多线程优化For循环：实战指南
本文介绍如何使用多线程优化For循环，提高程序处理大量数据或耗时操作的效率。通过并行任务处理，充分利用多核处理器性能，显著缩短执行时间。文中详细解释了多线程基础概念，如线程、进程、线程池等，并提供了Python代码示例，包括单线程、多线程和多进程实现方式。最后，还总结了使用多线程或多进程时需要注意的事项，如线程数量、任务拆分、共享资源访问及异常处理等。
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
利用Python脚本自动备份网络设备配置
通过本文的介绍，我们了解了如何利用Python脚本自动备份网络设备配置。该脚本使用 `paramiko`库通过SSH连接到设备，获取并保存配置文件。通过定时任务调度，可以实现定期自动备份，确保网络设备配置的安全和可用。希望这些内容能够帮助你在实际工作中实现网络设备的自动化备份。
《人工智能新质生产力：碳达峰碳中和的强力助推器》
在全球应对气候变化的进程中，碳达峰和碳中和目标的实现至关重要。人工智能作为新质生产力，正为这一目标提供强大动力与创新解决方案。它在能源管理、工业生产、交通运输、建筑节能及碳监测等领域发挥关键作用，通过智能调度、优化流程、减排增效等手段，推动各行业的绿色转型，助力全球低碳发展。
Java线程调度揭秘：从算法到策略，让你面试稳赢！
在社招面试中，关于线程调度和同步的相关问题常常让人感到棘手。今天，我们将深入解析Java中的线程调度算法、调度策略，探讨线程调度器、时间分片的工作原理，并带你了解常见的线程同步方法。让我们一起破解这些面试难题，提升你的Java并发编程技能！
Java线程池ExecutorService学习和使用
通过学习和使用Java中的 `ExecutorService`，可以显著提升并发编程的效率和代码的可维护性。合理配置线程池参数，结合实际应用场景，可以实现高效、可靠的并发处理。希望本文提供的示例和思路能够帮助开发者深入理解并应用 `ExecutorService`，实现更高效的并发程序。