智能计算老群群_社区达人页

AI 助理
备案控制台
个人头像照片
智能计算老群群
已加入开发者社区1891天

勋章 更多

个人头像照片
专家博主
专家博主
个人头像照片
星级博主
星级博主
个人头像照片
技术博主
技术博主
个人头像照片
江湖新秀
江湖新秀

成就

已发布66篇文章
14条评论
已回答7个问题
0条评论
已发布0个视频
github地址

我关注的人 更多

智能计算老群群
智能计算老群群

粉丝 更多

皓月苍狼
皓月苍狼
桂鱼
桂鱼
小青云
小青云
666i2
666i2
ly~
ly~
游客6tsjad4ydhadg
游客6tsjad4ydhadg
alexali
alexali
毓秀清荷
毓秀清荷
果宝爱
果宝爱
业余发呆爱好者
业余发呆爱好者
游客xn7s2jihzgghm
游客xn7s2jihzgghm
xx7vg
xx7vg

技术能力

兴趣领域
  • Java
  • Go
  • Cloud Native
  • 机器学习/深度学习
  • 人工智能
  • 算法
  • 决策智能
  • 异构计算
  • 微服务
  • kubernetes
擅长领域
技术认证

暂时未有相关云产品技术能力~

博士在读: 山东大学 (985)， 本硕: (双一流)(211)高校，第一作者发表中科院SCI一区Top多篇，EI国际会议多篇，总计影响因子60+。

暂无精选文章
暂无更多信息

2024年09月

  • 09.10 19:19:40
    发表了文章 2024-09-10 19:19:40

    Kubernetes的灵魂核心：kube-scheduler

    本文介绍了Kubernetes中关键组件kube-scheduler的工作原理，详细解释了其通过预选和优选过程为Pod选择合适节点的机制，并提供了一个简化的Python示例来模拟这一过程，帮助读者更好地理解和管理Kubernetes集群。
  • 09.10 19:17:50
    发表了文章 2024-09-10 19:17:50

    CUDA：王者之巅——探究CUDA为何能成为并行计算的佼佼者

    本文探讨了CUDA在并行计算领域的崛起及其成为佼佼者的原因，详细介绍了CUDA的技术背景、架构原理及在深度学习、图像处理等领域的应用案例，展示了其显著的性能优势与优化方法，并展望了CUDA在未来计算技术发展中的潜力与方向。
  • 09.10 19:14:50
    发表了文章 2024-09-10 19:14:50

    大语言模型参数真的必须要万亿以上吗？

    本文探讨了大语言模型（LLMs）的发展及其在自然语言处理领域的应用。随着模型规模的不断增大，文章分析了参数规模与性能之间的关系，并展示了不同规模模型的优势与挑战。此外，文中还提供了代码示例，介绍了参数设置的方法。未来研究方向包括模型压缩和多模态学习，以进一步优化模型性能。总之，选择合适的模型规模对于平衡性能和效率至关重要。
  • 09.10 19:13:45
    发表了文章 2024-09-10 19:13:45

    一文读懂RDMA: Remote Direct Memory Access（远程直接内存访问）

    该文档详细介绍了RDMA（远程直接内存访问）技术的基本原理、主要特点及其编程接口。RDMA通过硬件直接在应用程序间搬移数据，绕过操作系统协议栈，显著提升网络通信效率，尤其适用于高性能计算和大数据处理等场景。文档还提供了RDMA编程接口的概述及示例代码，帮助开发者更好地理解和应用这一技术。
  • 09.10 19:07:48
    发表了文章 2024-09-10 19:07:48

    一文读懂deepSpeed：深度学习训练的并行化

    DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术（如 ZeRO）及混合精度训练，DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法，包括数据并行、模型并行和流水线并行，同时与 PyTorch 等主流框架无缝集成，提供了易用的 API 和丰富的文档支持。DeepSpeed 不仅大幅减少了内存占用，还通过自动混合精度训练提高了计算效率，降低了能耗。其开源特性促进了 AI 行业的整体进步，使得更多研究者和开发者能够利用先进优化技术，推动了 AI 在各个领域的广泛应用。
  • 09.10 19:06:01
    发表了文章 2024-09-10 19:06:01

    一文讲懂“预测滞后性”：详细解析

    本文介绍了预测分析中常见的“预测滞后性”现象及其原因，包括数据收集延迟、模型训练耗时、预测算法延迟及模型特性等。文章还提供了应对策略，如实时数据处理、选择合适模型、在线学习及多方法结合，并附有使用简单移动平均法进行时间序列预测的Python代码示例，帮助读者理解和优化预测过程。
  • 09.10 19:05:21
    发表了文章 2024-09-10 19:05:21

    验证集的划分方法：确保机器学习模型泛化能力的关键

    本文详细介绍了机器学习中验证集的作用及其划分方法。验证集主要用于评估模型性能和调整超参数，不同于仅用于最终评估的测试集。文中描述了几种常见的划分方法，包括简单划分、交叉验证、时间序列数据划分及分层抽样划分，并提供了Python示例代码。此外，还强调了在划分数据集时应注意随机性、数据分布和多次实验的重要性。合理划分验证集有助于更准确地评估模型性能并进行有效调优。
  • 09.10 19:04:24
    发表了文章 2024-09-10 19:04:24

