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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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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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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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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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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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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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
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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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