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兴趣领域
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  • 人工智能
  • 算法
  • 决策智能
  • 异构计算
  • 微服务
  • kubernetes
擅长领域
技术认证

暂时未有相关云产品技术能力~

博士在读: 山东大学 (985)， 本硕: (双一流)(211)高校，第一作者发表中科院SCI一区Top多篇，EI国际会议多篇，总计影响因子60+。

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2024年09月

  • 09.10 19:19:40
    发表了文章 2024-09-10 19:19:40

    Kubernetes的灵魂核心：kube-scheduler

    本文介绍了Kubernetes中关键组件kube-scheduler的工作原理，详细解释了其通过预选和优选过程为Pod选择合适节点的机制，并提供了一个简化的Python示例来模拟这一过程，帮助读者更好地理解和管理Kubernetes集群。
  • 09.10 19:17:50
    发表了文章 2024-09-10 19:17:50

    CUDA：王者之巅——探究CUDA为何能成为并行计算的佼佼者

    本文探讨了CUDA在并行计算领域的崛起及其成为佼佼者的原因，详细介绍了CUDA的技术背景、架构原理及在深度学习、图像处理等领域的应用案例，展示了其显著的性能优势与优化方法，并展望了CUDA在未来计算技术发展中的潜力与方向。
  • 09.10 19:14:50
    发表了文章 2024-09-10 19:14:50

    大语言模型参数真的必须要万亿以上吗？

    本文探讨了大语言模型（LLMs）的发展及其在自然语言处理领域的应用。随着模型规模的不断增大，文章分析了参数规模与性能之间的关系，并展示了不同规模模型的优势与挑战。此外，文中还提供了代码示例，介绍了参数设置的方法。未来研究方向包括模型压缩和多模态学习，以进一步优化模型性能。总之，选择合适的模型规模对于平衡性能和效率至关重要。
  • 09.10 19:13:45
    发表了文章 2024-09-10 19:13:45

    一文读懂RDMA: Remote Direct Memory Access（远程直接内存访问）

    该文档详细介绍了RDMA（远程直接内存访问）技术的基本原理、主要特点及其编程接口。RDMA通过硬件直接在应用程序间搬移数据，绕过操作系统协议栈，显著提升网络通信效率，尤其适用于高性能计算和大数据处理等场景。文档还提供了RDMA编程接口的概述及示例代码，帮助开发者更好地理解和应用这一技术。
  • 09.10 19:07:48
    发表了文章 2024-09-10 19:07:48

    一文读懂deepSpeed：深度学习训练的并行化

    DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术（如 ZeRO）及混合精度训练，DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法，包括数据并行、模型并行和流水线并行，同时与 PyTorch 等主流框架无缝集成，提供了易用的 API 和丰富的文档支持。DeepSpeed 不仅大幅减少了内存占用，还通过自动混合精度训练提高了计算效率，降低了能耗。其开源特性促进了 AI 行业的整体进步，使得更多研究者和开发者能够利用先进优化技术，推动了 AI 在各个领域的广泛应用。
  • 09.10 19:06:01
    发表了文章 2024-09-10 19:06:01

    一文讲懂“预测滞后性”：详细解析

    本文介绍了预测分析中常见的“预测滞后性”现象及其原因，包括数据收集延迟、模型训练耗时、预测算法延迟及模型特性等。文章还提供了应对策略，如实时数据处理、选择合适模型、在线学习及多方法结合，并附有使用简单移动平均法进行时间序列预测的Python代码示例，帮助读者理解和优化预测过程。
  • 09.10 19:05:21
    发表了文章 2024-09-10 19:05:21

    验证集的划分方法：确保机器学习模型泛化能力的关键

    本文详细介绍了机器学习中验证集的作用及其划分方法。验证集主要用于评估模型性能和调整超参数，不同于仅用于最终评估的测试集。文中描述了几种常见的划分方法，包括简单划分、交叉验证、时间序列数据划分及分层抽样划分，并提供了Python示例代码。此外，还强调了在划分数据集时应注意随机性、数据分布和多次实验的重要性。合理划分验证集有助于更准确地评估模型性能并进行有效调优。
  • 09.10 19:04:24
    发表了文章 2024-09-10 19:04:24

    训练集、测试集与验证集：机器学习模型评估的基石

    在机器学习中，数据集通常被划分为训练集、验证集和测试集，以评估模型性能并调整参数。训练集用于拟合模型，验证集用于调整超参数和防止过拟合，测试集则用于评估最终模型性能。本文详细介绍了这三个集合的作用，并通过代码示例展示了如何进行数据集的划分。合理的划分有助于提升模型的泛化能力。
  • 09.10 19:03:44
    发表了文章 2024-09-10 19:03:44

    一文快速读懂Transformer

    Transformer模型近年来成为自然语言处理（NLP）领域的焦点，其强大的特征提取能力和并行计算优势在众多任务中取得显著效果。本文详细解读Transformer的原理，包括自注意力机制和编码器-解码器结构，并提供基于PyTorch的代码演示，展示了其在文本分类等任务中的应用。
  • 09.10 19:02:48
    发表了文章 2024-09-10 19:02:48