    训练集、测试集与验证集：机器学习模型评估的基石

    在机器学习中，数据集通常被划分为训练集、验证集和测试集，以评估模型性能并调整参数。训练集用于拟合模型，验证集用于调整超参数和防止过拟合，测试集则用于评估最终模型性能。本文详细介绍了这三个集合的作用，并通过代码示例展示了如何进行数据集的划分。合理的划分有助于提升模型的泛化能力。
  • 09.10 19:03:44
    发表了文章 2024-09-10 19:03:44

    一文快速读懂Transformer

    Transformer模型近年来成为自然语言处理（NLP）领域的焦点，其强大的特征提取能力和并行计算优势在众多任务中取得显著效果。本文详细解读Transformer的原理，包括自注意力机制和编码器-解码器结构，并提供基于PyTorch的代码演示，展示了其在文本分类等任务中的应用。
  • 09.10 19:02:48
    发表了文章 2024-09-10 19:02:48

    深度剖析深度神经网络（DNN）：原理、实现与应用

    本文详细介绍了深度神经网络（DNN）的基本原理、核心算法及其具体操作步骤。DNN作为一种重要的人工智能工具，通过多层次的特征学习和权重调节，实现了复杂任务的高效解决。文章通过理论讲解与代码演示相结合的方式，帮助读者理解DNN的工作机制及实际应用。
  • 09.10 19:01:56
    发表了文章 2024-09-10 19:01:56

    go语言学习记录（关于一些奇怪的疑问）有别于其他编程语言

    本文探讨了Go语言中的常量概念，特别是特殊常量iota的使用方法及其自动递增特性。同时，文中还提到了在声明常量时，后续常量可沿用前一个值的特点，以及在遍历map时可能遇到的非顺序打印问题。
  • 09.10 19:01:21
    发表了文章 2024-09-10 19:01:21

    一文讲懂大模型推理技术细节

    本文介绍了大模型推理在自然语言处理（NLP）领域的原理与应用。大模型推理利用如GPT、BERT等预训练模型，通过深度学习中的Transformer结构和自注意力机制，实现文本分类、情感分析等多种任务。文章提供了使用Hugging Face的Transformers库进行文本分类的示例代码，并展望了大模型推理技术未来的发展潜力。
  • 09.10 18:59:51
    发表了文章 2024-09-10 18:59:51

    Kylin使用心得与实战经验分享

    本文详细介绍了Apache Kylin的使用方法及其在大数据分析中的优势。首先，Kylin是一款基于Hadoop和Spark的开源分布式分析引擎，通过预计算技术实现亚秒级的交互式查询响应，大幅提高数据分析效率。接着，文章阐述了Kylin的核心特点，包括高效多维分析能力和预计算与实时查询的平衡。然后，详细说明了环境搭建、配置步骤及示例代码，展示了如何配置HBase存储后端。在数据建模与优化部分，讲解了星型模型和雪花模型的选择，以及分区策略和索引优化技巧。
  • 09.10 18:57:56
    发表了文章 2024-09-10 18:57:56

    Kubernetes与GPU的调度：前世今生

    本文详细探讨了Kubernetes与GPU的结合使用，阐述了两者在现代高性能计算环境中的重要性。Kubernetes作为容器编排的佼佼者，简化了分布式系统中应用程序的部署与管理；GPU则凭借其强大的并行计算能力，在加速大规模数据处理和深度学习任务中发挥关键作用。文章深入分析了Kubernetes如何支持GPU资源的检测与分配，并介绍了热门工具如NVIDIA GPU Device Plugin和Kubeflow的应用。
  • 09.09 15:39:20
    发表了文章 2024-09-09 15:39:20

    【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi

    Kimi是一款由月之暗面科技有限公司开发的AI助手，具备强大的自然语言理解和文件内容解析能力，支持多种文件格式，并能结合互联网搜索提供全面答案。无论是在工作中的数据分析还是日常生活中的信息查询，Kimi都能给出满意的结果，展现出巨大的应用潜力。
  • 09.09 15:38:37
    发表了文章 2024-09-09 15:38:37

    Python爬虫技术基础与应用场景详解

    本文介绍了爬虫技术的基本概念、原理及应用场景，包括数据收集、价格监测、竞品分析和搜索引擎优化等。通过一个实战案例展示了如何使用Python爬取电商网站的商品信息。强调了在使用爬虫技术时需遵守法律法规和道德规范，确保数据抓取的合法性和合规性。
  • 09.09 15:35:11
    发表了文章 2024-09-09 15:35:11

    群智能算法：深入解读人工水母算法：原理、实现与应用

    近年来，受自然界生物行为启发的优化算法备受关注。人工水母算法（AJSA）模拟水母在海洋中寻找食物的行为，是一种新颖的优化技术。本文详细解读其原理及实现步骤，并提供代码示例，帮助读者理解这一算法。在多模态、非线性优化问题中，AJSA表现出色，具有广泛应用前景。
  • 09.09 15:33:43
    发表了文章 2024-09-09 15:33:43

    群智能算法：灰狼优化算法（GWO）的详细解读

    在优化问题中，寻找最优解是核心目标。灰狼优化算法（GWO）受到自然界灰狼狩猎行为和社会等级结构的启发，通过模拟Alpha（头狼）、Beta（助手狼）、Delta（支配狼）和Omega（普通狼）的角色，高效搜索最优解。本文详细解析GWO的原理与步骤，并提供Python代码实现，帮助读者理解并应用这一算法。
  • 09.09 15:32:03
    发表了文章 2024-09-09 15:32:03

