在數字化轉型浪潮中,數據中心作為企業核心基礎設施,其運維管理正面臨前所未有的挑戰。隨着設備規模不斷擴大,系統複雜度持續攀升,傳統運維模式已難以滿足實時監控、快速定位和精準決策的需求。如何打破數據孤島,實現運維數據的可視化呈現與智能分析,成為行業亟待解決的問題。 從平面監控到立體可視的跨越 傳統數據中心監控系統大多基於二維平面展示,運維人員需要
2025 年是大模型推理技術發展的關鍵之年。自年初 DeepSeek R1 發佈引發全民關注以來,推理框架加速需求暴漲,推理優化的戰場驟然升温。以 vLLM、SGLang、MindIE 為代表的高性能推理引擎,以及 FlashInfer、FlashAttention、ATB 等底層加速庫不斷突破性能瓶頸,相比年初,部分前沿框架的推理性能提升已達 3 到 4 倍以上。 隨着 Agent
作為一名深耕數字孿生領域的開發者,我曾經每天都在與複雜的代碼和漫長的開發週期作鬥爭。直到最近通過圖觀引擎完成的一個智慧園區項目,讓我真正體驗到了開發效率的質的飛躍。今天,就讓我分享幾個實用技巧,希望能給同行們帶來新的啓發。 場景搭建:從"造輪子"到"拼積木"的轉變 還記得去年接手的那個大型科技園區項目,客户要求在十天內完成主要區域的精細化建模
雲原生熱點 OpenFGA 成為 CNCF 孵化項目 OpenFGA 是一款開源的細粒度授權系統(Authorization Engine),專為現代分佈式系統與雲原生場景設計。它在 2025 年正式成為 CNCF 的孵化級項目,標誌着其在 ReBAC(關係型訪問控制)和雲原生授權領域取得重要里程碑。 項目由 Okta 團隊發起,自 2
現實企業級Java開發中,有時候我們會碰到下面這些問題: OutOfMemoryError,內存不足 內存泄露 線程死鎖 鎖爭用(Lock Contention) Java進程消耗CPU過高 ...... 這些問題在日常開發中可能被很多人忽視(比如有的人遇到上面的問題只是重啓服務器或者調大內存,而不會深究問
業務背景 隨着移動雲的快速發展,越來越多的客户對雲原生消息中間件提出了更多需求,從而可以將主要的精力聚焦在應用程序上,大致有以下方面: 快速彈性伸縮,計算和存儲資源能夠按需擴展,以滿足不同流量峯值和存儲規格的要求,並且在線擴展時不需要均衡數據 提供較高的安全防護,擁有身份認證和授權機制,確保數據的安全性 能準確實時地發現問題,支持實例健康、吞
線性變換的矩陣表示 背景知識 在線性代數中,線性變換是指滿足以下兩個條件的變換: (可加性) (齊次性) 對於任意向量 和標量 。 線性變換的矩陣表示:給定線性變換 和標準基 ,變換 對應的矩陣 的第 列就是 在標準基下的座標表示。 在 中,標準基為: 線性變換的矩陣表示基本原理
1、什麼時候“直接可用”,什麼時候“必須顯式聲明類型”? ✅ 直接可用(編譯器能看懂簽名) env.fromElements(1, 2, 3) .map(i - i * i) // OUT 非泛型,編譯器知道是 Integer - Integer .print(); ❌ 需要顯式類型的典型場景 flatMap / Pr
發佈/訂閲 (pub-sub),它允許將消息廣播給多個接收者。在本文中,我們將探討如何在 .NET 中使用 RabbitMQ 實現發佈/訂閲模式。就是RabbitMQ 是一個開源消息代理,它允許應用程序通過交換器向隊列發送消息,從而實現應用程序之間的異步通信。它支撐多種消息傳遞協議,其中之一就是 AMQP(高級消息隊列協議)。在 .NET 生態系統中,可以使用官方的 Rabbit
第48章 MDK的編譯過程及文件類型全解 本章參考資料:MDK的幫助手冊《ARM Development Tools》,點擊MDK界面的"help-uVision Help"菜單可打開該文件。關於ELF文件格式,參考配套資料裏的《ELF文件格式》文件。 在本章中講解了非常多的文件類型,學習時請跟着教程的節奏,
導讀 通過Turing Data Analysis(TDA)一站式自助分析平台建設,實現了業務看數、分析一體化閉環。然而,隨着業務深度使用,分析需求也更加的複雜、多樣,對TDA的分析能力提出了更高的要求,同時用户的極限查詢與性能形成對抗,也影響了用户的分析體驗。本文將聚焦分析能力增強與性能優化兩方面,闡述具體的優化策略,以持續保證用户分析體驗。 01 背景與問題
Metropolis接受準則(Metropolis acceptance criterion)由Nicholas Metropolis等人於1953年提出,是馬爾可夫鏈蒙特卡洛(MCMC) 和模擬退火算法的核心組成部分。該準則通過以概率方式接受新狀態,使得算法能夠漸進地收斂到目標分佈,特別是在處理高維、多峯等複雜分佈時表現出色。
Boqun Feng spoke at Kangrejos 2025 about adding a frequently needed API for Rust drivers that need to handle interrupts: interrupt-aware spinlocks. Most drivers will need to communicate infor
作者:姚瑞南 AI-agent 大模型運營專家/音樂人/野生穿搭model,先後任職於美團、獵聘等中大廠AI訓練專家和智能運營專家崗;多年人工智能行業智能產品運營及大模型落地經驗,擁有AI外呼方向國家專利與PMP項目管理證書。 目錄 一、 AI Agent 基礎概念 1. 定義 2. 核心要素 3. 與大模型 / RAG 的關係
Python系列Bug修復PyCharm控制枱pip install報錯:如何解決 pip install -r requirements.txt 子目錄可編輯安裝缺少 pyproject.toml 問題 摘要 在日常使用 PyCharm 進行 Python 開發時,我們經常會在執行 pip install 或 pip install -r requirements.