    深度剖析深度神经网络（DNN）：原理、实现与应用

    本文详细介绍了深度神经网络（DNN）的基本原理、核心算法及其具体操作步骤。DNN作为一种重要的人工智能工具，通过多层次的特征学习和权重调节，实现了复杂任务的高效解决。文章通过理论讲解与代码演示相结合的方式，帮助读者理解DNN的工作机制及实际应用。
  • 09.10 19:01:56
    发表了文章 2024-09-10 19:01:56

    go语言学习记录（关于一些奇怪的疑问）有别于其他编程语言

    本文探讨了Go语言中的常量概念，特别是特殊常量iota的使用方法及其自动递增特性。同时，文中还提到了在声明常量时，后续常量可沿用前一个值的特点，以及在遍历map时可能遇到的非顺序打印问题。
  • 09.10 19:01:21
    发表了文章 2024-09-10 19:01:21

    一文讲懂大模型推理技术细节

    本文介绍了大模型推理在自然语言处理（NLP）领域的原理与应用。大模型推理利用如GPT、BERT等预训练模型，通过深度学习中的Transformer结构和自注意力机制，实现文本分类、情感分析等多种任务。文章提供了使用Hugging Face的Transformers库进行文本分类的示例代码，并展望了大模型推理技术未来的发展潜力。
  • 09.10 18:59:51
    发表了文章 2024-09-10 18:59:51

    Kylin使用心得与实战经验分享

    本文详细介绍了Apache Kylin的使用方法及其在大数据分析中的优势。首先，Kylin是一款基于Hadoop和Spark的开源分布式分析引擎，通过预计算技术实现亚秒级的交互式查询响应，大幅提高数据分析效率。接着，文章阐述了Kylin的核心特点，包括高效多维分析能力和预计算与实时查询的平衡。然后，详细说明了环境搭建、配置步骤及示例代码，展示了如何配置HBase存储后端。在数据建模与优化部分，讲解了星型模型和雪花模型的选择，以及分区策略和索引优化技巧。
  • 09.10 18:57:56
    发表了文章 2024-09-10 18:57:56

    Kubernetes与GPU的调度：前世今生

    本文详细探讨了Kubernetes与GPU的结合使用，阐述了两者在现代高性能计算环境中的重要性。Kubernetes作为容器编排的佼佼者，简化了分布式系统中应用程序的部署与管理；GPU则凭借其强大的并行计算能力，在加速大规模数据处理和深度学习任务中发挥关键作用。文章深入分析了Kubernetes如何支持GPU资源的检测与分配，并介绍了热门工具如NVIDIA GPU Device Plugin和Kubeflow的应用。
  • 09.09 15:39:20
    发表了文章 2024-09-09 15:39:20

    【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi

    Kimi是一款由月之暗面科技有限公司开发的AI助手，具备强大的自然语言理解和文件内容解析能力，支持多种文件格式，并能结合互联网搜索提供全面答案。无论是在工作中的数据分析还是日常生活中的信息查询，Kimi都能给出满意的结果，展现出巨大的应用潜力。
  • 09.09 15:38:37
    发表了文章 2024-09-09 15:38:37

    Python爬虫技术基础与应用场景详解

    本文介绍了爬虫技术的基本概念、原理及应用场景，包括数据收集、价格监测、竞品分析和搜索引擎优化等。通过一个实战案例展示了如何使用Python爬取电商网站的商品信息。强调了在使用爬虫技术时需遵守法律法规和道德规范，确保数据抓取的合法性和合规性。
  • 09.09 15:35:11
    发表了文章 2024-09-09 15:35:11

    群智能算法：深入解读人工水母算法：原理、实现与应用

    近年来，受自然界生物行为启发的优化算法备受关注。人工水母算法（AJSA）模拟水母在海洋中寻找食物的行为，是一种新颖的优化技术。本文详细解读其原理及实现步骤，并提供代码示例，帮助读者理解这一算法。在多模态、非线性优化问题中，AJSA表现出色，具有广泛应用前景。
  • 09.09 15:33:43
    发表了文章 2024-09-09 15:33:43

    群智能算法：灰狼优化算法（GWO）的详细解读

    在优化问题中，寻找最优解是核心目标。灰狼优化算法（GWO）受到自然界灰狼狩猎行为和社会等级结构的启发，通过模拟Alpha（头狼）、Beta（助手狼）、Delta（支配狼）和Omega（普通狼）的角色，高效搜索最优解。本文详细解析GWO的原理与步骤，并提供Python代码实现，帮助读者理解并应用这一算法。
  • 09.09 15:32:03
    发表了文章 2024-09-09 15:32:03

    群智能算法：【WOA】鲸鱼优化算法详细解读

    本文详细解读了鲸鱼优化算法（WOA），这是一种受鲸鱼捕食行为启发的新兴群体智能优化算法，具有强大的全局搜索能力和快速收敛速度。文章分为五个部分，分别介绍了引言、算法原理、主要步骤、特点及Python代码实现。通过模拟鲸鱼的捕食行为，该算法能够在复杂的优化问题中找到全局最优解。
  • 09.09 15:22:25
    发表了文章 2024-09-09 15:22:25

    GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA

    在高性能计算和深度学习领域，GPU已成为关键工具。然而，随着模型复杂度和数据量的增加，单个GPU难以满足需求，多GPU甚至多服务器协同工作成为常态。本文探讨了三种主要的GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink和RDMA。GPUDirect通过绕过CPU实现GPU与设备直接通信；NVLink提供高速点对点连接和支持内存共享；RDMA则在网络层面实现直接内存访问，降低延迟。这些技术各有优势，适用于不同场景，为AI和高性能计算提供了强大支持。
  • 09.09 15:21:13
    发表了文章 2024-09-09 15:21:13

    一文讲懂大模型调优技术

    随着AI技术的发展，大模型如GPT系列、BERT等成为推动自然语言处理和计算机视觉领域进步的重要驱动力。然而，大模型的调优过程复杂且资源消耗巨大，对开发者构成严峻挑战。本文旨在全面解析大模型调优的关键技术，涵盖数据预处理、模型架构调整、超参数优化、正则化与泛化能力提升，以及分布式训练与并行优化等内容，为开发者提供系统性的调优指南。
  • 09.09 15:20:20
    发表了文章 2024-09-09 15:20:20

    CNN的魅力：探索卷积神经网络的无限可能

    卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为人工智能的重要分支，在图像识别、自然语言处理、医疗诊断及自动驾驶等领域展现了卓越性能。本文将介绍CNN的起源、独特优势及其广泛应用，并通过具体代码示例展示如何使用TensorFlow和Keras构建和训练CNN模型。
  • 09.09 15:19:23
    发表了文章 2024-09-09 15:19:23

    使用Python读取Excel数据

    本文介绍了如何使用Python的`pandas`库读取和操作Excel文件。首先，需要安装`pandas`和`openpyxl`库。接着，通过`read_excel`函数读取Excel数据，并展示了读取特定工作表、查看数据以及计算平均值等操作。此外，还介绍了选择特定列、筛选数据和数据清洗等常用操作。`pandas`是一个强大且易用的工具，适用于日常数据处理工作。
  • 09.09 15:18:05
    发表了文章 2024-09-09 15:18:05

    红外小目标检测：基于深度学习

    本文介绍了红外小目标检测技术的优势、基本原理及常用方法，包括背景抑制、滤波、模型和深度学习等，并探讨了多传感器融合的应用。通过一个基于深度学习的实战案例，展示了从数据准备到模型训练的全过程。最后，文章展望了该技术在军事、安防、交通等领域的广泛应用及未来发展趋势。
  • 09.09 15:14:34
    发表了文章 2024-09-09 15:14:34

    扩散模型

    本文详细介绍了扩散模型（Diffusion Models, DM），一种在计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展的生成模型。文章分为四部分：基本原理、处理过程、应用和代码实战。首先，阐述了扩散模型的两个核心过程：前向扩散（加噪）和逆向扩散（去噪）。接着，介绍了训练和生成的具体步骤。最后，展示了模型在图像生成、视频生成和自然语言处理等领域的广泛应用，并提供了一个基于Python和PyTorch的代码示例，帮助读者快速入门。
  • 09.09 15:13:17
    发表了文章 2024-09-09 15:13:17

    CUDA统一内存：简化GPU编程的内存管理

    在GPU编程中，内存管理是关键挑战之一。NVIDIA CUDA 6.0引入了统一内存，简化了CPU与GPU之间的数据传输。统一内存允许在单个地址空间内分配可被两者访问的内存，自动迁移数据，从而简化内存管理、提高性能并增强代码可扩展性。本文将详细介绍统一内存的工作原理、优势及其使用方法，帮助开发者更高效地开发CUDA应用程序。
  • 09.09 15:12:08
    发表了文章 2024-09-09 15:12:08

    深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类

    本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化，文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作，读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用，并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
  • 09.09 15:10:27
    发表了文章 2024-09-09 15:10:27

    Transformer实战：从零开始构建一个简单的Transformer模型

    本文详细介绍了一种在自然语言处理（NLP）和序列到序列任务中表现出色的深度学习架构——Transformer模型。文章首先概述了Transformer的基本结构及其核心组件，包括自注意力机制、多头注意力、位置编码以及残差连接和层归一化等。随后，通过Python和PyTorch演示了如何构建一个简单的Transformer模型，包括位置编码和多头注意力的具体实现。通过学习本文，读者可以深入理解Transformer的工作原理并掌握其实现方法。
  • 09.09 15:09:02
    发表了文章 2024-09-09 15:09:02

    重塑神话：黑神话悟空背后的技术揭秘与代码探秘

    《重塑神话：黑神话悟空背后的技术揭秘与代码探秘》深入剖析了这款融合深厚中国文化元素的游戏在技术上的突破。文章详细介绍了高精度动作捕捉、全景光线追踪与DLSS 3.5技术、AI与游戏逻辑实现以及场景构建与渲染等多个方面，并通过代码案例展示了关键技术的实现细节。《黑神话：悟空》不仅展现了国产游戏的巨大潜力，更为整个游戏行业树立了新的标杆。未来，随着技术的不断进步，国产游戏必将创造更多奇迹。
  • 09.09 15:07:30
    发表了文章 2024-09-09 15:07:30