    群智能算法：【WOA】鲸鱼优化算法详细解读

    本文详细解读了鲸鱼优化算法（WOA），这是一种受鲸鱼捕食行为启发的新兴群体智能优化算法，具有强大的全局搜索能力和快速收敛速度。文章分为五个部分，分别介绍了引言、算法原理、主要步骤、特点及Python代码实现。通过模拟鲸鱼的捕食行为，该算法能够在复杂的优化问题中找到全局最优解。
  • 09.09 15:22:25
    发表了文章 2024-09-09 15:22:25

    GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA

    在高性能计算和深度学习领域，GPU已成为关键工具。然而，随着模型复杂度和数据量的增加，单个GPU难以满足需求，多GPU甚至多服务器协同工作成为常态。本文探讨了三种主要的GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink和RDMA。GPUDirect通过绕过CPU实现GPU与设备直接通信；NVLink提供高速点对点连接和支持内存共享；RDMA则在网络层面实现直接内存访问，降低延迟。这些技术各有优势，适用于不同场景，为AI和高性能计算提供了强大支持。
  • 09.09 15:21:13
    发表了文章 2024-09-09 15:21:13

    一文讲懂大模型调优技术

    随着AI技术的发展，大模型如GPT系列、BERT等成为推动自然语言处理和计算机视觉领域进步的重要驱动力。然而，大模型的调优过程复杂且资源消耗巨大，对开发者构成严峻挑战。本文旨在全面解析大模型调优的关键技术，涵盖数据预处理、模型架构调整、超参数优化、正则化与泛化能力提升，以及分布式训练与并行优化等内容，为开发者提供系统性的调优指南。
  • 09.09 15:20:20
    发表了文章 2024-09-09 15:20:20

    CNN的魅力：探索卷积神经网络的无限可能

    卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为人工智能的重要分支，在图像识别、自然语言处理、医疗诊断及自动驾驶等领域展现了卓越性能。本文将介绍CNN的起源、独特优势及其广泛应用，并通过具体代码示例展示如何使用TensorFlow和Keras构建和训练CNN模型。
  • 09.09 15:19:23
    发表了文章 2024-09-09 15:19:23

    使用Python读取Excel数据

    本文介绍了如何使用Python的`pandas`库读取和操作Excel文件。首先，需要安装`pandas`和`openpyxl`库。接着，通过`read_excel`函数读取Excel数据，并展示了读取特定工作表、查看数据以及计算平均值等操作。此外，还介绍了选择特定列、筛选数据和数据清洗等常用操作。`pandas`是一个强大且易用的工具，适用于日常数据处理工作。
  • 09.09 15:18:05
    发表了文章 2024-09-09 15:18:05

    红外小目标检测：基于深度学习

    本文介绍了红外小目标检测技术的优势、基本原理及常用方法，包括背景抑制、滤波、模型和深度学习等，并探讨了多传感器融合的应用。通过一个基于深度学习的实战案例，展示了从数据准备到模型训练的全过程。最后，文章展望了该技术在军事、安防、交通等领域的广泛应用及未来发展趋势。
  • 09.09 15:14:34
    发表了文章 2024-09-09 15:14:34

    扩散模型

    本文详细介绍了扩散模型（Diffusion Models, DM），一种在计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展的生成模型。文章分为四部分：基本原理、处理过程、应用和代码实战。首先，阐述了扩散模型的两个核心过程：前向扩散（加噪）和逆向扩散（去噪）。接着，介绍了训练和生成的具体步骤。最后，展示了模型在图像生成、视频生成和自然语言处理等领域的广泛应用，并提供了一个基于Python和PyTorch的代码示例，帮助读者快速入门。
  • 09.09 15:13:17
    发表了文章 2024-09-09 15:13:17

    CUDA统一内存：简化GPU编程的内存管理

    在GPU编程中，内存管理是关键挑战之一。NVIDIA CUDA 6.0引入了统一内存，简化了CPU与GPU之间的数据传输。统一内存允许在单个地址空间内分配可被两者访问的内存，自动迁移数据，从而简化内存管理、提高性能并增强代码可扩展性。本文将详细介绍统一内存的工作原理、优势及其使用方法，帮助开发者更高效地开发CUDA应用程序。
  • 09.09 15:12:08
    发表了文章 2024-09-09 15:12:08

    深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类

    本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化，文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作，读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用，并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
  • 09.09 15:10:27
    发表了文章 2024-09-09 15:10:27

    Transformer实战：从零开始构建一个简单的Transformer模型

    本文详细介绍了一种在自然语言处理（NLP）和序列到序列任务中表现出色的深度学习架构——Transformer模型。文章首先概述了Transformer的基本结构及其核心组件，包括自注意力机制、多头注意力、位置编码以及残差连接和层归一化等。随后，通过Python和PyTorch演示了如何构建一个简单的Transformer模型，包括位置编码和多头注意力的具体实现。通过学习本文，读者可以深入理解Transformer的工作原理并掌握其实现方法。
  • 09.09 15:09:02
    发表了文章 2024-09-09 15:09:02

    重塑神话：黑神话悟空背后的技术揭秘与代码探秘

    《重塑神话：黑神话悟空背后的技术揭秘与代码探秘》深入剖析了这款融合深厚中国文化元素的游戏在技术上的突破。文章详细介绍了高精度动作捕捉、全景光线追踪与DLSS 3.5技术、AI与游戏逻辑实现以及场景构建与渲染等多个方面，并通过代码案例展示了关键技术的实现细节。《黑神话：悟空》不仅展现了国产游戏的巨大潜力，更为整个游戏行业树立了新的标杆。未来，随着技术的不断进步，国产游戏必将创造更多奇迹。
  • 09.09 15:07:30
    发表了文章 2024-09-09 15:07:30

