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一切的起點是一頓臭罵上個月 ，我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾 。起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統，裏麵沉澱了公司近五年的技術文檔 、故障處理手冊 、還有各種規範流程 。問題是 ，這玩意兒除了
基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐前段時間在做一個管理係統的項目 ，想嚐試一下DDD架構在實際項目中的應用 。經過一番調研，最終選擇了NetCorePal C
如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ，揭開 ChatGPT 、DeepSeek 背後的秘密，那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。當提起 Transformer
入職多年 ，麵對生產環境 ，盡管都是小心翼翼 ，慎之又慎 ，還是難免捅出簍子。輕則滿頭大汗 ，麵紅耳赤 。重則係統停擺，損失資金 。每一個生產事故的背後 ，都是寶貴的經驗和教訓 ，都是項目成員的血淚史 。為了更好地防範和
AI 範式越遷：使用 XXL-BOOT SKILL 實現一句話直生業務從「一行 SQL 生成代碼」到「一句需求直生業務」——業務開發正式進入 AI 範式新時代 。隨著大模型編程助手的成熟 ，業務交付範式正
入職多年 ，麵對生產環境，盡管都是小心翼翼 ，慎之又慎 ，還是難免捅出簍子 。輕則滿頭大汗，麵紅耳赤 。重則係統停擺 ，損失資金 。每一個生產事故的背後 ，都是寶貴的經驗和教訓 ，都是項目成員的血淚史 。為了更好地防範和
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在高可用架構中 ，避免單點故障至關重要。Keepalived正是為了解決這一問題而生的輕量級工具 。本文將深入淺出地介紹Keepalived的工作原理，並提供從編譯安裝到實戰配置的完整指南。1. Keep
這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的 ，於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你 ，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，AI 為
為什麽說 IO 操作異步才有意義 ，CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中 ，我們經常討論異步編程模型 ，尤其是在 Node.js 、Netty 等技術棧中 。一個普遍的共識是 ：異步對於 IO
為什麽說 IO 操作異步才有意義，CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中 ，我們經常討論異步編程模型 ，尤其是在 Node.js 、Netty 等技術棧中 。一個普遍的共識是 ：異步對於 IO
在把大模型接入日常工作流之後 ，筆者很快遇到了一個新問題 ：模型到底被用了多少次 ？每天的高峰時段是什麽時候 ？周末是不是真的沒人調用？如果對這些數據一無所知，就談不上優化成本 、排查異常 ，更談不上為後續擴容做
在高可用架構中 ，避免單點故障至關重要。Keepalived正是為了解決這一問題而生的輕量級工具 。本文將深入淺出地介紹Keepalived的工作原理，並提供從編譯安裝到實戰配置的完整指南 。1. Keep
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