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摘要：随着大语言模型（LLM）的快速发展，推理算力需求呈现爆发式增长。国产超算节点凭借强大的并行计算能力和完善的软硬件生态，成为部署DeepSeek等大模型的重要平台。本文系统探讨了在国产超节点上部署DeepSeek模型的全栈优化策略，包括硬件适配、软件栈优化、模型压缩、并行计算和系统调优等关键技术。通过针对性优化，如算子融合、量化压缩、分布式推理等，可显著提升模型推理效率。实践表明，国产平台能高
摘要：Elasticsearch与Groq硬件推理引擎结合，显著提升LLM查询速度。Groq的LPU芯片架构专为高速LLM推理设计，能保持毫秒级响应时间。通过案例演示，使用Groq可将自然语言搜索延迟从1.5秒降至250ms，满足SLA要求。Elastic Agent Builder现已支持Groq连接，测试显示其性能比内置LLM快3倍。这种组合为图像理解、摘要生成等实时AI应用开辟了新可能。
本文经过大量案例总结和踩坑复盘，归纳整理了Elastisearch集群在写入性能优化方面一些常用的优化技巧和避坑指南。
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由Elastic公司开发。它构建在Apache Lucene搜索引擎库之上，提供了一个强大的全文搜索和分析引擎，它结合kibana、Logstash、Beats，是一整套技术栈，被叫做ELK，适用于各种用例，包括文本搜索、日志分析、实时数据分析、监控和报警等。上述配置文件即表示添加扩展词典ext.dic，它就会在当前配置文件所在的目录
也就是说，新插入的文档在刷新到段（内存中）之前，是不能被搜索到的。同理，聚合的前半部分 query 中如果有基于时间查询，或者后半部分 aggs 部分中有基于时间聚合的，建议都使用 datemath 方式做缓存处理以优化性能。如下图所示，Elasticsearch 中的 1 个索引由一个或多个分片组成，每个分片包含多个segment（段），每一个段都是一个倒排索引。因此，在 CPU 资源不是瓶颈的
需要解决的问题~在传统开发模式中，将日志信息写入到文件是比较常见的做法，在单节点情况下直接去服务器查看本地文件，通过grep~~进行过滤，或者把文件下载到本地，通过ctrl+f进行查询，非常麻烦，如果是一个分布式系统，出现点问题需要挨个节点去排查日志，而且在日志量比较大的情况，无论是存储日志，查询日志，都非常麻烦，下面将通过整合logback kafka elasticsearch kiban..
当端到端测试套件的执行时间从几分钟膨胀到半小时，每天的完整运行次数变得屈指可数时，优化就成了迫在眉睫的工程必需品。本文将分享我们团队将一个长达45分钟的测试套件系统性优化至8分钟的实战经验，从并行化、智能等待到底层资源拦截，为你提供10个经过验证、立竿见影的性能提升技巧。
导语 | 随着业务的发展，系统日益复杂，功能愈发强大，用户数量级不断增多，设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加，当发展到某个量级时，这些因素会导致系统变得臃肿不堪，服务质量难以保障，系统稳定性变差，耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们：要有勇气和自信重构服务，提供更先进更优秀的系统。文章作者：刘敏，腾讯基础架构研发工程师。前言自今年三月份以来天机阁用户数快速上涨，业务总体接入数达到100
我们将遵循“由表及里”的原则，从最见效、最易实施的优化手段开始，逐步深入到更底层的调优技巧。Elasticsearch 以其强大的全文搜索和分析能力闻名，但随着数据量的膨胀和查询复杂度的增加，性能问题会逐渐浮现。本文介绍的 10 个技巧，从内存分配到索引设计，再到查询编写和集群管理，覆盖了 Elasticsearch 性能优化的主要方面。脚本（Scripting）非常强大，可以实现复杂的自定义逻辑
摘要：最新调查显示，生成式AI和OpenTelemetry正重塑企业可观测性领域。85%的组织已采用GenAI进行可观测性分析，预计两年内将达98%，主要应用于数据关联、根因分析等场景。OpenTelemetry采用率翻倍，11%已投入生产。报告指出，供应商需重点集成GenAI功能、完善OTel支持并提供LLM可观测性方案，这些将成为2026年评估可观测性平台的核心标准。尽管当前GenAI效率提升
Elastic推出内置在Elasticsearch中的自动化引擎Elastic Workflows，将脚本化自动化和AI驱动的自动化统一在一个平台中。该方案解决了数据孤岛问题，无需构建额外集成即可直接访问数据上下文，同时兼顾传统自动化的可靠性与AI的推理能力。Workflows采用YAML定义，支持事件驱动和组合调用，并与Elastic Agent Builder的AI代理深度集成，使代理既能推理