    CCF推荐C类会议和期刊总结：（计算机网络领域）

    该文档总结了中国计算机学会（CCF）推荐的计算机网络领域C类会议和期刊，详细列出了各类会议和期刊的全称、出版社、dblp文献网址及研究领域，为研究者提供了广泛的学术交流资源和平台。
  • 09.09 15:05:33
    发表了文章 2024-09-09 15:05:33

    CCF推荐B类会议和期刊总结：（计算机网络领域）

    中国计算机学会（CCF）推荐的B类会议和期刊在计算机网络领域具有较高水平。本文总结了所有B类会议和期刊的详细信息，包括全称、出版社、dblp文献网址及研究领域，涵盖传感器网络、移动网络、网络协议等多个方向，为学者提供重要学术交流平台。
  • 09.09 15:03:40
    发表了文章 2024-09-09 15:03:40

    CCF推荐A类会议和期刊总结（计算机网络领域）

    本文总结了中国计算机学会（CCF）推荐的计算机网络领域A类会议和期刊，这些会议和期刊代表了该领域的顶尖水平，汇聚了全球顶尖研究成果并引领前沿发展。A类期刊包括IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Mobile Computing等；A类会议包括SIGCOMM、MobiCom等。关注这些平台有助于研究人员紧跟技术前沿。
  • 09.09 14:56:59
    发表了文章 2024-09-09 14:56:59

    CCF推荐C类会议和期刊总结：(计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域)

    中国计算机学会（CCF）在计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域推荐了一系列C类会议和期刊。此汇总涵盖了各期刊和会议的全称、出版社、dblp文献网址及研究领域，为学者和研究人员提供了重要的学术交流资源。列表包括《ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems》、《Concurrency and Computation: Practice and Experience》等期刊，以及ISPA、CCGRID等会议。这些资源对推动领域内的学术交流和技术进步具有重要意义。
  • 09.09 10:45:13
    发表了文章 2024-09-09 10:45:13

    CCF推荐B类会议和期刊总结：（计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域）

    中国计算机学会（CCF）定期发布国际学术会议和期刊目录，为科研人员提供参考。本文总结了计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域的CCF推荐B类会议和期刊，包括会议和期刊的全称、出版社、dblp文献网址及领域分类。会议涵盖了SoCC、SPAA、PODC等26项重要国际会议，期刊则包括TAAS、TODAES、TECS等9种权威期刊，为相关领域的研究者提供了宝贵的资源。
  • 09.09 09:24:27
    发表了文章 2024-09-09 09:24:27

    CCF推荐A类会议和期刊总结：计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域

    中国计算机学会（CCF）2022年版推荐目录涵盖了计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域的多个A类会议和期刊。本文汇总了这些顶级资源的全称、出版社、dblp网址及领域。包括《ACM计算机系统汇刊》、《ACM存储汇刊》等期刊，以及ACM PPoPP、USENIX FAST等会议，为研究人员提供了重要学术参考。

2024年05月

  • 04.30 10:44:22
    发表了文章 2024-04-30 10:44:22

    PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实战

    随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）作为其中的重要分支，日益受到人们的关注。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，为NLP研究者提供了强大的工具。本文将介绍如何使用PyTorch进行自然语言处理的深度学习实践，包括基础概念、模型搭建、数据处理和实际应用等方面。
  • 04.30 10:42:19
    发表了文章 2024-04-30 10:42:19

    Spring Cloud：一文读懂其原理与架构

    Spring Cloud 是一套微服务解决方案，它整合了Netflix公司的多个开源框架，简化了分布式系统开发。Spring Cloud 提供了服务注册与发现、配置中心、消息总线、负载均衡、熔断机制等工具，让开发者可以快速地构建一些常见的微服务架构。
  • 04.30 10:40:17
    发表了文章 2024-04-30 10:40:17

    为何人们喜欢推理胜于训练大模型？

    在AI和机器学习领域，越来越多的人转向重视推理而非大规模模型训练。推理的即时性和高效性使其在需要快速响应的场景中占优，如自然语言处理和图像识别。推理过程的可视化能帮助用户理解模型决策，便于调试和提升性能。此外，推理在边缘计算和移动设备上的应用降低了延迟和带宽成本，同时保护了用户隐私。相比于训练大模型的高资源消耗，推理更为节能且成本效益高，尤其在数据挖掘和新知识探索方面展现出创新潜力。推理在实际应用中与训练模型相结合，提供了性能与成本的有效平衡。随着技术进步，推理将在推动人工智能领域发展中发挥更大作用。
  • 04.27 22:37:33
    发表了文章 2024-04-27 22:37:33

    AI作画原理及相关理论解析

    本文探讨了AI作画，特别是深度学习技术如何驱动这一艺术形式的发展。AI作画基于卷积神经网络（CNN），通过学习艺术作品风格和内容生成新作品。流程包括数据收集、模型训练、风格迁移和后处理。文章介绍了风格迁移理论，包括内容损失和风格损失，以及生成对抗网络（GAN）的基本概念。提供的代码示例展示了使用TensorFlow和Keras实现风格迁移的简化过程。为了优化结果，可以调整优化器、权重参数、模型选择及图像处理技术。
  • 04.27 22:16:14
    发表了文章 2024-04-27 22:16:14

