数据加密与密钥分层（Envelope Encryption、KMS、透明加密）
采用信封加密与 KMS 管理数据密钥，实现分层与轮换，结合透明加密在存储层保障数据安全，并提供验证方法。
数据科学与AI
数据分片键选择与迁移策略（2025）
数据分片键选择与迁移策略（2025）正确的分片键与迁移策略决定系统扩展性与稳定性。一、分片键选择稳定键：按用户/租户等分片，降低热点风险。组合键：在查询与写入模式下评估键的覆盖性。二、热点与再均衡热点识别：观测分片负载与延迟与错误率。再均衡：按计划迁移或复制热点分片降低压力。三、在线迁移与路由迁移：
数据出站策略与隐私合规（DLP/PII检测）最佳实践
"以PII检测与策略门禁为核心，结合脱敏与审计，构建Web数据出站的隐私合规与防泄漏治理体系。"
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）合理的建模提升分析性能与可维护性，避免过度复杂化或冗余。一、模型与特征星型：维度扁平化，查询简单但冗余更高。雪花：维度规范化，冗余低但查询复杂。二、维度与事实维度设计：层级与缓慢变化维（SCD）治理。事实表：粒度与度量与外键设计。三、查询与性能预聚合与物化
数据仓库建模（星型/雪花、事实与维度、SCD）
讲解数据仓库的星型/雪花建模方法，区分事实与维度，处理缓慢变化维（SCD），并提供可验证的设计与治理方法。
数据一致性设计：强一致、最终一致与SAGA/Outbox实践
对比强一致与最终一致的适配场景，结合 SAGA 与 Outbox/CDC 实现跨服务一致性与可恢复性。
推荐系统中的强化学习应用（2025）
推荐系统中的强化学习应用（2025）强化学习在推荐中用于提升长期收益与用户满意度。一、Bandit 与探索/利用ε-greedy/上置信界：在简单场景中平衡探索与利用。上下文化 Bandit：结合用户与上下文特征提升效果。二、奖励与策略奖励设计：考虑点击、停留与转化等复合指标。策略学习：以离线日志训
推测解码实战：Speculative Decoding 的加速原理与取舍
"介绍推测解码以小模型先生成、大模型并行验证的加速机制，分析加速比与质量的权衡，并给出工程实践建议与验证来源。"
差分隐私DP与匿名化数据处理实践
使用差分隐私与匿名化技术保护数据，设计隐私预算与噪声机制，结合采样与合规治理，提供验证与效果评估方法。
实时特征平台与在线计算（2025）
实时特征平台与在线计算（2025）实时特征是在线决策的关键依赖。本文聚焦一致性与性能治理。一、架构与一致性离线/在线：统一特征定义与校验，避免语义偏差。一致性：保障生产与消费端的版本与模式对齐。二、低延迟与缓存热特征缓存：多级缓存与 TTL 控制；命中率观测与优化。回源与降级：在缓存 miss 时快