GitHub 是全球最大的代码托管与协作平台，它基于 Git 提供版本控制、代码审查、项目管理、持续集成等功能。无论是个人开发者还是企业团队，都可以在 GitHub 上实现从编码到部署的完整流程。提交 Pull Request → 代码审查 → Merge 到主分支。在项目周期中，可以设置目标版本或阶段目标。在 GitHub 上新建分支并提交更改。或在 GitHub 新建仓库时自动生成。提交后，G
Elasticsearch作为一个成熟的开源框架，对主流的多种客户端语言都支持，比如Java，JavaScript ，PHP，.Net，Python，Ruby，CURL当然还有一些小众的语言，虽然es官网没支持，但是个人开发者也有一些开源的，具体的可在es官网clients地址查看：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/i
Git 是一款非常流行的版本控制工具，它的分布式特性非常适合团队协作，也为个人开发者提供了很好的代码管理方式。本教程主要介绍了 Git 的基本使用方法，包括 Git 的安装、配置、创建仓库、添加文件、提交修改、分支管理等。通过本教程的学习，用户可以更好地理解 Git 的工作原理，熟练掌握 Git 的基本操作方法。Git 的分支管理是其最大的特点之一，用户可以轻松地创建、切换和合并分支，从而实现代码
网易云信引入 Apache Doris 统一了原有 Elasticsearch、InfluxDB 和 Hive 多技术栈系统。凭借其高性能和易扩展的特点，提供一站式的数据存储和分析服务。实现机器成本降低 70%、实时场景查询提速 11 倍、离线任务耗时缩短 80% 的显著收益。
Logstash 用于将日志或数据导入 Elasticsearch。Kibana 是 Elasticsearch 的可视化分析工具。Elasticsearch（简称 ES）是一个基于。Dev Tools（在线执行 ES 查询）它可以存储海量数据并在毫秒级内完成搜索。的分布式搜索和分析引擎，用于。Visualize 图表分析。Dashboard 仪表盘。Discover 实时搜索。
继续了解ES.按照学习路线图，这篇博客介绍如下2点：【本期】1、 安装中文分词器 IK2、深入复合查询与高亮显示。
摘要：本文详细讲解如何用C语言实现一个简化版Shell命令行解释器。主要内容包括：1) Shell工作原理分析，重点阐述进程控制（fork/exec/wait）和命令解析流程；2) 关键技术实现：提示符生成、字符串分割（strtok）、环境变量处理、内建命令（cd/echo/env/export）与外部命令区分；3) 完整代码实现，涵盖命令获取、解析、执行全流程。通过该项目可深入理解操作系统进程模
Elastic 9.3正式发布，带来多项创新功能：新增Elastic Workflows技术预览，实现数据自动化处理；Elastic Agent Builder正式上线，简化AI代理开发；集成Jina AI模型提供多语言嵌入能力；通过NVIDIA cuVS实现GPU加速向量索引，提升12倍吞吐量。在可观测性方面，新增日志压缩和Amazon Bedrock集成；安全功能增强实体风险分析和自动化响应。
本文详细介绍了在银河麒麟操作系统（ARM64架构）和鲲鹏920 CPU环境下对华为昇腾300IA2推理卡进行完整评测的流程。内容涵盖硬件识别、驱动安装、环境配置到模型部署与性能测试的全过程，提供详细的命令行操作指南。评测流程包括：确认系统架构、安装NPU固件和驱动、配置CANN工具包、部署Qwen2.5-7B大模型（需将bfloat16改为float16）、启动推理服务容器，以及进行性能评测和常见
《从IDE插件到终端原生Agent：ClaudeCode引发的编程效率革命》 摘要：本文深度剖析了ClaudeCode如何实现从传统IDE插件到终端原生Agent的跨越式进化。其核心技术突破在于：1）基于MCP协议的自主上下文检索能力；2）"思考-行动-观察"的自适应闭环机制；3）完善的权限边界管理。实战案例显示，ClaudeCode能将典型开发任务耗时从90分钟压缩至18分钟
摘要：Elastic推出工作流自动化功能，通过YAML定义实现Elasticsearch平台内的自动化流程。工作流包含触发器、输入参数和执行步骤，支持查询数据、条件分支、调用API及集成外部服务。文章演示了创建国家公园索引的示例工作流，展示索引操作、条件逻辑和数据流转功能，并介绍了与AI代理的集成方式。该功能目前处于技术预览阶段，可用于搜索、可观测性和安全等场景的自动化处理。
书匠策AI的出现，让期刊论文写作从“孤独修行”变为“团队协作”。它不是要取代你的思考与创作，而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点，让你在保留学术自主性的同时，获得更高效的写作支持。），或微信公众号搜索“书匠策AI”，开启你的智能科研之旅——让每一篇论文都成为思想与技术的完美共舞，让学术之路因智能而更高效、更从容！
