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近期工作安排包括自動化測試 、自動化運維、自動化運營和安全等一些工作 。自己做產品 、自己做設計 、自己做開發 、自己驗收上線還是挺爽滴 。這其中工作簡單的就是自動化運維 。但我今天真正要講的不是做了什麽 ，或者用了
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
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
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.NET 數組的上限這些年經常看到有人抱怨 .NET 數組的最大長度 。在 .NET 裏 ，數組 、集合、Span 以及很多相關 API 都是圍繞 32 位長度和索引設計的 。GitHub 上曾經有一個很長的
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
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
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
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
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
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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
