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PolarDB 开源基础教程系列 7.1 快速构建“海量逼真”数据
本文介绍了如何使用PostgreSQL和PolarDB快速生成“海量且逼真”的测试数据，以满足不同业务场景的需求。传统数据库测试依赖标准套件（如TPC-C、TPC-H），难以生成符合特定业务特征的复杂数据。通过自定义函数（如`gen_random_int`、`gen_random_string`等）、SRF函数（如`generate_series`）和pgbench工具，可以高效生成大规模、高仿真度的数据，并进行压力测试。文中还提供了多个示例代码展示.
基于DeepSeek的具身智能高校实训解决方案——从DeepSeek+机器人到通用具身智能
本实训方案围绕「多模态输入 -> 感知与理解 -> 行动执行 -> 反馈学习」的闭环过程展开。通过多模态数据的融合（包括听觉、视觉、触觉等），并结合DeepSeek模型和深度学习算法，方案实现了对自然语言指令的理解、物体识别和抓取、路径规划以及任务执行的完整流程。
MySQL原理简介—3.生产环境的部署压测
本文介绍了Java系统和数据库在高并发场景下的压测要点：
1. 普通系统在4核8G机器上每秒能处理几百个请求
2. 高并发下数据库建议使用8核16G或更高配置的机器
3. 数据库部署后需进行基准压测，以评估其最大承载能力
4. QPS和TPS的区别及重要性
5. 压测时需关注IOPS、吞吐量、延迟
6. 除了QPS和TPS，还需监控CPU、内存、磁盘IO、网络带宽
7. 影响每秒可处理并发请求数的因素包括线程数、CPU、内存、磁盘IO和网络带宽
8. Sysbench是数据库压测工具，可构造测试数据并模拟高并发场景
9. 在增加线程数量的同时，必须观察机器的性能，确保各硬件负载在合理范围
探秘电商API：从测试到应用的深度解析与实战指南
电商API是电子商务背后的隐形引擎，支撑着从商品搜索、购物车更新到支付处理等各个环节的顺畅运行。它通过定义良好的接口，实现不同系统间的数据交互与功能集成，确保订单、库存和物流等信息的实时同步。RESTful、GraphQL和WebSocket等类型的API各自适用于不同的应用场景，满足多样化的需求。在测试方面，使用Postman、SoapUI和jMeter等工具进行全面的功能、性能和安全测试，确保API的稳定性和可靠性。未来，随着人工智能、大数据和物联网技术的发展，电商API将进一步智能化和标准化，为用户提供更个性化的购物体验，并推动电商行业的持续创新与进步。
机房迁移，不同 Pod 副本请求耗时会相差数倍？
客户机房迁移过程中，发现不同 Pod 副本耗时前后相差 5 倍，本文介绍如何通过 ARMS 代码热点功能进行快速定位。
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
uniapp跨平台框架，陪玩系统并发性能测试，小程序源码搭建开发解析
多功能一体游戏陪练、语音陪玩系统的开发涉及前期准备、技术选型、系统设计与开发及测试优化。首先，通过目标用户分析和竞品分析明确功能需求，如注册登录、预约匹配、实时语音等。技术选型上，前端采用Uni-app支持多端开发，后端选用PHP框架确保稳定性能，数据库使用MySQL保证数据一致性。系统设计阶段注重UI/UX设计和前后端开发，集成WebSocket实现语音聊天。最后，通过功能、性能和用户体验测试，确保系统的稳定性和用户满意度。
快速定位并优化CPU 与 JVM 内存性能瓶颈
本文介绍了 Java 应用常见的 CPU & JVM 内存热点原因及优化思路。
企业内训｜基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-上海某央企智算中心
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
阿里面试：5000qps访问一个500ms的接口，如何设计线程池的核心线程数、最大线程数？ 需要多少台机器？
本文由40岁老架构师尼恩撰写，针对一线互联网企业的高频面试题“如何确定系统的最佳线程数”进行系统化梳理。文章详细介绍了线程池设计的三个核心步骤：理论预估、压测验证和监控调整，并结合实际案例（5000qps、500ms响应时间、4核8G机器）给出具体参数设置建议。此外，还提供了《尼恩Java面试宝典PDF》等资源，帮助读者提升技术能力，顺利通过大厂面试。关注【技术自由圈】公众号，回复“领电子书”获取更多学习资料。
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