    阿里云：云工开物优势详解

    阿里云推出“云工开物”高校计划，为中国在校生免费提供云服务器，降低学习门槛，激发创新潜能。通过实战项目和创新挑战赛，学生可掌握前沿技术，对接产业前沿。该计划还提供技能认证和就业支持，助力学生职业发展，构建从学习到创新再到就业的完整路径，培育未来科技人才。
  • 04.27 20:30:55
    发表了文章 2024-04-27 20:30:55

    Go vs Java：在大数据处理领域的性能对比

    Go与Java在大数据处理中各有特点。Go启动快，内存占用少，静态类型及并发模型（goroutine和channel）使其在并发性能上有优势。Java虽然启动慢，JVM内存占用高，但拥有丰富的生态系统和并发工具。代码示例展示了Go的goroutine和Java的线程池处理大数据的场景。在性能上，Go可能更优，但Java的跨平台性和生态广度使其仍被广泛应用。
  • 04.27 20:18:58
    发表了文章 2024-04-27 20:18:58

    Go与Java：在物联网领域的适用性分析

    本文对比分析了Go和Java在物联网领域的适用性。Go语言因其轻量级、高效和并发特性，适合资源受限的物联网设备，特别是处理并发连接和数据流。Java则凭借跨平台性、丰富的生态系统和企业级应用能力，适用于大型物联网系统和复杂业务场景。两者在物联网领域各有优势，开发者可根据项目需求选择合适的语言。
  • 04.27 20:11:36
    发表了文章 2024-04-27 20:11:36

    Go vs Java：内存管理与垃圾回收机制对比

    对比了Go和Java的内存管理与垃圾回收机制。Java依赖JVM自动管理内存，使用堆栈内存并采用多种垃圾回收算法，如标记-清除和分代收集。Go则提供更多的手动控制，内存分配与释放由分配器和垃圾回收器协同完成，使用三色标记算法并发回收。示例展示了Java中对象自动创建和销毁，而Go中开发者需注意内存泄漏。选择语言应根据项目需求和技术栈来决定。
  • 04.26 22:02:29
    发表了文章 2024-04-26 22:02:29

    Linux 中的文件与目录管理解析

    当谈到Linux系统，文件与目录管理是其中最基本和重要的部分之一。Linux提供了一种强大而灵活的方式来组织和管理文件和目录，让用户能够轻松地访问和操作系统中的各种数据。上一节我们说到文件的属性，本文将详细介绍Linux中的文件与目录管理的各个方面。
  • 04.26 22:00:08
    发表了文章 2024-04-26 22:00:08

    Linux 中的文件属性解析

    在 Linux 系统中，每个文件和目录有一组属性控制其操作和访问权限。了解这些属性对有效管理文件至关重要。文件属性包括：文件类型（如 `-` 表示普通文件，`d` 表示目录），权限（如 `rwx` 表示所有者权限，`r-x` 表示组和其他用户权限），所有者，组，硬链接数，文件大小和最后修改时间。通过 `chown` 和 `chmod` 命令可更改文件所有者、所属组及权限。此外，还有特殊权限（如 SUID、SGID）和 ACL（访问控制列表）提供更精细的访问控制。