在前3期PhysicalAI詳解系列中,我們詳細解讀了數據採集、擴增、增強的全過程,以及導航模型(X-Mobility)微調訓練的全過程。 在本期,我們將針對更復雜的VLA模型(以GR00T-N1.5為例)進行微調,同樣需要經過人工演示、數據擴增、模仿學習、在環驗證這幾個步驟。 但是,相比前例中的BC-RNN和X-Mobility模型,GR00T-N1.5是一
Python 的內置函數 ascii() 用於返回一個表示對象的可打印字符串,其中非 ASCII 字符會被轉義為 \x、\u 或 \U 形式的轉義序列。這個函數在處理包含非 ASCII 字符的字符串時特別有用,可以幫助開發者安全地顯示或記錄這些字符。 基本語法 ascii(object) 參數 object:可以是任何 Python 對象,但通常是字符串。如果是其他類型的對象,ascii()
大家好,我是R哥。 最近看到一個很真實的帖子,有網友吐槽: 我發現凡是給offer的公司,面試時基本不問技術細節,那些問得又多又細的公司,後面基本就沒下文了! 看到這個,我只能默默表示贊同,真的説到我心坎裏了。 尤其是這幾年,行情冷淡,面試變味,面試一圈下來,你會發現: 面試的流程和最終是否發 offer,好像沒有
Python 的內置函數 any() 是一個非常有用的函數,它用於判斷給定的可迭代對象中是否至少有一個元素為 True。如果可迭代對象中至少有一個元素為 True,則 any() 返回 True;否則返回 False。如果可迭代對象為空,any() 會返回 False。 語法 any(iterable) 參數 iterable:一個可迭代對象,如列表、元組、集合、字典等。 返回值 如果可
文章目錄 一、索引操作 1、創建索引 2、查詢索引 3、刪除索引 4、ES倒排索引 5、文檔映射Mapping (1)字段類型 (2)映射 (3)動靜態映射 (4)Dynamic Mapping類型自動識別 (5)後期更改Mapping的字段類型
導語 你的數據庫,是不是散落在阿里雲、本地IDC和他雲? 阿里雲提供了各類數據庫產品,如PolarDB、RDS、Redis、MongoDB等,因引擎特性不同,監控與診斷邏輯各有側重;一旦在業務中進一步疊加本地 IDC 的 SQL Server、他雲等系統,監控平台五花八門、告警規則互不相通,運維變得像“拼圖”。 現在,有解了。 阿里雲數據庫自治服務DAS
人工智能之編程進階 Python高級 第十章 知識點總結 @ 目錄 人工智能之編程進階 Python高級 前言 🐍 Python 重要知識點全景圖(從基礎到網絡編程) 一、基礎語法與內置類型 1. 變量與動態類型 2.
在 KingbaseES 數據庫的部署和使用過程中,“找不到.so 文件” 是高頻報錯。這類問題本質是動態庫缺失或加載路徑配置不當,若不及時解決會導致 ksql、initdb 等核心命令無法執行。本文結合實際場景,詳解動態庫相關知識、報錯原因及落地可行的解決步驟。 一、動態庫與靜態庫的核心區別 程序運行依賴的函數庫分為動態庫(.so 後綴)和靜態庫(.a 後綴),兩者
目錄 第一類:常見的運行時異常 第二類:業務相關的特定異常 第三類:框架和集成相關的異常 需要避免的坑 總結 在我的項目開發和生產運維中,遇到的異常可以歸納為以下幾類: 第一類:常見的運行時異常 這類異常通常是由於編碼疏忽或邏輯不嚴謹造成的。 空指針異常 場景