树莓派这种“玩具级”设备，真能跑大模型吗？
本期教程带你用树莓派5部署Qwen3模型，打造完全离线、自带屏幕与键盘的“AI小终端”。基于C语言实现，不依赖Python或llama.cpp，支持多尺寸Qwen3模型，实现本地化私有推理。跟随步骤，轻松搭建属于你的端侧AI助手。
Transformer架构深度解析：重新定义序列建模的革命
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，2017年由Google提出，彻底摒弃了RNN的循环结构，实现并行化处理序列数据。其核心通过QKV机制捕捉长距离依赖，以“圆桌会议”式交互提升效率与性能，成为大模型时代的基石。
IEC61850 标准分析
本节旨在深入概述IEC61850标准的结构和工作原理。首先，解释该标准的基本概念，然后简要介绍其内容。之后，逐一考察并详细分析该标准的各个部分。
哈希极化、拓扑盲点与拥塞抖动：主流端网协同方案如何缓解万卡集群通信瓶颈？
随着大模型参数规模迈向万亿级，万卡乃至十万卡 GPU 集群正成为 AI 训练基础设施的标配，而万卡集群三大通信瓶颈——哈希极化、拓扑盲点与拥塞抖动，对网络架构提出了前所未有的挑战。本文基于主流互联网大厂的公开实践，深入剖析超大规模集群中端网协同架构的设计思路，并探讨面向 MoE 与 DeepSeek 等新型模型的下一代 AI 网络演进方向。
单线程如何撑起百万连接？I/O多路复用：现代网络架构的基石
I/O多路复用是一种高效并发模型，通过select、poll、epoll等机制，让单线程能同时监控多个文件描述符。相比非阻塞轮询，它以内核事件驱动替代忙等待，实现“一次等待，处理多事件”。尤其epoll采用红黑树与就绪队列，时间复杂度O(k)，支持高并发。结合事件循环与线程池，广泛应用于高性能网络编程。
