技术专栏 第37页

将文本切分成多个文本块，作者使用markdown来存储文本内容，markdown格式的文本相对来说是比较容易且分的，将文本切分之后 请求向量化接口进行文本向量化，最后将向量的结果写入到原本的数据块中 存储到向量数据库

好消息是，Microsoft 提供了明确的指导和模式，使得正确操作时迁移过程可预测。本文介绍了一个实用的逐步策略，如何将基于.NET Framework 构建的 ASP.NET MVC 5 应用迁移到运行在现代.NET 上的 ASP.NET Core，同时最大限度地减少风险和停机时间。

一个案例，一个核心查询接口，在日活仅5万时，平均响应时间就飙升到了1.2秒。排查后发现，超过80%的请求都在重复查询数据库里那几条几乎不变的热点数据。在引入Redis缓存后，这个接口的
平均响应时间直接降到了0.2秒以内，数据库负载下降了70%。这，就是缓存的魔力。

本篇为第五课第一周的课后习题和代码实践部分。

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大家好我是费老师。作为一个
Python框架，我们日常在使用
Dash构建各种应用的过程中，主流常见的功能可以利用
Dash生态中丰富的
组件库、
工具库等资源，通过编写
Python代码实现
全栈应用开发，也可以额外配合
Dash中的
浏览器端回调，在
Dash中很方便的调用
Echarts等
原生JavaScript库实现各种
特殊功能拓展。

另一条路线是低代码或 schema 驱动 UI，例如基于 JSON Schema 或表单 schema 的方案。这类方案在工程上是可控的，结构稳定、可校验、可复用，但它们本质上是为“人编写配置”设计的，而不是为“模型生成结构”设计的。schema 表达能力有限，扩展成本高，并且与自然语言之间的映射并不自然，Prompt 往往需要大量人工约束。

大模型使用需要从“聊天机器人”进化为“智能执行体（Agent）”。

有段时间刷短视频经常刷到各种历史人物一生的足迹图：

这就诞生了
stock-dashboard：一个完全基于 React + TypeScript + Vite 技术栈的前端大屏。所有数据直接由
stock-sdk 驱动，这意味着项目完全摒弃了后端服务，不需要运行任何 Python 定时任务，也不依赖什么“神秘朋友的高端服务器”。纯前端直连数据源，所见即所得，一切都安排得井井有条。