2024年04月

  • 发表了文章 2024-09-10

    Kubernetes的灵魂核心：kube-scheduler

  • 发表了文章 2024-09-10

    CUDA：王者之巅——探究CUDA为何能成为并行计算的佼佼者

  • 发表了文章 2024-09-10

    一文读懂RDMA: Remote Direct Memory Access（远程直接内存访问）

  • 发表了文章 2024-09-10

    大语言模型参数真的必须要万亿以上吗？

  • 发表了文章 2024-09-10

    一文读懂deepSpeed：深度学习训练的并行化

  • 发表了文章 2024-09-10

    一文讲懂“预测滞后性”：详细解析

  • 发表了文章 2024-09-10

    验证集的划分方法：确保机器学习模型泛化能力的关键

  • 发表了文章 2024-09-10

    训练集、测试集与验证集：机器学习模型评估的基石

  • 发表了文章 2024-09-10

    一文快速读懂Transformer

  • 发表了文章 2024-09-10

    深度剖析深度神经网络（DNN）：原理、实现与应用

  • 发表了文章 2024-09-10

    一文讲懂大模型推理技术细节

  • 发表了文章 2024-09-10

    go语言学习记录（关于一些奇怪的疑问）有别于其他编程语言

  • 发表了文章 2024-09-10

    Kylin使用心得与实战经验分享

  • 发表了文章 2024-09-10

    Kubernetes与GPU的调度：前世今生

  • 发表了文章 2024-09-09

    【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi

  • 发表了文章 2024-09-09

    群智能算法：灰狼优化算法（GWO）的详细解读

  • 发表了文章 2024-09-09

    扩散模型

  • 发表了文章 2024-09-09

    群智能算法：【WOA】鲸鱼优化算法详细解读

  • 发表了文章 2024-09-09

    群智能算法：深入解读人工水母算法：原理、实现与应用

  • 发表了文章 2024-09-09

    Python爬虫技术基础与应用场景详解

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2024-04-27

    作为一个经典架构模式，事件驱动在云时代为什么会再次流行呢？

    事件驱动架构在云时代的再次流行?我来说一下我的看法： 随着云计算技术的迅猛发展，我们见证了各种架构模式的兴衰。然而，近年来，事件驱动架构（EDA, Event-Driven Architecture）再次引起了业界的广泛关注。为什么这种经典架构模式会在云时代再次流行起来呢？那么我认为是以下几个方面： 一、云时代的弹性与可扩展性需求 云计算的核心特性之一是弹性伸缩。这意味着，根据业务需求的变化，云资源可以快速地增加或减少。事件驱动架构正是基于这种弹性需求而设计的。在EDA中，事件是驱动系统行为的核心。当某个事件发生时，相关的服务或组件会被触发并执行相应的操作。这种松耦合的方式使得系统能够更容易地应对业务量的波动，从而实现资源的有效利用。 二、微服务的兴起与事件驱动的契合 近年来，微服务架构的流行也为事件驱动架构的再次兴起提供了契机。微服务将庞大的单体应用拆分成一系列小的、独立的服务，每个服务都专注于完成一个特定的业务功能。这种拆分使得系统更加灵活和可维护。而事件驱动正是微服务间通信的一种有效方式。通过发布和订阅事件，微服务之间可以实现松耦合的通信，从而提高系统的可伸缩性和可靠性。 三、实时性与响应速度的提升 在云时代，业务的实时性和响应速度成为了重要的竞争要素。事件驱动架构通过实时捕捉和处理事件，使得系统能够更快地响应业务变化。这种实时性不仅提升了用户体验，也为企业带来了更多的商业机会。 四、复杂业务场景的处理能力 随着业务复杂性的增加，传统的请求-响应模式已经难以满足需求。事件驱动架构能够处理复杂的业务逻辑和流程，通过事件的传递和触发，实现业务间的协同和联动。这种能力使得事件驱动架构在处理复杂业务场景时具有独特的优势。 五、云原生技术的支持 云原生技术的快速发展为事件驱动架构提供了强大的支持。容器化、服务网格、可观测性等技术的出现，使得事件驱动架构在云环境中更容易实现和部署。同时，云原生技术也为事件驱动架构提供了更好的可伸缩性、可靠性和安全性保障。 OK,let me see, 综上所述，事件驱动架构在云时代的再次流行并非偶然。它符合了云时代的弹性与可扩展性需求，与微服务的兴起相契合，提升了系统的实时性和响应速度，能够处理复杂的业务场景，并得到了云原生技术的有力支持。随着云计算技术的不断发展，相信事件驱动架构将在未来发挥更加重要的作用。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-04-27

    如何写出更优雅的并行程序？

    编写更优雅的并行程序主要涉及到对并发编程的理解、对多线程控制的掌握以及合理利用现有的并行工具。以下是我个人的一些关键的指导原则和实践，后面我再给出一个使用Java编写的demo，ok： 指导原则和实践 理解并发模型： 共享内存模型：线程间通过共享内存进行通信，需要处理同步问题。消息传递模型：线程间通过消息进行通信，通常用于分布式系统。 选择合适的同步机制： synchronized关键字：用于保护共享资源，防止并发修改。ReentrantLock：提供了更灵活的锁定机制，包括尝试获取锁、可中断获取锁等。volatile关键字：确保变量的可见性。Atomic类：提供原子操作，无需额外同步。 避免死锁和活锁： 确保锁的顺序一致，避免循环等待。使用锁超时和检测机制。 利用并行工具： Java的Executor框架：用于管理线程池和任务执行。ForkJoinPool：适用于可以拆分为子任务的问题。Stream API：支持并行流操作，简化并行数据处理。 考虑性能和资源消耗： 线程不是免费的，过多的线程会导致上下文切换和资源争用。使用性能分析工具来监控和调优并行程序。 Java代码,demo 一下：使用ForkJoinPool进行并行计算 假设呢，我们有一个任务，需要计算一个数组中所有元素的平方和。我们可以使用ForkJoinPool来并行处理这个任务。 import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveAction; public class ParallelSquareSum { // 阈值，当数组长度小于此值时不再拆分任务 private static final int THRESHOLD = 1000; // 使用ForkJoinPool执行并行计算 public static void main(String[] args) { int[] array = new int[1000000]; // 初始化数组... ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); SquareSumTask task = new SquareSumTask(array, 0, array.length); long sum = pool.invoke(task); System.out.println('Sum of squares: ' + sum); } // 自定义任务类，继承RecursiveAction static class SquareSumTask extends RecursiveAction { private final int[] array; private final int start; private final int end; SquareSumTask(int[] array, int start, int end) { this.array = array; this.start = start; this.end = end; } @Override protected void compute() { if (end - start THRESHOLD) { // 如果数组长度小于阈值，直接计算 long sum = 0; for (int i = start; i end; i++) { sum += array[i] * array[i]; } setRawResult(sum); } else { // 否则，拆分任务并递归执行 int mid = (start + end) >>> 1; SquareSumTask leftTask = new SquareSumTask(array, start, mid); SquareSumTask rightTask = new SquareSumTask(array, mid, end); invokeAll(leftTask, rightTask); // 合并结果 long leftSum = leftTask.getRawResult(); long rightSum = rightTask.getRawResult(); setRawResult(leftSum + rightSum); } } } } OK, let me see , 在这个示例中，我们定义了一个SquareSumTask类，它继承自RecursiveAction。当数组长度超过阈值时，任务会被拆分为两个子任务并递归执行。最后，子任务的结果会被合并得到最终的总和。我们使用ForkJoinPool来执行这个任务，并打印出计算得到的平方和。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-04-27

