新员工培训全攻略:从战略解码到实战落地的深度拆解
当航天科工七〇六所通过InfoQ的“线上+线下混合式培训”将200名新员工的岗位胜任周期缩短40%,当某芯片巨头用“铸造成长·一苇可航”主题培训将企业文化转化率达78%,我们不得不思考:在AI重构生产关系的今天,如何让培训计划既承载战略意图,又点燃个体价值?
共享单车上的数字足迹:用代理IP编织隐私防护网
当你用手机扫描共享单车二维码时,设备间的数据交换远比表面复杂。骑行轨迹被分解为解锁时的基站定位、骑行中的GPS坐标、停留点的蓝牙信号和结算时的支付账户数据。这些信息通过运营商网络传输至云端,形成精确到分钟的时空画像。智能锁还记录骑行姿态,九轴传感器生成详细日志文件。然而,数据传输中存在泄漏风险,如IMEI码与IP关联导致隐私暴露。云端数据聚合则将骑行数据与其他消费行为交叉分析,提升广告转化率但威胁用户隐私。代理IP技术成为关键解决方案,通过动态IP轮换和流量混淆技术保护隐私,降低真实IP暴露率。未来,量子加密和生物特征技术将进一步影响隐私保护与商业成本的平衡。
K8S异常诊断之俺的内存呢
本文讲述作者如何解决客户集群中出现的OOM(Out of Memory)和Pod驱逐问题。文章不仅详细记录了问题的发生背景、现象特征,还深入探讨了排查过程中的关键步骤和技术细节。
内网网管软件中基于 Node.js 的深度优先搜索算法剖析
内网网管软件在企业网络中不可或缺,涵盖设备管理、流量监控和安全防护。本文基于Node.js实现深度优先搜索(DFS)算法,解析其在网络拓扑遍历中的应用。通过DFS,可高效获取内网设备连接关系,助力故障排查与网络规划。代码示例展示了图结构的构建及DFS的具体实现,为内网管理提供技术支持。
破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”
vLLM 是一种便捷的大型语言模型(LLM)推理服务,旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM,用户可以轻松发起推理请求,享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战,如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等,阿里云函数计算(FC)提供了 GPU 预留实例闲置计费功能,优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外,FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式,帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说,vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项,满足不同业务需求。
破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”
人工智能产业的蓬勃发展催生了丰富多样的推理模型,为解决特定领域的问题提供了高效的解决方案。DeepSeek 的爆火就是极佳的范例。然而,对于个人用户而言,如何有效地利用这些模型成为一个显著的挑战——尽管模型触手可及,但其复杂的部署和使用流程却让人望而却步。针对这一现象,在大型语言模型(LLM)领域,vLLM 应运而生。通过便捷的模型接入方式,vLLM 让用户能够轻松地向模型发起推理请求,从而大大缩短了从模型到应用的距离。