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
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
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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
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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
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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