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LLM推理效率的范式转移：FlashAttention与PagedAttention正在重塑AI部署的未来
本文深度解析FlashAttention与PagedAttention两大LLM推理优化技术：前者通过分块计算提升注意力效率，后者借助分页管理降低KV Cache内存开销。二者分别从计算与内存维度突破性能瓶颈，显著提升大模型推理速度与吞吐量，是当前高效LLM系统的核心基石。建议收藏细读。
面向阿里云百炼用户的AI安全护栏服务
本服务专为百炼平台用户提供，旨在提升大模型的文字输入和输出安全审核体验。在遵守百炼平台红线管控政策的基础上，我们提供了灵活的审核标签管理功能，允许用户根据需要开启或关闭特定审核标签。此外，我们还提供定制化的安全策略配置服务，以满足不同用户的个性化需求。
给RAG打分：小白也能懂的AI系统评测全攻略
RAG系统评估听起来高深，其实跟我们生活中的'尝鲜评测'没啥两样！本文用轻松幽默的方式，带你从检索质量、生成质量到用户体验，全方位掌握如何科学评测RAG系统，避免踩坑，让你的AI应用又快又准。#RAG技术 #AI评估 #信息检索 #大模型 #数据科学
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式，涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用，并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。
Redis专题-实战篇一-基于Session和Redis实现登录业务
本项目基于SpringBoot实现黑马点评系统，涵盖Session与Redis两种登录方案。通过验证码登录、用户信息存储、拦截器校验等流程，解决集群环境下Session不共享问题，采用Redis替代Session实现数据共享与自动续期，提升系统可扩展性与安全性。
Redis-常用语法以及java互联实践案例
本文详细介绍了Redis的数据结构、常用命令及其Java客户端的使用，涵盖String、Hash、List、Set、SortedSet等数据类型及操作，同时提供了Jedis和Spring Boot Data Redis的实战示例，帮助开发者快速掌握Redis在实际项目中的应用。
动态规划算法深度解析：0-1背包问题
0-1背包问题是经典的组合优化问题，目标是在给定物品重量和价值及背包容量限制下，选取物品使得总价值最大化且每个物品仅能被选一次。该问题通常采用动态规划方法解决，通过构建二维状态表dp[i][j]记录前i个物品在容量j时的最大价值，利用状态转移方程避免重复计算子问题，从而高效求解最优解。
TypeScript vs. JavaScript：技术对比与核心差异解析
TypeScript 作为 JavaScript 的超集，通过静态类型系统、编译时错误检测和强大的工具链支持，显著提升代码质量与可维护性，尤其适用于中大型项目和团队协作。相较之下，JavaScript 更灵活，适合快速原型开发。本文从类型系统、错误检测、工具支持等多维度对比两者差异，并提供技术选型建议，助力开发者合理选择。
SpringBoot整合MQTT实战：基于EMQX实现双向设备通信
本教程指导在Ubuntu上部署EMQX 5.9.0并集成Spring Boot实现MQTT双向通信，涵盖服务器搭建、客户端配置及生产实践，助您快速构建企业级物联网消息系统。
贪心算法：部分背包问题深度解析
该Java代码基于贪心算法求解分数背包问题，通过按单位价值降序排序，优先装入高价值物品，并支持部分装入。核心包括冒泡排序优化、分阶段装入策略及精度控制，体现贪心选择性质，适用于可分割资源的最优化场景。
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