    十六进制怎么转换成十进制

    十六进制（Hexadecimal）转换为十进制（Decimal）是一个相对简单的数学过程。十六进制数基于16，它使用数字0-9以及字母A-F来表示数值，其中A代表10，B代表11，以此类推，F代表15。 转换十六进制到十进制的基本步骤（这里着重看一下子）： 从十六进制数的最右边开始，将每个十六进制位转换为对应的十进制数。将转换后的十进制数乘以16的相应次方（从右边开始，第一个位是16^0，第二个位是16^1，以此类推）。将所有乘积相加，得到的结果就是十六进制数对应的十进制数。 我是学java的，那么我来给一个Java代码，用于将十六进制字符串转换为十进制整数： public class HexToDecimalConverter { public static void main(String[] args) { String hexNumber = 'A3F'; // 示例十六进制数 int decimalNumber = hexToDecimal(hexNumber); System.out.println('十六进制数 ' + hexNumber + ' 转换为十进制是: ' + decimalNumber); } public static int hexToDecimal(String hex) { int decimal = 0; int base = 1; // 从字符串的末尾开始遍历 for (int i = hex.length() - 1; i >= 0; i--) { char c = hex.charAt(i); // 如果是0-9之间的数字字符 if (c >= '0' && c '9') { decimal += (c - '0') * base; } // 如果是A-F之间的字母字符 else if (c >= 'A' && c 'F') { decimal += (c - 'A' + 10) * base; } // 每次迭代，基数变为原来的16倍 base = base * 16; } return decimal; } } 我来解释一下哈，在这个示例中，hexToDecimal 方法接受一个十六进制字符串作为输入，并返回其对应的十进制整数。代码通过遍历输入字符串的每个字符，将其转换为相应的十进制值，并乘以适当的16的次方，然后将所有乘积相加得到最终结果。看懂了吗bro,666走一波！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-04-27

    在做程序员的道路上，你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃？

    在程序员的道路上，我个人掌握了一些关键的概念和技术，它们让我感受到了自身技能的显著飞跃。具体如下，一一道来： 面向对象编程（OOP）：理解OOP的四大特性——封装、继承、多态和抽象，使我能够将数据和操作数据的方法组织成类和对象。这种结构化的编程方式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。 数据结构与算法：深入学习常见的数据结构和算法，如链表、栈、队列、二叉树、排序算法和搜索算法等，让我能够更有效地解决复杂问题，并优化代码的性能。 函数式编程：**函数式编程强调函数作为一等公民和避免状态变更的思想。掌握这种编程范式后，我能够写出更加简洁、模块化和易于测试的代码。 异步编程与事件驱动：在现代Web应用中，处理异步操作和事件至关重要。我学习了Promise、async/await以及事件循环等概念，使我的应用能够更高效地处理用户输入、网络请求等异步任务。 设计模式：设计模式是解决常见软件设计问题的最佳实践。通过学习和应用设计模式，我能够编写出更加灵活、可维护和可扩展的代码。 测试驱动开发（TDD）：采用TDD方法，我能够在编写代码之前先定义测试，从而确保代码的正确性和可测试性。这种开发方式也促使我更加关注代码的设计和质量。 持续学习与跟进新技术（这一点非常非常的important！！！）：技术是不断进步的，我始终保持对新技术和新工具的关注和学习。无论是新的编程语言、框架还是开发工具，我都努力跟上时代的步伐，以保持竞争力。 总之吧，这些关键概念和技术的学习和应用，使我的编程技能得到了显著提升。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-04-27

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    个人经验哈，欢迎评论区和老群群交流一下。 我认为，在JavaScript编程中，的确有很多常见的编程'套路'或习惯，这些习惯其实很有助于写出更清晰、更可维护的代码。以下是一些我认为平时掌握的主要习惯： 1. 使用严格模式：在脚本或函数的开头使用 'use strict'; 可以启用严格模式，这有助于捕获一些常见的错误，比如使用未声明的变量。 'use strict'; let x = 5; // 尝试使用未声明的变量会导致错误 // let y = z; 2. 变量命名：使用驼峰命名法（camelCase），对于构造函数或类使用大写字母开头（PascalCase）。变量名应该具有描述性，以清楚地表达其用途。 let userName = 'JohnDoe'; class User { constructor(name) { this.name = name; } } 3. 避免全局变量：全局变量可能导致意外的副作用和命名冲突。尽可能将变量限制在最小的作用域内。 function processData(data) { let processedData = data.map(item => item * 2); // processedData 只在 processData 函数内部存在 return processedData; } 4. 函数应只做一件事：每个函数应该只做一件事，并且应该做得很好。这有助于代码的可读性和可维护性。 function validateInput(input) { // 验证输入 } function processInput(input) { // 处理输入 } 5. 使用模块：JavaScript支持模块系统，允许你将代码分割到不同的文件中，然后在需要时导入。这有助于组织代码，防止命名冲突，并提高可重用性。 // 在 moduleA.js 中 export function doSomething() { // ... } // 在另一个文件中 import { doSomething } from './moduleA.js'; doSomething(); 6. 使用异步编程：JavaScript是单线程的，因此使用异步编程可以避免阻塞主线程，提高应用的响应性。Promise、async/await 是常用的异步编程方法。 async function fetchData() { let response = await fetch('https://api.example.com/data'); let data = await response.json(); return data; } 7. 注释你的代码：虽然好的代码应该尽量自解释，但有时候注释仍然很有用，特别是当代码执行复杂的逻辑或算法时。注释应该解释代码的目的，而不是重复代码本身。 // 这个函数计算并返回数组中所有数字的总和 function sumArray(arr) { let sum = 0; for (let i = 0; i arr.length; i++) { sum += arr[i]; } return sum; } 8. 代码格式化：使用一致的代码格式化风格，比如缩进、空格和换行，可以提高代码的可读性。很多编辑器和IDE都支持自动格式化代码。 好了，就先说这么多吧，这些只是大家平时常用的一些基本的编程习惯，实际上还有很多其他的技巧和策略可以帮助你写出更好的JavaScript代码。我认为，好的代码不仅仅是能工作的代码，其实吧，它肯定啊还是易于理解和维护的代码，你们说对吗。 欢迎追加，gogogo！！
    踩0 评论0
  • 提交了问题 2024-04-24

