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# 邢远鑫第4周个人学习计划
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## 个人基本信息
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- **姓名**: 邢远鑫
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- **周次**: 第4周
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- **学习时间**: 每日19:00-22:00（3小时/天）
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- **项目**: 大模型数据平台故障检测项目
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## 本周核心目标
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### 优先级排序
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1. **【高优先级】** 掌握Hadoop生态系统基础知识和架构原理
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2. **【高优先级】** 完成虚拟机环境搭建和基础配置
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3. **【中优先级】** 学习分布式系统故障检测理论基础
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4. **【中优先级】** 了解大模型RAG技术在运维中的应用
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5. **【低优先级】** 初步接触提示词工程和大模型调用方法
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## 每日计划分解
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### 周一（Day 1）- Hadoop基础理论学习
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**时间**: 19:00-22:00
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#### 主要任务
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- **任务1**: HDFS架构原理学习
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- **预期产出**: HDFS核心概念笔记（NameNode、DataNode、Block机制）
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- **时间分配**: 1.5小时
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- **依赖资源**: 《Hadoop权威指南》第3-4章、Apache官方文档
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- **任务2**: MapReduce计算模型理解
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- **预期产出**: MapReduce工作流程图解和代码示例分析
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- **时间分配**: 1小时
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- **依赖资源**: Hadoop官方教程、WordCount示例代码
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- **任务3**: 环境准备规划
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- **预期产出**: 虚拟机配置方案和软件清单
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- **时间分配**: 0.5小时
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- **依赖资源**: VMware/VirtualBox、Linux镜像文件
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### 周二（Day 2）- 虚拟机环境搭建
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**时间**: 19:00-22:00
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#### 主要任务
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- **任务1**: Linux虚拟机安装配置
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- **预期产出**: 3台CentOS虚拟机（1GB内存/台）
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- **时间分配**: 2小时
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- **依赖资源**: CentOS 7镜像、虚拟化软件
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- **任务2**: 网络配置和SSH设置
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- **预期产出**: 虚拟机间免密SSH连接
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- **时间分配**: 0.5小时
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- **依赖资源**: 网络配置文档
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- **任务3**: Java环境安装
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- **预期产出**: 所有虚拟机完成JDK 1.8安装和环境变量配置
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- **时间分配**: 0.5小时
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- **依赖资源**: OpenJDK 1.8安装包
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### 周三（Day 3）- Hadoop集群部署
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**时间**: 19:00-22:00
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#### 主要任务
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- **任务1**: Hadoop软件下载和解压
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- **预期产出**: 所有节点完成Hadoop 3.x安装
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- **时间分配**: 0.5小时
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- **依赖资源**: Hadoop官方下载包
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- **任务2**: 集群配置文件设置
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- **预期产出**: core-site.xml、hdfs-site.xml等配置文件
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- **时间分配**: 1.5小时
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- **依赖资源**: Hadoop配置文档、集群规划方案
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- **任务3**: 集群启动和验证测试
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- **预期产出**: 成功启动HDFS集群并通过基础功能测试
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- **时间分配**: 1小时
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- **依赖资源**: Hadoop命令行工具、测试数据
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### 周四（Day 4）- 分布式系统理论学习
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**时间**: 19:00-22:00
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#### 主要任务
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- **任务1**: 分布式一致性算法学习
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- **预期产出**: Raft和Paxos算法原理总结
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- **时间分配**: 1.5小时
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- **依赖资源**: 《设计数据密集型应用》相关章节、论文资料
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- **任务2**: CAP定理和BASE理论理解
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- **预期产出**: 分布式系统权衡策略分析笔记
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- **时间分配**: 1小时
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- **依赖资源**: 分布式系统教材、在线资源
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- **任务3**: 故障检测方法调研
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- **预期产出**: 传统故障检测方法vs大模型方法对比分析
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- **时间分配**: 0.5小时
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- **依赖资源**: 学术论文、技术博客
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### 周五（Day 5）- 大模型技术初探
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**时间**: 19:00-22:00
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#### 主要任务
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- **任务1**: RAG技术原理学习
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- **预期产出**: RAG架构图和应用场景总结
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- **时间分配**: 1.5小时
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- **依赖资源**: RAG技术论文、开源项目文档
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- **任务2**: 提示词工程基础
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- **预期产出**: 故障检测场景的提示词模板设计
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- **时间分配**: 1小时
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- **依赖资源**: 提示词工程教程、GPT最佳实践
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- **任务3**: 周总结和下周规划
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- **预期产出**: 本周学习成果总结和问题清单
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- **时间分配**: 0.5小时
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- **依赖资源**: 本周学习笔记和实践记录
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## 学习/提升计划
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### 专业技能学习内容
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#### 核心技术栈
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1. **大数据平台技术**
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- Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、YARN）
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- Apache Spark基础概念
