运维进度看板工具通过可视化任务流程，提升运维团队协作效率与透明度，解决任务无人跟进、信息碎片化、责任不清等问题，助力任务高效流转与项目有序推进。

在工作中有时候会遇到敏感接口被刷的情况，主要是这些敏感接口没有做防刷处理

Qwen2.5-Max 是通义实验室推出的最先进MoE模型，在推理、知识和代码任务中表现卓越，已在超20万亿token上预训练，并通过SFT和RLHF优化。在多项基准测试中领先，如Arena-Hard达89.4，MMLU-Pro为76.1，性能超越DeepSeek V3、GPT-4o等模型，成为当前最佳开源模型。可通过Qwen Chat和API使用，适用于开发者、研究者及AI爱好者探索前沿AI能力。

《HarmonyOS Next未成年人守护盾：3分钟搞定全自动分龄保护开发指南》详解华为“未成年人模式”开发要点，涵盖适龄应用判断、系统接口调用、远程守护等功能，助力开发者快速实现合规的儿童上网保护功能。

本文介绍了看板管理在产品研发团队中的应用价值，通过可视化方式呈现任务状态，提高团队协作效率。文章详细解析了五种看板的应用场景，包括Sprint Board、产品迭代计划、用户反馈收集、周报看板及项目整体进度看板，旨在帮助团队更高效地管理和推进项目。

本文介绍了6款高效的项目进度跟踪工具，包括Banli Kanban、TeamGantt、ZenHub、LiquidPlanner、Smartsheet和Redmine，详细阐述了它们的特点、适用场景及推荐理由，旨在帮助团队根据自身需求选择最合适的工具，提升项目管理效率和团队协作能力。

推理系统是一种专门用于部署和执行神经网络模型预测任务的AI系统，类似于Web服务或移动端应用，但专注于AI模型的部署与运行。它支持将模型部署到云端或边缘端，处理用户请求。本文介绍了训练与推理的基本流程、两者差异、推理系统的优化目标及挑战，并对比了推理系统与推理引擎的流程结构，强调了设计推理系统时需考虑的优化目标，如灵活性、延迟、吞吐量、高效率、扩展性和可靠性。同时，文章还讨论了推理系统与推理引擎的区别，帮助读者深入了解推理引擎的核心技术。

【1月更文挑战第10天】AIGC对新闻伦理的冲击以及应对

mnn-llm: 大语言模型端侧CPU推理优化

每一种回收器的日志格式都是由其自身的实现决定的，换而言之，每种回收器的日志格式都可以不一样。但虚拟机设计者为了方便用户阅读，将各个回收器的日志都维持一定的共性。本文简单介绍下这些共性。