PHP爬虫的使用与开发
本文深入探讨了PHP爬虫的使用与开发，涵盖基本原理、关键技术、开发实践及优化策略。从发送HTTP请求、解析HTML到数据存储，再到处理反爬机制，全面指导读者构建高效可靠的爬虫程序。
Ascend推理组件MindIE LLM
MindIE LLM是基于昇腾硬件的大语言模型推理组件，提供高性能的多并发请求调度与优化技术，如Continuous Batching、PageAttention等，支持Python和C++ API，适用于高效能推理需求。其架构包括深度定制优化的模型模块、文本生成器和任务调度管理器，支持多种模型框架和量化方式，旨在提升大规模语言模型的推理效率和性能。
ATB算子实现原理解读
本文详细介绍了Ascend Transformer Boost（ATB）加速库中三种类型算子的执行流程及其与CANN中其他算子的区别。文章首先概述了ATB算子的实现步骤，接着深入解析了单算子和图算子的执行流程，包括kernel图构建、输入准备、内存计算、tiling数据处理及任务下发等环节。此外，还探讨了ATB在host侧性能优化上的几种机制，如Tiling Cache、Setup与InferShape复用、Runner Pool等，以及ATB中的内存优化与管理策略。最后，介绍了Context类的功能和作用，包括它如何管理ATB内部的各种公共资源。
ATB概念之：算子tiling
算子 tiling 是一种优化技术，用于提高大规模张量运算的计算效率。它通过将大任务分解为小块，优化内存使用、支持并行计算，并防止内存溢出。在ATB中，tiling data指kernel的分片参数，用于指导计算。ATB提供了三种 tiling data 搬移策略：整体搬移、多stream搬移及随kernel下发搬移，旨在优化内存拷贝任务，提高计算效率。
Ascend上的FlashAttention实现
FlashAttention是优化Transformer模型计算效率和内存使用的技术，通过减少存储访问开销提升性能。它采用Tiling、Recomputation、分块SoftMax等策略，减少HBM访问，加速计算，并在昇腾AI处理器上实现了显著的性能提升。
Hymba: 结合注意力头和SSM头的创新型语言模型方案
NVIDIA提出的Hymba架构，通过在同一层中结合注意力头和状态空间模型（SSM）头，实现了计算效率和记忆回溯能力的双重提升。核心创新包括并行混合头设计、可学习的元令牌和KV缓存优化，使得Hymba在多项基准测试中表现出色，尤其在处理长序列文本时优势明显。
数据库执行查询请求的过程？
客户端发起TCP连接请求，服务端通过连接器验证主机信息、用户名及密码，验证通过后创建专用进程处理交互。服务端进程缓存以减少创建和销毁线程的开销。后续步骤包括缓存查询（8.0版后移除）、语法解析、查询优化及存储引擎调用，最终返回查询结果。
什么是反向代理
反向代理是一种部署在服务器前端的代理技术，它接收客户端请求并转发给内部服务器，对外隐藏真实服务器。其主要功能包括负载均衡、安全防护和缓存加速，有效提升服务器性能和安全性。