    ModelScope模型即服务在部署过程中遇到性能瓶颈的排查与优化

  • 回答了问题 2024-04-24

    如何让系统具备良好的扩展性？

    要让系统具备良好的扩展性，我们可以从多个维度进行考虑和设计。以下是一些关键的工程实践和建议： 1. 模块化设计 解耦：将系统拆分为多个独立的模块，每个模块负责特定的功能。这样，当需要添加新功能或修改现有功能时，只需要关注相关的模块，而不会影响到其他部分。接口定义：模块之间通过清晰的接口进行通信，确保模块之间的依赖关系明确且可控。这有助于降低系统的复杂度，提高可维护性。 2. 微服务架构 服务拆分：将大型系统拆分为一系列小型、独立的服务。每个服务都运行在独立的进程中，通过轻量级的通信机制（如REST API、gRPC）进行交互。弹性伸缩：利用容器化技术和自动化部署工具，可以轻松地实现服务的水平扩展和缩容。根据业务需求，动态调整服务的实例数量，确保系统能够应对各种负载变化。 3. 缓存策略 数据缓存：使用缓存技术（如Redis、Memcached）来存储热点数据，减少对数据库的访问压力。通过合理的缓存策略，可以显著提高系统的响应速度和吞吐量。计算缓存：对于计算密集型任务，可以考虑使用缓存来存储中间结果或计算结果。这样，当相同的请求再次到来时，可以直接从缓存中获取结果，避免重复计算。 4. 异步处理 消息队列：使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来处理耗时的操作或跨服务的调用。将任务异步地发送到队列中，由后台工作线程或服务来处理。这样，主线程可以继续处理其他请求，提高系统的并发能力。事件驱动：采用事件驱动的方式来进行系统间的通信和协作。当某个事件发生时，触发相应的处理逻辑，实现系统的解耦和可扩展性。 5. 自动化运维 持续集成/持续部署（CI/CD）：通过自动化构建、测试和部署流程，确保代码质量并快速响应变更。这有助于减少人为错误，提高系统的稳定性和可扩展性。监控与告警：建立完善的监控体系，实时收集系统的性能指标和运行状态。设置合理的告警阈值，当系统出现异常或性能瓶颈时，及时发出告警并采取相应的处理措施。 6. 伸缩性设计 水平伸缩：通过增加或减少服务实例的数量来应对流量变化。这可以通过自动化脚本或云服务商提供的弹性伸缩服务来实现。垂直伸缩：根据系统性能需求，动态调整服务实例的硬件配置（如CPU、内存）。这可以通过容器编排工具（如Kubernetes）或云服务商提供的自动伸缩策略来实现。 同学们，通过上面几个方法，我们可以知道，要让系统具备良好的扩展性，我们需要从模块化设计、微服务架构、缓存策略、异步处理、自动化运维以及伸缩性设计等多个方面进行综合考虑和实施。通过不断地优化和改进，我们可以构建一个高效、稳定且易于扩展的系统。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-04-24

    如何处理线程死循环？

    线程死循环是编程中经常遇到的问题之一，它指的是线程陷入了一个无法退出的循环中，导致程序无法继续执行其他任务或响应外部事件。处理线程死循环的方法通常包括以下几个步骤： 识别死循环： 观察程序的运行状况，看是否有线程长时间处于忙碌状态。使用调试工具检查线程的堆栈跟踪，查看是否有重复的调用序列。分析代码，特别是循环和递归部分，看是否有可能导致无限循环的条件。 分析原因： 检查循环条件是否可能永远为真。查看是否有外部输入或状态变化未能正确更新循环条件。分析是否有并发问题导致循环条件被意外修改。 修复代码： 修改循环条件，确保循环最终能够退出。增加退出循环的逻辑，如检测到某个条件时通过break或return退出循环。如果是并发问题导致的死循环，考虑使用锁或其他同步机制来确保线程安全。 添加监控和日志： 在关键位置添加日志记录，以便追踪程序的运行状态。使用性能监控工具来检测线程的活动和性能瓶颈。在长时间运行的循环中添加定期检查点，以便能够手动中断或调整线程的行为。 测试： 在修复代码后，进行充分的测试以确保问题得到解决。使用不同的输入和场景进行测试，确保在各种情况下线程都能正常退出循环。 预防措施： 在编写循环和递归代码时，始终考虑退出条件。使用代码审查和静态分析工具来提前发现潜在的死循环问题。在涉及多线程编程时，特别注意线程安全和同步问题。 考虑使用超时机制： 对于可能陷入长时间运行的操作，考虑设置超时机制。如果操作在指定时间内未完成，则中断并抛出异常。 处理线程死循环需要耐心和细致的分析。有时候，问题可能并不明显，需要多次审查和测试才能找到根本原因。此外，使用好的编程实践和工具也可以帮助预防这类问题的发生。
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息
勋章
关注
粉丝