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Libuv线程池才是Node高并发吞吐真正瓶颈所在。扩UV_THREADPOOL_SIZE、避nextTick饿死循环、监控Event Loop Lag，是高级性能三板斧。

1️⃣ 核心结论 换句话说：提交 ≠ 执行。 2️⃣ 提交阶段 vs 执行阶段 提交阶段（enqueue） 系统做了什么： 将 block 封装成任务对象 放入目标队列（target queue） 立

在 Flutter 开发中，我们经常陷入两个极端的选择：要么为了简单的交互写繁琐的 setState 和 addListener，要么为了解耦引入庞大的状态管理库

这是一个非常本质、非常“根”的问题。 很多人停留在“async 不阻塞 / sync 阻塞”，但那只是表象。 先给一句可以直接当结论用的 👇 下面分 提交阶段（enqueue） 和 执行阶段（exec

不一定。并行队列（concurrent queue）只“允许并发”，但并不“保证并发”。 这是 GCD 里一个非常容易被“名字误导”的点。 先给一句可以直接背的结论👇 下面按「不会并发」的典型场景逐一

本文横评4款主流AI论文写作工具，直击中文适配弱、功能碎片化、合规焦虑三大痛点。实测表明，笔匠AI（Aibijiang）凭借本土化全链路支持（大纲生成、格式排版、降重、文献管理），在毕业论文辅助与中文

不一定，而且这是 GCD 里最容易被误解的一点之一。 先给一句“反直觉但正确”的结论👇 下面把 为什么、怎么做到的、什么时候看起来像一个线程 全讲清楚。 1️⃣ 串行队列真正的承诺是什么？ ❌ 它不承

下面我们从 结构 → 映射路径 → 调度细节 → 常见误解 一层层拆。 1️⃣ 核心模型：Queue ≠ Thread（再强调一次） 在 GCD 里： 队列（DispatchQueue） ： 👉 任务

✅ 结论版（先背这个） 1️⃣ 到底有多少个全局并发队列？ 从 GCD 语义层面看： 🧩 一共 6 种 QoS，对应 6 组全局并发队列 QoS Swift 枚举 用途 User Interactiv

最近后台听到最多的就是：“为什么论文AIGC率降不下去？ 明明每个字我都自己改过了，系统一查还是被判定为‘疑似AI生成’？” 其实不是你写的不行，而是你没搞懂知网、维普这些算法背后的检测逻辑。 大家直

主队列（DispatchQueue.main）和主线程（main thread）几乎是“强绑定”的，但两者并不是同一个概念**。我们可以从“是什么 / 怎么绑 / 有什么坑”三个层面来看。 1️⃣ 概

本文探讨了在自然语言理解任务中，学生模型的蒸馏效果。研究表明，仅使用特定领域任务数据进行蒸馏的模型，其表现优于混合通用数据进行蒸馏的模型。同时，文章对比了不同数据混合比例和教师模型适应策略对下游任务性

在上海，电力施工市场的准入门槛已悄然重塑。随着旧版三级资质退出历史舞台，电力工程施工总承包二级资质已成为企业入局参赛的“入场券”，并正式成为开启市场版图的“最低门槛”。但这张入场券的含金量已今非昔比，

​ 学术圈最让人头大的早就不是查重率了，而是那个飘忽不定的AI率。最近后台私信炸了，好多同学哭诉：“论文明明是自己一个字一个字敲的，学校系统一测，AI率居然飙到90%以上？” 说实话，被误判真的搞心态

互联网的初期，网页只是简单的纯文本。随着多媒体需求的爆发，HTTP 协议经历了一次史诗级的进化。本文将带你回顾这段历史，理解请求头、响应头以及状态码这些我们每天都在使用的技术是如何诞生的。

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