→实际项目选择指南
Istio服务网格实战：流量管理（VirtualService/DestinationRule）→可观测性（Kiali/Jaeger/Grafana）→安全（mTLS/AuthorizationPolicy）→故障注入→金丝雀发布→速率限制→与Gateway API的对比
分步骤推演系统设计：需求澄清→容量估算→API设计→数据模型→高可用架构→扩展策略→瓶颈分析。包含经典场景（设计Twitter/设计短链系统/设计聊天系统）的完整推导