作为一名经历过多个微服务架构项目的工程师，我深知在分布式环境下进行性能调优的复杂性。微服务架构虽然提供了良好的可扩展性和灵活性，但也带来了新的性能挑战。今天我要分享的是在微服务架构下进行性能调优的实战

分享一个前后端分离的全栈项目实践，利用 Ollama 部署开源大模型来实现一个简单 AI 全栈小项目。

本文复盘了从“盲从AI生成代码”到“掌控布局底层逻辑”的转变。通过解决滚动失效、Flex撑爆等Bug，深度解析了容器约束、BFC隔离及FFC环境对样式的决定性作用。

关于科研成果共享的问题 我很早就想知道为什么人类要重复搞浪费自然资源也不利发展 我忘记什么时候开始想的 反正本能觉得不合理 自然界的生物都知道要合作才能共赢 人类作为生物链顶端不知道在干嘛 您提

Vue3 的响应式模块本质是一个： 核心目标只有两件事： 分类处理不同类型目标对象 保证代理实例的唯一性与可复用 整个系统围绕一个核心函数展开： 所有响应式 API 都只是它的参数组合

PPO应用 当ChatGPT能够生成连贯、有用且符合人类价值观的回答时，其背后正是PPO算法在发挥作用。PPO作为目前最成功的强化学习算法之一，已成为大模型对齐的标配技术。本文将全面介绍PPO在大模型

Windows版Cowork 来了，正在抢走办公软件的入口。 要知道，Claude Cowork 目前只支持 Mac，而Skywork 优先支持 Windows ，填补了这个巨大的空白

【开源】大模型数据工程完整指南：从预训练到多模态对齐，13章+5个实战项目 各位CSDN的朋友们好！ 今天给大家分享一个完全开源的技术书籍项目——《大模型数据工程：从预训练到多模态对齐的实战指南》。

在前几章中，我们建立了让智能体系统实现协同（coordinated） 、合规（compliant）与鲁棒（robust） 的架构模式。一个可靠且透明的系统，是最关键关系的必要基础：也就是 AI 智能体

区间类题目是LeetCode中数组模块的高频考点，其中「插入区间」更是结合了“排序”与“合并”的核心思路，既考察对边界条件的把控，也考验代码的简洁性和效率。今天我们就以LeetCode 57题为例，从

RAG方案对比 检索增强生成（RAG）已成为大模型应用的主流架构，通过结合外部知识库显著提升模型回答的准确性和时效性。然而，市面上存在多种RAG实现方案，各有特点和适用场景。本文将对主流RAG方案进行

文明对话聚共识，互鉴共生向未来。2026年2月8日，由华夏文化促进会文化产业工作委员会主办的第二届文明互鉴之人类命运共同体文化专题座谈会在北京隆重召开。本次会议以 “促进文化交流互鉴·丰富世界文明花园

传统客服的困境与大模型的机遇 客户服务是企业运营中至关重要但成本高昂的环节。传统的客服系统主要依赖两种方式：基于规则的传统问答系统和人工客服团队。基于规则的问答系统通过预设的问答对来响应用户咨询，实现

本文聚焦分布式追踪体系的业务化落地，围绕Span数据与业务标识的深度融合展开阐述，提出从业务锚点梳理、上下文透传、数据建模到场景化分析的完整实践路径。文章结合工业、物联网、政务等非电商金融场景。

从单任务到多任务的跨越 大语言模型在预训练阶段学习到了丰富的语言知识和世界知识，但这些知识是通用而分散的。要让模型在实际应用中发挥作用，通常需要对模型进行微调，使其适应特定的任务需求。最常见的微调方式

本文聚焦资源受限IoT设备场景，探讨API客户端轻量化与功能完整性的平衡策略，结合真实开发实践，提出分层解耦架构、场景化功能优先级、动态自适应调节等核心思路，通过资源量化评估、模块化设计。

实战前的准备工作 在动手进行PPO实战之前，我们需要搭建好完整的开发环境并准备好必要的依赖库。RLHF训练对计算资源的需求相当可观，建议使用配备高性能GPU的工作站或云服务器。硬件方面，至少需要一块显

前段时间看到一篇软考培训的文章，把微服务架构划分成了 6 种模式：代理、聚合、链式、分支、数据共享、异步消息。 说实话，这种分类我之前还真没见过。平时做项目，更多是直接上手：网关、BFF、服务拆分、消

1. 背景 随着 tdesign-icons 图标的不断丰富，@tdesign/uniapp 包的图标文件大小也不断变大。但是普通业务一般并不需要同时使用这么多图标，并且小程序等场景图标只能使用 ic

那个让无数开发者失眠的夜晚 "CUDA out of memory. Tried to allocate 2.50 GiB. GPU 0 has 24.00 GiB total." 深夜十一点，某AI