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发表了文章 2025-09-01
AMD Ryzen AI Max+ 395四机并联：大语言模型集群推理深度测试
本文介绍了使用四块Framework主板构建AI推理集群的过程，并基于AMD Ryzen AI Max+ 395处理器进行大语言模型推理性能评估。集群支持CPU、GPU及混合推理，配合Beowulf AI Cluster工具实现快速部署。测试涵盖单节点性能、能效比、网络与GPU加速表现，重点分析并行推理能力及现有开源工具的适用性与局限性。
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发表了文章 2025-06-24
nanoVLM: 简洁、轻量的纯 PyTorch 视觉-语言模型训练代码库
nanoVLM 是一个基于 PyTorch 的轻量级工具包，专为训练视觉语言模型（VLM）设计。它结构简洁、易于理解，适合初学者快速上手。支持在免费 Colab Notebook 上训练，结合视觉 Transformer 与语言模型，实现图像理解和文本生成。项目受 nanoGPT 启发，注重代码可读性与实现效率。
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发表了文章 2025-06-23
实现企业级 MCP 服务统一管理和智能检索的实践。
本文将深入剖析 MCP Server 的五种主流架构模式，并结合 Nacos 服务治理框架，为企业级 MCP 部署提供实用指南。
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发表了文章 2025-03-13
智能运维在IT管理中的实践与探索
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了智能运维（AIOps）技术在现代IT管理中的应用，通过分析其核心组件、实施策略及面临的挑战，揭示了智能运维如何助力企业实现自动化监控、故障预测与快速响应，从而提升整体运维效率与系统稳定性。文章还结合具体案例，展示了智能运维在实际环境中的显著成效。
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发表了文章 2025-02-19
linux下交叉编译licensecc
通过本文的步骤，您可以在Linux环境下成功交叉编译LicenseCC。本文详细介绍了环境准备、工具链安装、源代码下载、CMake配置、编译和验证的全过程。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。
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发表了文章 2024-12-02
智能运维在IT管理中的实践与探索
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了智能运维（AIOps）技术在现代IT管理中的应用，通过分析其核心组件、实施策略及面临的挑战，揭示了智能运维如何助力企业实现自动化监控、故障预测与快速响应，从而提升整体运维效率与系统稳定性。文章还结合具体案例，展示了智能运维在实际环境中的显著成效。
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提交了问题
2021-02-03
[一天一个进阶系列] - MyBatis基础篇
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提交了问题
2018-06-01
而台湾儿童玩儿他
暂无更多信息
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发表了文章
2025-09-01
AMD Ryzen AI Max+ 395四机并联：大语言模型集群推理深度测试
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发表了文章
2025-09-01
近端策略优化算法PPO的核心概念和PyTorch实现详解
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发表了文章
2025-06-24
nanoVLM: 简洁、轻量的纯 PyTorch 视觉-语言模型训练代码库
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发表了文章
2025-06-23
实现企业级 MCP 服务统一管理和智能检索的实践。
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发表了文章
2025-03-13
智能运维在IT管理中的实践与探索
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发表了文章
2025-02-19
linux下交叉编译licensecc
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发表了文章
2024-12-02
智能运维在IT管理中的实践与探索
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