    CCF推荐C类会议和期刊总结：（计算机网络领域）

    该文档总结了中国计算机学会（CCF）推荐的计算机网络领域C类会议和期刊，详细列出了各类会议和期刊的全称、出版社、dblp文献网址及研究领域，为研究者提供了广泛的学术交流资源和平台。
  • 09.09 15:05:33
    发表了文章 2024-09-09 15:05:33

    CCF推荐B类会议和期刊总结：（计算机网络领域）

    中国计算机学会（CCF）推荐的B类会议和期刊在计算机网络领域具有较高水平。本文总结了所有B类会议和期刊的详细信息，包括全称、出版社、dblp文献网址及研究领域，涵盖传感器网络、移动网络、网络协议等多个方向，为学者提供重要学术交流平台。
  • 09.09 15:03:40
    发表了文章 2024-09-09 15:03:40

    CCF推荐A类会议和期刊总结（计算机网络领域）

    本文总结了中国计算机学会（CCF）推荐的计算机网络领域A类会议和期刊，这些会议和期刊代表了该领域的顶尖水平，汇聚了全球顶尖研究成果并引领前沿发展。A类期刊包括IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Mobile Computing等；A类会议包括SIGCOMM、MobiCom等。关注这些平台有助于研究人员紧跟技术前沿。
  • 09.09 14:56:59
    发表了文章 2024-09-09 14:56:59

    CCF推荐C类会议和期刊总结：(计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域)

    中国计算机学会（CCF）在计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域推荐了一系列C类会议和期刊。此汇总涵盖了各期刊和会议的全称、出版社、dblp文献网址及研究领域，为学者和研究人员提供了重要的学术交流资源。列表包括《ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems》、《Concurrency and Computation: Practice and Experience》等期刊，以及ISPA、CCGRID等会议。这些资源对推动领域内的学术交流和技术进步具有重要意义。
  • 09.09 10:45:13
    发表了文章 2024-09-09 10:45:13

    CCF推荐B类会议和期刊总结：（计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域）

    中国计算机学会（CCF）定期发布国际学术会议和期刊目录，为科研人员提供参考。本文总结了计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域的CCF推荐B类会议和期刊，包括会议和期刊的全称、出版社、dblp文献网址及领域分类。会议涵盖了SoCC、SPAA、PODC等26项重要国际会议，期刊则包括TAAS、TODAES、TECS等9种权威期刊，为相关领域的研究者提供了宝贵的资源。
  • 09.09 09:24:27
    发表了文章 2024-09-09 09:24:27

    CCF推荐A类会议和期刊总结：计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域

    中国计算机学会（CCF）2022年版推荐目录涵盖了计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域的多个A类会议和期刊。本文汇总了这些顶级资源的全称、出版社、dblp网址及领域。包括《ACM计算机系统汇刊》、《ACM存储汇刊》等期刊，以及ACM PPoPP、USENIX FAST等会议，为研究人员提供了重要学术参考。

2024年05月

  • 04.30 10:44:22
    发表了文章 2024-04-30 10:44:22

    PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实战

    随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）作为其中的重要分支，日益受到人们的关注。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，为NLP研究者提供了强大的工具。本文将介绍如何使用PyTorch进行自然语言处理的深度学习实践，包括基础概念、模型搭建、数据处理和实际应用等方面。
  • 04.30 10:42:19
    发表了文章 2024-04-30 10:42:19

    Spring Cloud：一文读懂其原理与架构

    Spring Cloud 是一套微服务解决方案，它整合了Netflix公司的多个开源框架，简化了分布式系统开发。Spring Cloud 提供了服务注册与发现、配置中心、消息总线、负载均衡、熔断机制等工具，让开发者可以快速地构建一些常见的微服务架构。
  • 04.30 10:40:17
    发表了文章 2024-04-30 10:40:17

    为何人们喜欢推理胜于训练大模型？

    在AI和机器学习领域，越来越多的人转向重视推理而非大规模模型训练。推理的即时性和高效性使其在需要快速响应的场景中占优，如自然语言处理和图像识别。推理过程的可视化能帮助用户理解模型决策，便于调试和提升性能。此外，推理在边缘计算和移动设备上的应用降低了延迟和带宽成本，同时保护了用户隐私。相比于训练大模型的高资源消耗，推理更为节能且成本效益高，尤其在数据挖掘和新知识探索方面展现出创新潜力。推理在实际应用中与训练模型相结合，提供了性能与成本的有效平衡。随着技术进步，推理将在推动人工智能领域发展中发挥更大作用。
  • 04.27 22:37:33
    发表了文章 2024-04-27 22:37:33

    AI作画原理及相关理论解析

    本文探讨了AI作画，特别是深度学习技术如何驱动这一艺术形式的发展。AI作画基于卷积神经网络（CNN），通过学习艺术作品风格和内容生成新作品。流程包括数据收集、模型训练、风格迁移和后处理。文章介绍了风格迁移理论，包括内容损失和风格损失，以及生成对抗网络（GAN）的基本概念。提供的代码示例展示了使用TensorFlow和Keras实现风格迁移的简化过程。为了优化结果，可以调整优化器、权重参数、模型选择及图像处理技术。
  • 04.27 22:16:14
    发表了文章 2024-04-27 22:16:14

