LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
优化
Neo4j图数据建模与查询优化实践
通过合理的节点/关系建模与索引、Cypher 查询优化与 Profile 分析，提升 Neo4j 的遍历性能与可维护性，提供验证方法。
Next.js 图片优化（next-image）与缓存策略实战
引言`next/image` 在 App Router 下提供内置的图片优化与懒加载能力；合理配置远程域名与缓存头可显著提升首屏与滚动体验。能力与配置（已验证）图片优化：自动根据视口与 DPR 生成合适尺寸，并支持懒加载与占位。来源：Next.js 文档（Images）。远程图像：在 `next.c
Node.js 性能剖析与优化（CPU/Heap Profiler、Event Loop 与 GC 参数）
使用 CPU/Heap Profiler 与事件循环指标定位瓶颈，结合 v8 GC 参数优化延迟与内存占用，并提供可验证的实践路径。
PostgreSQL 分区与并行查询优化（Partitioning、Parallel Query、统计信息）
利用分区与并行查询优化大表性能，结合统计信息与约束排除，提供可验证的调优路径。
Postgres执行计划治理：EXPLAIN/BUFFERS与成本模型
通过 EXPLAIN 与 BUFFERS/ANALYZE 理解执行计划与成本模型，定位瓶颈并指导索引与统计优化。
Server-Timing 端到端性能观测：后端指标上报、浏览器采集与优化闭环
使用 Server-Timing 头部在后端上报性能指标，浏览器端采集并联动优化闭环，提供可验证的后端与前端协同数据
Serverless冷启动优化与成本治理
通过依赖瘦身、预置并发与初始化优化降低冷启动延迟，并以触发器与采样治理成本，提供验证与发布回归方法。