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- Hive数据仓库简介
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2. **分布式系统理论**
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- 分布式一致性和容错机制
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- 数据分片和副本策略
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- 分布式存储系统设计原理
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3. **大模型应用技术**
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- RAG（检索增强生成）技术
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- 提示词工程和优化方法
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- 大模型在运维场景的应用案例
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### 学习时间安排
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- **工作日**: 每日19:00-22:00（3小时）
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- **周末**: 根据需要进行补充学习和实践
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- **总计**: 本周预计15小时理论学习 + 实践操作时间
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### 学习资源配置
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- **书籍**: 《Hadoop权威指南》、《设计数据密集型应用》
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- **文档**: Apache官方文档、技术博客
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- **视频**: 相关技术教程和实践案例
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- **实践**: 虚拟机环境、开源项目代码
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## 风险管理
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### 潜在问题预判及应对方案
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#### 技术风险
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1. **虚拟机资源不足**
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- **风险描述**: 硬件配置可能无法支持3台虚拟机同时运行
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- **应对方案**:
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- 优先搭建单机伪分布式模式
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- 合理分配内存资源（每台虚拟机512MB起步）
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- 必要时采用Docker容器化部署
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2. **Hadoop配置复杂性**
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- **风险描述**: 集群配置涉及多个组件，容易出现配置错误
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- **应对方案**:
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- 严格按照官方文档步骤操作
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- 每个配置步骤都进行验证测试
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- 准备回滚方案和配置备份
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3. **网络连接问题**
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- **风险描述**: 虚拟机网络配置可能导致节点间通信失败
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- **应对方案**:
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- 提前测试虚拟机网络连通性
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- 准备多种网络配置方案（NAT、桥接模式）
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- 记录详细的网络配置步骤
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#### 学习进度风险
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1. **时间管理挑战**
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- **风险描述**: 每日3小时学习时间可能不足以完成所有任务
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- **应对方案**:
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- 优先完成核心任务，次要任务可延后
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- 合理调整任务难度和深度
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- 周末时间进行补充学习
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2. **理论理解困难**
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- **风险描述**: 分布式系统理论较为抽象，理解难度大
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- **应对方案**:
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- 结合实际案例和图解辅助理解
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- 与团队成员讨论交流
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- 循序渐进，先掌握基础概念
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## 复盘机制
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### 每日小结模板
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#### 完成情况记录
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## [日期] 每日学习小结
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### ✅ 已完成事项
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- [ ] 任务1：具体完成内容和质量评估
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- [ ] 任务2：学习成果和理解程度
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- [ ] 任务3：实践操作结果
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### ❌ 未完成事项
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- [ ] 任务名称：未完成原因分析
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- [ ] 遇到的具体问题和困难
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- [ ] 需要的额外资源或帮助
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### 📝 学习收获
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- 新掌握的知识点
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- 实践中的经验总结
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- 对项目理解的深化
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### 🔄 明日调整
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- 未完成任务的处理方案
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- 学习方法的优化调整
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- 时间分配的重新规划
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### 周度总结框架
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#### 周总结结构
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## 第4周学习总结报告
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### 📊 目标达成情况
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- 核心目标完成度统计
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- 各项任务的完成质量评估
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- 超预期完成的内容
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### 🎯 核心成果
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- **技术能力提升**：具体掌握的技能
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- **环境搭建成果**：实际部署的系统
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- **理论知识积累**：学习的核心概念
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- **问题解决能力**：遇到并解决的技术难题
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### 🚧 遇到的挑战
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- 技术难点和解决过程
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- 时间管理的问题和改进
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- 学习方法的反思和优化
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### 📈 下周改进计划
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- 基于本周经验的学习策略调整
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- 需要重点关注的技术领域
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- 团队协作和资源利用优化
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### 📚 知识体系构建
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- 本周学习内容在整体项目中的定位
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- 与其他技术模块的关联关系
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- 为后续学习奠定的基础
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### 复盘执行机制
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- **每日复盘**: 22:00-22:15（15分钟）
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- **周度复盘**: 周日晚进行深度总结
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- **问题跟踪**: 建立问题清单，持续跟进解决
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- **经验分享**: 与团队成员定期交流学习心得
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**备注**: 本计划将根据实际学习进度和遇到的问题进行动态调整，确保在有限的学习时间内最大化学习效果，为大模型数据平台故障检测项目奠定坚实的技术基础。
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