    阿里云：云工开物优势详解

    阿里云推出“云工开物”高校计划，为中国在校生免费提供云服务器，降低学习门槛，激发创新潜能。通过实战项目和创新挑战赛，学生可掌握前沿技术，对接产业前沿。该计划还提供技能认证和就业支持，助力学生职业发展，构建从学习到创新再到就业的完整路径，培育未来科技人才。
  • 04.27 20:30:55
    发表了文章 2024-04-27 20:30:55

    Go vs Java：在大数据处理领域的性能对比

    Go与Java在大数据处理中各有特点。Go启动快，内存占用少，静态类型及并发模型（goroutine和channel）使其在并发性能上有优势。Java虽然启动慢，JVM内存占用高，但拥有丰富的生态系统和并发工具。代码示例展示了Go的goroutine和Java的线程池处理大数据的场景。在性能上，Go可能更优，但Java的跨平台性和生态广度使其仍被广泛应用。
  • 04.27 20:18:58
    发表了文章 2024-04-27 20:18:58

    Go与Java：在物联网领域的适用性分析

    本文对比分析了Go和Java在物联网领域的适用性。Go语言因其轻量级、高效和并发特性，适合资源受限的物联网设备，特别是处理并发连接和数据流。Java则凭借跨平台性、丰富的生态系统和企业级应用能力，适用于大型物联网系统和复杂业务场景。两者在物联网领域各有优势，开发者可根据项目需求选择合适的语言。
  • 04.27 20:11:36
    发表了文章 2024-04-27 20:11:36

    Go vs Java：内存管理与垃圾回收机制对比

    对比了Go和Java的内存管理与垃圾回收机制。Java依赖JVM自动管理内存，使用堆栈内存并采用多种垃圾回收算法，如标记-清除和分代收集。Go则提供更多的手动控制，内存分配与释放由分配器和垃圾回收器协同完成，使用三色标记算法并发回收。示例展示了Java中对象自动创建和销毁，而Go中开发者需注意内存泄漏。选择语言应根据项目需求和技术栈来决定。
  • 04.26 22:02:29
    发表了文章 2024-04-26 22:02:29

    Linux 中的文件与目录管理解析

    当谈到Linux系统，文件与目录管理是其中最基本和重要的部分之一。Linux提供了一种强大而灵活的方式来组织和管理文件和目录，让用户能够轻松地访问和操作系统中的各种数据。上一节我们说到文件的属性，本文将详细介绍Linux中的文件与目录管理的各个方面。
  • 04.26 22:00:08
    发表了文章 2024-04-26 22:00:08

    Linux 中的文件属性解析

    在 Linux 系统中，每个文件和目录有一组属性控制其操作和访问权限。了解这些属性对有效管理文件至关重要。文件属性包括：文件类型（如 `-` 表示普通文件，`d` 表示目录），权限（如 `rwx` 表示所有者权限，`r-x` 表示组和其他用户权限），所有者，组，硬链接数，文件大小和最后修改时间。通过 `chown` 和 `chmod` 命令可更改文件所有者、所属组及权限。此外，还有特殊权限（如 SUID、SGID）和 ACL（访问控制列表）提供更精细的访问控制。

2024年04月

  • 发表了文章 2024-09-10

    Kubernetes的灵魂核心：kube-scheduler

  • 发表了文章 2024-09-10

    CUDA：王者之巅——探究CUDA为何能成为并行计算的佼佼者

  • 发表了文章 2024-09-10

    一文读懂RDMA: Remote Direct Memory Access（远程直接内存访问）

  • 发表了文章 2024-09-10

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  • 回答了问题 2024-04-27

    作为一个经典架构模式，事件驱动在云时代为什么会再次流行呢？

    事件驱动架构在云时代的再次流行?我来说一下我的看法： 随着云计算技术的迅猛发展，我们见证了各种架构模式的兴衰。然而，近年来，事件驱动架构（EDA, Event-Driven Architecture）再次引起了业界的广泛关注。为什么这种经典架构模式会在云时代再次流行起来呢？那么我认为是以下几个方面： 一、云时代的弹性与可扩展性需求 云计算的核心特性之一是弹性伸缩。这意味着，根据业务需求的变化，云资源可以快速地增加或减少。事件驱动架构正是基于这种弹性需求而设计的。在EDA中，事件是驱动系统行为的核心。当某个事件发生时，相关的服务或组件会被触发并执行相应的操作。这种松耦合的方式使得系统能够更容易地应对业务量的波动，从而实现资源的有效利用。 二、微服务的兴起与事件驱动的契合 近年来，微服务架构的流行也为事件驱动架构的再次兴起提供了契机。微服务将庞大的单体应用拆分成一系列小的、独立的服务，每个服务都专注于完成一个特定的业务功能。这种拆分使得系统更加灵活和可维护。而事件驱动正是微服务间通信的一种有效方式。通过发布和订阅事件，微服务之间可以实现松耦合的通信，从而提高系统的可伸缩性和可靠性。 三、实时性与响应速度的提升 在云时代，业务的实时性和响应速度成为了重要的竞争要素。事件驱动架构通过实时捕捉和处理事件，使得系统能够更快地响应业务变化。这种实时性不仅提升了用户体验，也为企业带来了更多的商业机会。 四、复杂业务场景的处理能力 随着业务复杂性的增加，传统的请求-响应模式已经难以满足需求。事件驱动架构能够处理复杂的业务逻辑和流程，通过事件的传递和触发，实现业务间的协同和联动。这种能力使得事件驱动架构在处理复杂业务场景时具有独特的优势。 五、云原生技术的支持 云原生技术的快速发展为事件驱动架构提供了强大的支持。容器化、服务网格、可观测性等技术的出现，使得事件驱动架构在云环境中更容易实现和部署。同时，云原生技术也为事件驱动架构提供了更好的可伸缩性、可靠性和安全性保障。 OK,let me see, 综上所述，事件驱动架构在云时代的再次流行并非偶然。它符合了云时代的弹性与可扩展性需求，与微服务的兴起相契合，提升了系统的实时性和响应速度，能够处理复杂的业务场景，并得到了云原生技术的有力支持。随着云计算技术的不断发展，相信事件驱动架构将在未来发挥更加重要的作用。
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  • 回答了问题 2024-04-27

