技术赋能下的能源智慧管理：MyEMS 开源系统的架构创新与应用深化
在全球能源转型与“双碳”战略推动下，MyEMS作为基于Python的开源能源管理系统，凭借模块化架构与AI技术，助力重点用能单位实现数字化、智能化能源管理。系统支持多源数据采集、智能分析、设备数字孪生与自适应优化控制，全面满足国家级能耗监测要求，并已在制造、数据中心、公共建筑等领域成功应用，助力节能降碳，推动绿色可持续发展。
Java 绿色计算与性能优化：从内存管理到能耗降低的全方位优化策略与实践技巧
本文探讨了Java绿色计算与性能优化的技术方案和应用实例。文章从JVM调优（包括垃圾回收器选择、内存管理和并发优化）、代码优化（数据结构选择、对象创建和I/O操作优化）等方面提出优化策略，并结合电商平台、社交平台和智能工厂的实际案例，展示了通过Java新特性提升性能、降低能耗的显著效果。最终指出，综合运用这些优化方法不仅能提高系统性能，还能实现绿色计算目标，为企业节省成本并符合环保要求。
从经验管理到智能分析：2025年健身房会员运营的数字化转型及工具选型
本简介介绍了健身房会员管理系统的四代技术演进，从纸质档案到AIoT智能系统的发展路径。分析了当前数字化管理的新需求，如多模态交互、智能合约与数字孪生等前沿技术应用。同时，系统讲解了智能会员管理系统的核心功能模块、关键技术实现与主流工具选型评估体系，并提出了系统实施策略与常见问题解决方案。展望未来，元宇宙、生成式AI和边缘计算将推动健身管理向更智能、个性化的方向发展，全面提升运营效率与会员体验。
2025大语言模型部署实战指南：从个人开发到企业落地全栈解决方案
本文深度解析了针对2025年大语言模型的四大主流部署框架，适用于不同场景的技术选型。从个人开发者使用的Ollama，支持快速本地部署与量化模型管理；到资源受限设备上的llama.cpp，通过极致优化使老旧硬件焕发新生；再到企业级服务的vLLM，提供高并发生产环境解决方案；以及跨平台开发桥接器LM Studio，作为全栈开发者的瑞士军刀。每种方案根据其特点覆盖了从本地调试、边缘计算到大规模生产的应用场景，旨在帮助技术团队精准匹配最适合的大模型部署方案，以实现效率和成本的最佳平衡。随着大模型应用的增长，选择正确的部署策略对于AI工程化落地至关重要。