# Qwen3-8B 与 Qwen3-14B 的 TTFT 性能对比与底层原理详解
通义千问Qwen3系列是通义实验室2025年推出的最新大模型，包含多种参数版本，其中Qwen3-8B与Qwen3-14B均支持32K token上下文。Qwen3-8B参数量较小，响应更快，适合低延迟交互；Qwen3-14B参数更多，推理更强，适用于复杂任务。两者在TTFT、架构优化、量化技术及部署方案上各有侧重，满足多样应用场景需求。
基于DJL的机器学习
本文介绍了基于Java的深度学习框架DJL，涵盖机器学习与深度学习的核心概念、神经网络结构及生命周期，并通过MNIST数据集展示了从模型构建、训练到推理的完整流程。内容深入浅出，适合初学者入门。
Go语言实战案例-斐波那契数列生成器
《Go语言100个实战案例》中的案例10“斐波那契数列生成器”，通过递归与迭代方式帮助初学者理解算法实现。用户输入数字n，程序生成并打印斐波那契数列的前n项，适合入门学习。
《十万线段绘乾坤：Canvas离屏渲染深度剖析》
本文聚焦Canvas绘制10万条动态线段时的帧率暴跌问题，深入解析离屏渲染的解决方案。常规渲染因高频实时绘制易超屏幕刷新时间窗口，导致卡顿。离屏渲染通过独立缓冲区预先绘制完整帧，再一次性输出到屏幕，减少实时绘制次数，利用GPU并行计算提升效率。文中还介绍了缓冲区规划、缓存机制、双缓冲协调等应用策略，以及应对资源消耗、上下文切换等挑战的方法，为前端开发者处理复杂图形绘制提供了关键技术指引。
Java 基础篇完整学习攻略
本教程涵盖Java基础到高级内容，包括模块化系统、Stream API、多线程编程、JVM机制、集合框架及新特性如Records和模式匹配等，适合零基础学员系统学习Java编程。
快速排序还有哪些优化手段
快速排序性能依赖基准选择与分区策略，常见优化包括随机基准、三数取中、小规模插入排序、尾递归优化、三路快排、并行化、混合排序等，提升效率与稳定性，适用于不同场景，使快排成为高效排序算法之一。
大模型面经：任务、clip、diffusion
本文简要介绍了文本生成的常见预训练任务（如MLM、CLM、NSP等），多模态模型中的SOTA模型及CLIP的优势，以及多模态大模型如Stable Diffusion的原理。重点解析了Stable Diffusion的扩散机制与图像生成流程，帮助理解其高效性和广泛应用的原因。