    如何写出更优雅的并行程序？

    编写更优雅的并行程序主要涉及到对并发编程的理解、对多线程控制的掌握以及合理利用现有的并行工具。以下是我个人的一些关键的指导原则和实践，后面我再给出一个使用Java编写的demo，ok： 指导原则和实践 理解并发模型： 共享内存模型：线程间通过共享内存进行通信，需要处理同步问题。消息传递模型：线程间通过消息进行通信，通常用于分布式系统。 选择合适的同步机制： synchronized关键字：用于保护共享资源，防止并发修改。ReentrantLock：提供了更灵活的锁定机制，包括尝试获取锁、可中断获取锁等。volatile关键字：确保变量的可见性。Atomic类：提供原子操作，无需额外同步。 避免死锁和活锁： 确保锁的顺序一致，避免循环等待。使用锁超时和检测机制。 利用并行工具： Java的Executor框架：用于管理线程池和任务执行。ForkJoinPool：适用于可以拆分为子任务的问题。Stream API：支持并行流操作，简化并行数据处理。 考虑性能和资源消耗： 线程不是免费的，过多的线程会导致上下文切换和资源争用。使用性能分析工具来监控和调优并行程序。 Java代码,demo 一下：使用ForkJoinPool进行并行计算 假设呢，我们有一个任务，需要计算一个数组中所有元素的平方和。我们可以使用ForkJoinPool来并行处理这个任务。 import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveAction; public class ParallelSquareSum { // 阈值，当数组长度小于此值时不再拆分任务 private static final int THRESHOLD = 1000; // 使用ForkJoinPool执行并行计算 public static void main(String[] args) { int[] array = new int[1000000]; // 初始化数组... ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); SquareSumTask task = new SquareSumTask(array, 0, array.length); long sum = pool.invoke(task); System.out.println('Sum of squares: ' + sum); } // 自定义任务类，继承RecursiveAction static class SquareSumTask extends RecursiveAction { private final int[] array; private final int start; private final int end; SquareSumTask(int[] array, int start, int end) { this.array = array; this.start = start; this.end = end; } @Override protected void compute() { if (end - start THRESHOLD) { // 如果数组长度小于阈值，直接计算 long sum = 0; for (int i = start; i end; i++) { sum += array[i] * array[i]; } setRawResult(sum); } else { // 否则，拆分任务并递归执行 int mid = (start + end) >>> 1; SquareSumTask leftTask = new SquareSumTask(array, start, mid); SquareSumTask rightTask = new SquareSumTask(array, mid, end); invokeAll(leftTask, rightTask); // 合并结果 long leftSum = leftTask.getRawResult(); long rightSum = rightTask.getRawResult(); setRawResult(leftSum + rightSum); } } } } OK, let me see , 在这个示例中，我们定义了一个SquareSumTask类，它继承自RecursiveAction。当数组长度超过阈值时，任务会被拆分为两个子任务并递归执行。最后，子任务的结果会被合并得到最终的总和。我们使用ForkJoinPool来执行这个任务，并打印出计算得到的平方和。
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  • 回答了问题 2024-04-27

