负载均衡

博主头像 负载均衡的本质与核心定义 负载均衡，简单说就是：把海量的网络请求流量，合理、均匀地分摊到多台服务器（服务器集群）上处理的技术。它的角色就像流量调度员，站在客户端和后端服务器集群之间，作为流量入口，统一接收所有请求再分发。 为什么需要负载均衡？ 如果没有负载均衡，所有用户直接访问一台服务器，当用户激增 ...

语言与智能的新见解

博主头像 人类的符号活动不能建模吗？当前的大语言模型成功模拟了人类语言与智能吗？怎样才能更好地接近AGI？或者我们还能对语言与智能有进一步的理解吗？“A Study of Language and Intelligence through the Lens of Symbolic Medium”一书对这些问题 ...

Spring Boot Pf4j模块化开发设计方案

博主头像 前言 上一篇文章还是2年前，一是工作太忙，二是人也变得懒散，好多新东西仅止于脑海里面的印象，未能深入，不成体系，最近主要花了些时间实现Java版本的模块化，同时也要重点兼顾小伙伴们从.NET Core移植模块的成本，所以需要全盘考虑的东西会更加实际，好在有些Java底子加上AI的出现，实现的过程相对 ...

数据不够代码凑？用 Albumentations 让你的 AI 模型“看”得更广，训练快 10 倍！

博主头像 引言：贫穷限制了我的数据集，但不能限制我的模型 作为一名 CV 算法工程师，你一定经历过这种绝望： 老板丢给你 100 张产品瑕疵照片，让你训练一个准确率 99% 的检测模型。 你看着那少得可怜的数据，内心在咆哮：“这肯定会过拟合（Overfitting）啊！模型根本学不到特征，只会死记硬背！” 去 ...

如何使用『页脚HTML代码』-实现自推广 -『AI实现的小程序&小游戏』

博主头像 个人博客-自定义推广方案 ! 摘要 使用AI写了超简易的微信小程序『Uoky统计』微信小游戏『木木玩躲避』，如何使用博客实现自定义推广 • 目前AI写的小程序与小游戏均已上线，考虑推广。 这个小程序和小游戏十分简易，没有任何技术含量，目前是纯浪费时间玩一下。 • 虽然作者本人没有做什么开发方面的努力 ...

红米AX6 扩容 刷Uboot+openwrt 经历

博主头像 仅仅做一次刷入的简单记录，可抄作业 参考文章/视频： 1.视频-红米AX6 Openwrt刷机教程（解锁步骤AX6000、AX9000通用）https://www.bilibili.com/video/BV1q94y1f7fj 2.视频-玩透红米AX6 OPENWRT扩容刷机及Uboot刷机 htt ...

Spring Boot整合Sentinel之QPS限流

博主头像 摘要 介绍Spring Boot 4 如何集成流量治理神器Sentinel实现QPS限流。 目录Sentinel简介启动 Sentinel 控制台下载sentinel访问 Sentinel 控制台注解@SentinelResource使用方法用@SentinelResource限流统一处理Senti ...

2025年暨PhD第一学期总结

博主头像 由于我是今年10月份入学的PhD，从二月中旬搞完PhD入学考试后到正式入学前主要都待在家里。待在家里的时间把关于多分类弃权代理损失函数的工作的理论证明基本搞定了，然后学习日语拿下了N2。到学校后的科研主要是连上这边的服务器做实验，投论文应该得明年了(・-・*)。就个人目前的体验而言，在京大这边的Ph... ...

Sidecar不就是在Pod里多跑一个容器吗！

博主头像 深入理解云原生时代的核心设计模式 乍看之下，Sidecar 模式确实只是在 Pod 里多运行一个容器而已。但这种表面理解，就像说“互联网不过是一堆电缆和服务器”一样，忽略了其背后的精妙设计思想和革命性价值。今天，我们就来深入探讨这个看似简单却极具威力的云原生核心模式。 从一个认知误区说起 "Pod ...

基于莱布尼茨公式的编程语言计算性能基准测试

博主头像 利用莱布尼茨公式（Leibniz formula）计算圆周率 $\pi$。尽管在现代数学计算库中，莱布尼茨级数因其收敛速度极慢而鲜被用于实际精算 Π 值，但其算法结构——高密度的浮点运算、紧凑的循环逻辑以及对算术逻辑单元（ALU）的持续压力——使其成为测试 CPU 单核吞吐量、浮点运算单元（FPU） ...

大模型榜单周报（2025/12/27）

博主头像 1. 本周概览 本周大模型领域持续涌现创新成果，数学、编程和多模态能力均出现显著进展。字节推出数学模型Seed Prover 1.5，在国际数学奥林匹克竞赛中取得金牌线成绩，而智谱AI开源GLM-4.7在多项评测中超越GPT-5.1。MiniMax的M2.1编码模型以10B激活参数创下多语言软件工程 ...

.NET 数据摄取与向量化架构：构建企业级检索增强生成（RAG）管道

博主头像 1. 摘要 随着生成式人工智能（Generative AI）技术的迅猛发展，企业级应用开发正经历着一场深刻的范式转变。传统的事务处理系统正在向基于大语言模型（LLM）的智能系统演进，其中检索增强生成（RAG）架构已成为解决模型幻觉、利用私有数据以及保持知识时效性的关键技术方案。在这一背景下，微软推出 ...

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