CPU上下文切换的原理及其在系统调用和进程切换中的应用
本内容深入解析了CPU上下文切换的原理及其在系统调用和进程切换中的应用。详细说明了CPU寄存器、程序计数器在任务切换中的作用，以及系统调用与进程上下文切换的区别。同时探讨了上下文切换带来的性能开销，涉及TLB和虚拟内存管理机制，帮助理解操作系统如何高效调度进程。
进程调度
进程调度发生在多种场景，如进程终止、时间片耗尽、资源不足、主动挂起、高优先级进程出现或硬件中断发生时。调度机制确保各进程公平使用CPU。线程作为调度的基本单位，切换时仅需保存私有数据，相比进程切换更高效。此外，中断也会引发上下文切换，但仅涉及内核态数据，不影响用户态进程资源。过多的上下文切换会降低系统性能。
Python面试题精选及解析
本文详解Python面试中的六大道经典问题，涵盖列表与元组区别、深浅拷贝、`__new__`与`__init__`、GIL影响、协程原理及可变与不可变类型，助你提升逻辑思维与问题解决能力，全面备战Python技术面试。
点晴免费OA系统：企业高效协同的七个关键解答
在企业管理数字化转型的浪潮中，点晴免费OA系统（http://oa.clicksun.cn）正成为越来越多企业的选择。但很多管理者对OA系统的认知仍停留在"审批工具"的层面。本文将深入解析点晴OA系统的核心价值，帮助企业真正理解这个高效协同平台。
对话硅基流动袁进辉｜训练需求是泳池，推理需求是一条没有边界的河
阿里云【AI访谈录】本期邀请硅基流动创始人袁进辉博士，围绕“大模型推理系统演化路径”、“模型是否继续变大”及“如何更好支撑AI应用”等热点话题，分享其在AI Infra领域的深度思考。内容涵盖推理与训练算力趋势、推理系统未来形态、硅基流动的实践经验，以及模型演进方向与AI基础设施的协同升级，为听众呈现AI技术发展的前沿洞察。
构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍了作者团队在能源领域构建多智能体（Multi-Agent）框架的实践经验。面对单智能体处理复杂任务时因“注意力发散”导致的效率低下问题，团队设计了一套集“规划-调度-执行-汇总”于一体的多智能体协作系统。
Kimi-K2-Instruct技术原理与创新点深度解析
Kimi-K2-Instruct是月之暗面推出的全球首个开源万亿参数MoE模型，具备工具调用、复杂推理与自主决策能力，定位为“反射级Agent模型”。其采用混合专家架构，每次推理仅激活320亿参数，结合多头潜在注意力（MLA）机制，显著提升计算效率与长文本处理能力。模型在编码、数学、工具使用等任务中表现卓越，多项指标达开源模型领先水平。同时支持灵活部署与低成本应用，推动智能代理技术民主化发展。
抓取系统升级，是优化还是重构更合适？
在抓取项目中，面对架构升级时需权衡“优化”与“重构”。优化适合短期应急，改动小、见效快，但受限于原有架构；重构则能突破性能瓶颈，支持异步、分布式，适合长期发展。本文通过代码示例和性能对比，分析两种方案的优劣，并结合开发周期、技术债务、业务风险和性能潜力，提供选型建议，助力团队合理选择升级路径。