    十六进制怎么转换成十进制

    十六进制（Hexadecimal）转换为十进制（Decimal）是一个相对简单的数学过程。十六进制数基于16，它使用数字0-9以及字母A-F来表示数值，其中A代表10，B代表11，以此类推，F代表15。 转换十六进制到十进制的基本步骤（这里着重看一下子）： 从十六进制数的最右边开始，将每个十六进制位转换为对应的十进制数。将转换后的十进制数乘以16的相应次方（从右边开始，第一个位是16^0，第二个位是16^1，以此类推）。将所有乘积相加，得到的结果就是十六进制数对应的十进制数。 我是学java的，那么我来给一个Java代码，用于将十六进制字符串转换为十进制整数： public class HexToDecimalConverter { public static void main(String[] args) { String hexNumber = 'A3F'; // 示例十六进制数 int decimalNumber = hexToDecimal(hexNumber); System.out.println('十六进制数 ' + hexNumber + ' 转换为十进制是: ' + decimalNumber); } public static int hexToDecimal(String hex) { int decimal = 0; int base = 1; // 从字符串的末尾开始遍历 for (int i = hex.length() - 1; i >= 0; i--) { char c = hex.charAt(i); // 如果是0-9之间的数字字符 if (c >= '0' && c '9') { decimal += (c - '0') * base; } // 如果是A-F之间的字母字符 else if (c >= 'A' && c 'F') { decimal += (c - 'A' + 10) * base; } // 每次迭代，基数变为原来的16倍 base = base * 16; } return decimal; } } 我来解释一下哈，在这个示例中，hexToDecimal 方法接受一个十六进制字符串作为输入，并返回其对应的十进制整数。代码通过遍历输入字符串的每个字符，将其转换为相应的十进制值，并乘以适当的16的次方，然后将所有乘积相加得到最终结果。看懂了吗bro,666走一波！
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  • 回答了问题 2024-04-27

    在做程序员的道路上，你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃？

    在程序员的道路上，我个人掌握了一些关键的概念和技术，它们让我感受到了自身技能的显著飞跃。具体如下，一一道来： 面向对象编程（OOP）：理解OOP的四大特性——封装、继承、多态和抽象，使我能够将数据和操作数据的方法组织成类和对象。这种结构化的编程方式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。 数据结构与算法：深入学习常见的数据结构和算法，如链表、栈、队列、二叉树、排序算法和搜索算法等，让我能够更有效地解决复杂问题，并优化代码的性能。 函数式编程：**函数式编程强调函数作为一等公民和避免状态变更的思想。掌握这种编程范式后，我能够写出更加简洁、模块化和易于测试的代码。 异步编程与事件驱动：在现代Web应用中，处理异步操作和事件至关重要。我学习了Promise、async/await以及事件循环等概念，使我的应用能够更高效地处理用户输入、网络请求等异步任务。 设计模式：设计模式是解决常见软件设计问题的最佳实践。通过学习和应用设计模式，我能够编写出更加灵活、可维护和可扩展的代码。 测试驱动开发（TDD）：采用TDD方法，我能够在编写代码之前先定义测试，从而确保代码的正确性和可测试性。这种开发方式也促使我更加关注代码的设计和质量。 持续学习与跟进新技术（这一点非常非常的important！！！）：技术是不断进步的，我始终保持对新技术和新工具的关注和学习。无论是新的编程语言、框架还是开发工具，我都努力跟上时代的步伐，以保持竞争力。 总之吧，这些关键概念和技术的学习和应用，使我的编程技能得到了显著提升。
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  • 回答了问题 2024-04-27

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    个人经验哈，欢迎评论区和老群群交流一下。 我认为，在JavaScript编程中，的确有很多常见的编程'套路'或习惯，这些习惯其实很有助于写出更清晰、更可维护的代码。以下是一些我认为平时掌握的主要习惯： 1. 使用严格模式：在脚本或函数的开头使用 'use strict'; 可以启用严格模式，这有助于捕获一些常见的错误，比如使用未声明的变量。 'use strict'; let x = 5; // 尝试使用未声明的变量会导致错误 // let y = z; 2. 变量命名：使用驼峰命名法（camelCase），对于构造函数或类使用大写字母开头（PascalCase）。变量名应该具有描述性，以清楚地表达其用途。 let userName = 'JohnDoe'; class User { constructor(name) { this.name = name; } } 3. 避免全局变量：全局变量可能导致意外的副作用和命名冲突。尽可能将变量限制在最小的作用域内。 function processData(data) { let processedData = data.map(item => item * 2); // processedData 只在 processData 函数内部存在 return processedData; } 4. 函数应只做一件事：每个函数应该只做一件事，并且应该做得很好。这有助于代码的可读性和可维护性。 function validateInput(input) { // 验证输入 } function processInput(input) { // 处理输入 } 5. 使用模块：JavaScript支持模块系统，允许你将代码分割到不同的文件中，然后在需要时导入。这有助于组织代码，防止命名冲突，并提高可重用性。 // 在 moduleA.js 中 export function doSomething() { // ... } // 在另一个文件中 import { doSomething } from './moduleA.js'; doSomething(); 6. 使用异步编程：JavaScript是单线程的，因此使用异步编程可以避免阻塞主线程，提高应用的响应性。Promise、async/await 是常用的异步编程方法。 async function fetchData() { let response = await fetch('https://api.example.com/data'); let data = await response.json(); return data; } 7. 注释你的代码：虽然好的代码应该尽量自解释，但有时候注释仍然很有用，特别是当代码执行复杂的逻辑或算法时。注释应该解释代码的目的，而不是重复代码本身。 // 这个函数计算并返回数组中所有数字的总和 function sumArray(arr) { let sum = 0; for (let i = 0; i arr.length; i++) { sum += arr[i]; } return sum; } 8. 代码格式化：使用一致的代码格式化风格，比如缩进、空格和换行，可以提高代码的可读性。很多编辑器和IDE都支持自动格式化代码。 好了，就先说这么多吧，这些只是大家平时常用的一些基本的编程习惯，实际上还有很多其他的技巧和策略可以帮助你写出更好的JavaScript代码。我认为，好的代码不仅仅是能工作的代码，其实吧，它肯定啊还是易于理解和维护的代码，你们说对吗。 欢迎追加，gogogo！！
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  • 提交了问题 2024-04-24

