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
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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
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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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,最終選擇了NetCorePal C
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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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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
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讓 Codex 少走彎路:一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6
、Claude Fable 這一代模型變強後,我反而開始刪 Prompt。以前總怕 AI 理解錯
。恨不得把“先看
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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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