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本文详细讲解了如何在Next.js中实现搜索功能，包括前端的防抖设计和后端的数据库查询方案。前端通过自定义hook `useDebounce` 实现输入延迟触发搜索请求，避免频繁请求；后端初期采用Prisma直接对数据库进行模糊匹配查询，并指出未来可扩展为Elasticsearch以应对高并发场景。

本文详细介绍了Next.js中常见的渲染性能优化方法，包括使用useCallback缓存函数创建以避免子组件不必要的重新渲染、利用useMemo缓存复杂计算结果减少重复运算、合理配置useEffect的依赖数组控制副作用执行时机，以及正确使用Suspense实现异步组件加载时的友好等待提示。这些技术手段能有效提升React应用的性能表现。

本文详细介绍了Next.js在不同层面支持的缓存机制，包括API层面的响应头控制、Fetch函数的缓存策略、Cache函数实现的函数级缓存、页面级别的ISR缓存以及跨实例的KV分布式缓存。重点解析了各层级的技术实现方式和适用场景，如通过Cache-Control头部设置浏览器/CDN缓存时效性、force-cache强制边缘缓存特性、react.cache高阶函数优化重复计算逻辑等关键技术点。

本文探讨了LLM加速技术的三大类方法：模型层面、计算层面和解码过程。详细介绍了投机解码的原理及其等价性证明，通过小模型生成候选序列并由大模型验证，提高推理速度。

本文通过马里奥游戏实例，深入浅出地介绍了强化学习（RL）的基础理论，包括策略函数、价值函数、优势函数等核心概念。详细阐述了蒙特卡洛方法和时间差分方法在策略优化中的应用，并探讨了PPO算法如何解决训练不稳定的问题。