    ModelScope模型即服务在部署过程中遇到性能瓶颈的排查与优化

  • 回答了问题 2024-04-24

    如何让系统具备良好的扩展性？

    要让系统具备良好的扩展性，我们可以从多个维度进行考虑和设计。以下是一些关键的工程实践和建议： 1. 模块化设计 解耦：将系统拆分为多个独立的模块，每个模块负责特定的功能。这样，当需要添加新功能或修改现有功能时，只需要关注相关的模块，而不会影响到其他部分。接口定义：模块之间通过清晰的接口进行通信，确保模块之间的依赖关系明确且可控。这有助于降低系统的复杂度，提高可维护性。 2. 微服务架构 服务拆分：将大型系统拆分为一系列小型、独立的服务。每个服务都运行在独立的进程中，通过轻量级的通信机制（如REST API、gRPC）进行交互。弹性伸缩：利用容器化技术和自动化部署工具，可以轻松地实现服务的水平扩展和缩容。根据业务需求，动态调整服务的实例数量，确保系统能够应对各种负载变化。 3. 缓存策略 数据缓存：使用缓存技术（如Redis、Memcached）来存储热点数据，减少对数据库的访问压力。通过合理的缓存策略，可以显著提高系统的响应速度和吞吐量。计算缓存：对于计算密集型任务，可以考虑使用缓存来存储中间结果或计算结果。这样，当相同的请求再次到来时，可以直接从缓存中获取结果，避免重复计算。 4. 异步处理 消息队列：使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来处理耗时的操作或跨服务的调用。将任务异步地发送到队列中，由后台工作线程或服务来处理。这样，主线程可以继续处理其他请求，提高系统的并发能力。事件驱动：采用事件驱动的方式来进行系统间的通信和协作。当某个事件发生时，触发相应的处理逻辑，实现系统的解耦和可扩展性。 5. 自动化运维 持续集成/持续部署（CI/CD）：通过自动化构建、测试和部署流程，确保代码质量并快速响应变更。这有助于减少人为错误，提高系统的稳定性和可扩展性。监控与告警：建立完善的监控体系，实时收集系统的性能指标和运行状态。设置合理的告警阈值，当系统出现异常或性能瓶颈时，及时发出告警并采取相应的处理措施。 6. 伸缩性设计 水平伸缩：通过增加或减少服务实例的数量来应对流量变化。这可以通过自动化脚本或云服务商提供的弹性伸缩服务来实现。垂直伸缩：根据系统性能需求，动态调整服务实例的硬件配置（如CPU、内存）。这可以通过容器编排工具（如Kubernetes）或云服务商提供的自动伸缩策略来实现。 同学们，通过上面几个方法，我们可以知道，要让系统具备良好的扩展性，我们需要从模块化设计、微服务架构、缓存策略、异步处理、自动化运维以及伸缩性设计等多个方面进行综合考虑和实施。通过不断地优化和改进，我们可以构建一个高效、稳定且易于扩展的系统。
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  • 回答了问题 2024-04-24

    如何处理线程死循环？

    线程死循环是编程中经常遇到的问题之一，它指的是线程陷入了一个无法退出的循环中，导致程序无法继续执行其他任务或响应外部事件。处理线程死循环的方法通常包括以下几个步骤： 识别死循环： 观察程序的运行状况，看是否有线程长时间处于忙碌状态。使用调试工具检查线程的堆栈跟踪，查看是否有重复的调用序列。分析代码，特别是循环和递归部分，看是否有可能导致无限循环的条件。 分析原因： 检查循环条件是否可能永远为真。查看是否有外部输入或状态变化未能正确更新循环条件。分析是否有并发问题导致循环条件被意外修改。 修复代码： 修改循环条件，确保循环最终能够退出。增加退出循环的逻辑，如检测到某个条件时通过break或return退出循环。如果是并发问题导致的死循环，考虑使用锁或其他同步机制来确保线程安全。 添加监控和日志： 在关键位置添加日志记录，以便追踪程序的运行状态。使用性能监控工具来检测线程的活动和性能瓶颈。在长时间运行的循环中添加定期检查点，以便能够手动中断或调整线程的行为。 测试： 在修复代码后，进行充分的测试以确保问题得到解决。使用不同的输入和场景进行测试，确保在各种情况下线程都能正常退出循环。 预防措施： 在编写循环和递归代码时，始终考虑退出条件。使用代码审查和静态分析工具来提前发现潜在的死循环问题。在涉及多线程编程时，特别注意线程安全和同步问题。 考虑使用超时机制： 对于可能陷入长时间运行的操作，考虑设置超时机制。如果操作在指定时间内未完成，则中断并抛出异常。 处理线程死循环需要耐心和细致的分析。有时候，问题可能并不明显，需要多次审查和测试才能找到根本原因。此外，使用好的编程实践和工具也可以帮助预防这类问题的发生。
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