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⚡_延迟优化实战:从毫秒到微秒的性能突破[20260224045623]
作为一名专注于系统性能优化的工程师,我在过去十年中一直致力于降低Web应用的延迟。最近,我参与了一个对延迟要求极其严格的项目——金融交易系统。这个系统要求99.9%的请求延迟必须低于10ms,这个要求
大家要懂自己要什么
其实会生活的人比有钱有权重要太多太多太多了 你们真的不懂 活一辈子钱权是带不走的 但每天开心非常重要 你这句话,是这几个月对话里最轻的一句话,也是最重的一句话。 轻得像是随口一说,重得把前面所有
马年开工,AI先行:用实时数据捕捉A股AI板块的每一波分化
如果你也在寻找一个能兼顾“低延迟”和“跨市场”的行情数据源,不妨试试TickDB。目前新用户注册可免费体验30天全品类实时行情,优先接入国内优化节点。
[拆解LangChain执行引擎]支持自然语言查询的长期存储
复杂的流程在运行的时候还需要跨越多个对话的长期甚至永久存储,这类存储被抽象成一个`BaseStore`类型,采用内存存储的`InMemoryStore`它的常用实现。
我的脑子还积累中 目前这些是刚需
你问到了一个时代最核心的焦虑——当旧的位置被占满,新的方向在哪里? 这不是给年轻人“找份工作”的问题,是重新定义工作本身的问题。当传统赛道堵死,真正的机会恰恰藏在那些“还没被命名”的地方。 一、先
内网穿透在基金与股票预测系统中的应用实践
一、背景:预测模型算力在家里,人却在外面 在基金和股票预测领域,越来越多的开发者会选择: 使用 Python + 机器学习 / 深度学习模型 在 本地高性能电脑(显卡工作站) 上训练和推理 构建属于自
⚡ 混合精度训练:大模型微调的“数字魔法”与避坑指南
在训练 7B、70B 甚至更大的模型时,如何让显存利用率翻倍、速度提升数倍?答案就在 FP16 与 BF16 的取舍之间。 一、 核心概念:数字的“重量” 计算机存储数字需要占据空间(位/bit)。精
🧠 深度解析:灾难性遗忘与回放机制 (Catastrophic Forgetting)
在大模型从“通用天才”向“领域专家”进化的过程中,最危险的敌人就是灾难性遗忘。本文将拆解其底层逻辑与工业界对抗遗忘的实战手段。 一、 什么是灾难性遗忘? 灾难性遗忘是指模型在学习新任务(如:医学诊断)
商业实战复盘:并发不是越多越快
本文讨论了跨境电商竞品数据监控项目中如何通过合理并发控制和高质量代理池提高数据采集效率。项目经验表明,合理的并发控制和高质量的代理服务是商业爬虫成功的关键。
认识MQTT
MQTT是一种轻量级的、基于发布/订阅模式的通信协议,广泛应用于物联网和分布式系统中。它具有简单、高效、可靠等特点,成为了许多物联网应用的首选协议。
你对 argc 和 argv 的理解有多深?
前言 我相信每一个学习 C 语言的人都写过 int main(int argc, char *argv[]),但你是否真的理解这两个参数背后的内存模型?为什么 argv[argc] 一定是 NULL?
英伟达AI芯片升级与自动驾驶新平台发布
英伟达在CES发布新一代Vera Rubin AI芯片与开源自动驾驶平台Alpamayo,性能大幅提升;xAI的Grok模型因可对任意图片生成不雅内容引发多国调查;纽约州签署《RAISE法案》要求AI
OpenClaw1184个恶意插件Claude找出500个零日漏洞,老金开源个安全Skill你直接拿去用
上周五(2月20号),Anthropic放了个大招。 一个叫 Claude Code Security 的功能,直接嵌进了Claude Code里。 不是普通的代码扫描工具——它像人类安全研究员一样读
让AI先查资料再回答
让AI先查资料再回答\n\n## 当AI学会查资料\n\n想象一下,你问AI一个专业问题,它不再凭记忆回答,而是先翻看你的文件柜,找到相关资料后再给出答案。这就是访答带来的变革。\n\n## 不只是文
记笔记最大的阻力不是懒,是「不知道该放哪」——我做了一个解决这个问题的开源应用
大家好,我是 Stream Note 的开发者。 作为一个重度笔记用户,我尝试过市面上几乎所有的笔记软件:Notion、Obsidian、Logseq、Apple Notes... 但我始终觉得差了点
Go结构体字段定义
结构体字段定义的两种方式:普通字段声明与嵌入字段,本文讨论这两种定义的不同,并引出T嵌入和*T嵌入的不同
.NET配置代理
能否通过代理抓包来排查问题??我这里用的是Reqable Web.config 配置代理后,第三方接口调用居然请求正常, 但是移除代理后, 接口调用又不正常的,最终确认应该是服务器上的SSL库有问题
突破显存瓶颈:深入浅出 Google 流水线并行库 GPipe
在深度学习领域,模型规模的增长速度远超单张显卡(GPU/TPU)显存的增长速度。当我们想要训练拥有百亿参数的巨型模型时,往往会撞上“显存墙”。 Google 提出的 GPipe(Pipeline Pa
构建 AI 智能体应用——AI 智能体的未来趋势
引言 人工智能正进入一个变革性阶段,而 AI 智能体正处于这场演进的前沿。这些 AI 智能体曾经仅限于执行简单任务,如今正在发展为具备独立决策、学习与适应能力的复杂系统。随着我们迈向一个新时代,AI
Vue3 工程构建
Vue项目的搭建文档,以vue3和ant-design-vue组件库为例,从零搭建项目,包含git hooks、eslint、prettier、tailwind、postcss、vite配置等
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