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别再靠长对话硬扛了:我总结了 4 套 Codex 上下文管理办法,顺手试了 2 个开源记忆工具
https://www.bilibili.com/video/BV1qvZFBrEYF/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click 很多人第一次用
06 SRE 稳定性工程
阿里对 SRE 的要求是:以业务视角衡量稳定性、以工程手段根治问题、以组织机制放大效果。 一、SRE 基础概念(Google SRE 体系) 1.1 SLI / SLO / SLA 概念 含义 例子
NVIDIA FastGen:统一扩散模型蒸馏技术
某机构推出开源库FastGen,统一了先进的扩散模型蒸馏技术,可将多步扩散模型加速为单步或少步生成器。文章详细介绍了基于轨迹和基于分布的两类蒸馏方法,并在图像生成基准上实现了可复现的10到100倍加速
05 Kubernetes 与 ACK 云原生
一、Kubernetes 架构速览 1.1 控制面组件 kube-apiserver:唯一入口,认证/授权/准入控制、REST 服务、写 etcd etcd:所有集群状态,强一致 KV,建议 3/5/
C++ 系统学习日记・第 09 天|指针全解:定义 + 内存 + 空 / 野指针 + const 修饰 + 数组 + 函数
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04 存储与数据库运维
一、存储产品全景 1.1 块存储(ESSD)关键认知 性能和容量绑定(详见 01 文档),PL1~PL3 为主流 ESSD AutoPL:解耦容量和性能,IOPS/带宽独立付费 多重挂载:同一云盘挂给
03 网络与负载均衡
一、VPC 基础架构 1.1 核心组件 VPC:私有网络容器,CIDR 10.0.0.0/8、172.16.0.0/12、192.168.0.0/16 三段内选 交换机(VSwitch):子网,绑定单
02 Linux 系统运维深度
一、性能分析方法论 1.1 USE 方法(Brendan Gregg) 对每个资源检查 Utilization(利用率)、Saturation(饱和度)、Errors(错误数)。 CPU:使用率、运行
01 阿里云产品选型与采购
一、整体采购决策框架 1.1 需求翻译四问法 面试时若被问"如何为某业务选型",按以下顺序拆解: 维度 关键问题 产出 业务特征 在线/离线?读写比?峰谷比?SLA 要求? 选产品形态(ECS vs
有什么转行AIJava工程师的经验吗
年前和年后看机会大不一样了 年前投简历还有些水花,陆陆续续还有面试 结果年后连面试都不约了 现在是都
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Claude Code 桌面端不登录 连接第三方 API 使用教程 手把手教你配置自己的 API,Claude Code 桌面端 也可以使用,接入更灵活的 AI 模型 前置要求 Claude 桌面版(
AI 编程时代,最稀缺的不是提示词,而是软件工程
作为一个在编程行业摸爬滚打了二十多年的老开发者,过去这一年我面试了不下100个候选人,有刚毕业的应届生,也有工作了三五年的职场人。张口闭口都是“我精通各类AI编程工具,能通过提示词让AI生成全栈项目”
09 - 降维算法:PCA 与 t-SNE
目录 为什么需要降维?——维度灾难 降维的生活类比 PCA 主成分分析 t-SNE 可视化利器 LDA 线性判别分析(简介) UMAP 简介 方法对比与选择指南 实战案例 总结 1. 为什么需要降维?
第 15 篇:部署方案选择:Vercel、Railway、Render、国内轻量服务器怎么选?
这篇文章不急着写具体部署命令,而是先分析: > 对这个项目来说,这几种部署方式分别适合什么场景?怎么选最划算?
海水淡化设备靠谱的生产厂家该如何选择?
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08 - 集成学习:Boosting 与 Bagging
目录 为什么集成学习有效? 集成学习全景图 Bagging 原理 随机森林(回顾) Boosting 原理 AdaBoost 详解 梯度提升树 GBDT XGBoost / LightGBM / Ca
06 - 朴素贝叶斯与概率图模型
目录 从生活中理解概率 贝叶斯定理:逆向推理的艺术 先验、后验与似然 朴素贝叶斯:一个"天真"的假设 三种朴素贝叶斯变体 拉普拉斯平滑 实战案例 概率图模型简介 总结与进阶 1. 从生活中理解概率 1
【leetcode】24.两两交换链表中的节点
遍历法好难!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
微信免费发了1亿Token,你的AI小程序还没立项?
想做个AI应用,光大模型Token费用就能把你劝退。随便一个文生文模型,千次Token就要几毛钱,用户量稍微起来一点,一天几百块钱的算力费就没了,更别说文生图、多模态这些更烧钱的能力。很多个人开发者做
05 - KNN 与 K-Means 聚类:从入门到实践
目录 开篇:两个带 "K" 的算法有什么不同? KNN(K-近邻算法) 2.1 核心思想:近朱者赤,近墨者黑 2.2 距离度量:如何衡量"近" 2.3 K 值的选择 2.4 KNN 做分类 2.5 K
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