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
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
"測試隻能證明 bug 的存在 ,卻永遠無法證明 bug 的缺席 。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章,標題叫《編程
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
一台人形機器人裏跑著五層軟件,頻率從 10Hz 到 20kHz,差三個數量級 。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了 ,也把集成商的邊界劃死了:五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層,你的代碼活在它之上 ,值錢的
訂單含金量在下降,訂單研發的含金量在上升。01產品體係中,訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊 ,其流程的難度和複雜度都比較高,尤其是在經典的電商業務中,訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互,在訂單設計