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
1. 概述過去五年,開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義:模型猜下一行 ,人決定接不接受。GitHub Copilot 把這件事做到了極致 ,也把很多人鎖在一個錯誤心智模型裏——以為 AI 寫代碼的
背景大家好,我是逐日。周末在家裏電腦折騰,本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ,翻官方文檔的過程中,發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。試了試 ,連c
在AI代碼生成工具大行其道的今天 ,一個大膽的論斷正在開發者社區流傳:有一個WEB框架,其開發效率可以超越AI 。這聽起來像是天方夜譚,但PasteApeart即升級版PasteForm)正將這一設想變為
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
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
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
背景:有監控node節點pod的CPU等資源,實現自動擴縮容的需要下,需要安裝metrics-serverk8s版本 :1.30.14kubadm安裝) 對應metrics-server版本:0.8x本
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
如果你所在的團隊是 .NET 技術棧,又想把大模型推理收進自己的進程裏,這篇文章值得你花五分鍾 。8 月 26 日 ,智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可,首日開源)和阿裏 Qwen3.8-Fla