《云原生边缘与AI训练场景：2类高频隐蔽Bug的深度排查与架构修复》
本文聚焦云原生边缘计算与分布式AI训练场景的两类高频隐蔽Bug，结合真实技术环境展开深度分析与修复。在AI训练场景中，K8s与NVIDIA GPU Operator协同下出现“GPU资源假分配”，因调度器与Device Plugin绑定存在时间差，通过多线程优化插件、添加初始化容器等解决；边缘计算场景里，K3s集群边缘节点容器因4G网卡校验和卸载与Flannel隧道冲突，出现网络间歇性断连，通过关闭网卡功能、优化隧道配置等修复。
基于YOLOv8的鸟类智能识别系统设计与实现
鸟类是生态系统中非常重要的物种，对生物多样性保护和生态研究具有重要意义。
传统的鸟类识别需要人工观察与分类，不仅效率低，而且容易受限于专家经验。
随着深度学习的发展，基于 YOLOv8 的鸟类检测系统 能够在自然场景中高效、准确地完成多物种识别，为生态监测、科研和教育提供有力工具。
MyEMS 深度解析：碳管理赋能与系统集成的实践路径
MyEMS 是一款集碳管理与能源优化于一体的开源系统，具备多标准碳核算、碳足迹可视化、碳成本分析等功能，助力企业实现精准碳减排。系统支持与工业、建筑、政务平台等多系统集成，打破数据孤岛，提升能效。依托活跃的开源社区与丰富实践案例，MyEMS 持续迭代，推动绿色转型。