三菱PLC控制东芝4轴机器人程序，有完整的PLC程序带注释，结构清楚，信捷触摸屏程序，电气图纸，东芝机械手程序，适合你学习应用，附赠东芝机器人编程软件，可以模拟运行。嘿，各位自动化爱好者！今天我要给大家分享一个超棒的学习项目，那就是三菱 PLC 控制东芝 4 轴机器人的相关内容。这个项目涵盖了完整的 PLC 程序（还带有注释哦）、信捷触摸屏程序、电气图纸，还有东芝机械手程序，并且还附赠了可以模拟运
摘要：金融服务行业正从传统数据访问向"数据无处不在"的智能决策模式转变。Elastic通过实时上下文搜索技术，帮助金融机构实现嵌入式智能决策。其解决方案整合结构化/非结构化数据流，支持欺诈检测、合规审查等实时应用，同时通过Streams实现持续数据处理和AgentBuilder确保人工监督。领先机构已采用该技术统一数据基础，提升决策速度与准确性。这种企业级数据能力将成为2030
金融服务AI面临的关键挑战已从模型能力转向上下文管理。Elastic提出"上下文工程"概念，强调在实时性、治理和可解释性方面为AI系统提供支持。文章指出，金融行业特有的监管要求、数据分散性和实时决策需求，使得上下文管理成为AI应用的决定性因素。Elastic平台通过统一数据、强化治理、支持复杂查询等功能，帮助金融机构构建可信的AI决策系统，在欺诈检测、客户服务、风险管理等场景实
中国企业软件产业面临系统性困局：2025年行业规模将超13.7万亿，但40%企业亏损，利润率不足2%。六大因素正摧毁产业根基：1）"白嫖文化"导致价值认知塌陷；2）开源异化为内卷工具；3）外包模式陷入低水平重复；4）"最低价中标"制度逆向淘汰优质企业；5）国央企数科公司挤压中小企业；6）AI大模型短期加剧价格战。破局需构建"标准化+智能化+生态化&
作者：来自 Elastic探索用于生成式 AI 沙箱的配方，为开发者提供一个安全的环境来部署应用原型，同时实现隐私和创新。动手体验 Elasticsearch：深入了解我们的，开始一个，或者现在就在你的上尝试 Elastic。构建生成式 AI（GenAI）应用正在风靡一时，而上下文工程（context engineering），也就是为大型语言模型（- LLM）提供所需的提示结构和数据，使其在不自
OpenClaw 是一款开源的本地 AI 助手，支持在你自己的服务器上部署，通过钉钉、飞书、WhatsApp、Telegram 等聊天工具交互。与云端 SaaS 服务不同，OpenClaw 让你完全掌控数据隐私，可以执行系统命令、浏览网页、管理文件，甚至编写代码。本教程将手把手教你在 Linux 系统下安装 OpenClaw 并对接钉钉机器人，打造专属的智能助理。注意：本教程在 Linux 系统下
OpenClaw 是一款开源的本地 AI 助手,支持在你自己的服务器上部署,通过飞书、WhatsApp、Telegram 等聊天工具交互。与云端 SaaS 服务不同,OpenClaw 让你完全掌控数据隐私,可以执行系统命令、浏览网页、管理文件,甚至编写代码。本教程将手把手教你在 Linux 系统下安装 OpenClaw 并对接飞书机器人,打造专属的智能助理。注意：本教程在 Linux 系统下进行。
本文介绍了Git的基本下载安装流程和常用操作指南。首先提供了Git下载链接和详细安装教程，包括用户信息配置、SSH密钥生成方法。详细说明了如何创建远程仓库并关联本地仓库，以及代码提交推送的全过程。文章还对比了merge和rebase两种合并分支方式的区别：merge保留提交历史适合团队协作，rebase简化历史记录适合个人开发，并特别强调main分支不能使用rebase。最后给出了Git常用操作流
1.打开Git Bash2.设置用户信息git config --global user.name"itcast"git config --global user.email "hello@itcast.cn"查看配置信息git config --global user.namegit config --global user.email有些常用的指令参数非常多，每次都要输入好多参数，我们可以使用
2026年3月21日，ElasticMeetup上海站将在徐汇区模速空间举办。活动由Elastic、悦高软件和新智锦绣联合主办，聚焦Elasticsearch技术与AI应用。主要内容包括：Elastic社区布道师刘晓国分享向量搜索及AI Agents开发；腾讯云、阿里云专家解析百亿级AI搜索实践；悦高软件介绍多源实时CDC同步引擎ElasticRelay；以及Elastic中国架构师朱杰探讨AI驱
本文探讨了如何结合LangGraph和Elasticsearch构建人机协同(HITL)系统。该系统通过让用户参与决策过程，提升了AI输出的可靠性和上下文感知能力。文章以法律案例查询为例，展示了工作流程：系统先通过Elasticsearch检索相关判例，然后让律师选择最相关的案例，在生成初步分析后检测歧义并请求用户澄清，最终生成完整法律意见。这种架构适用于多种低容错场景，如合规审查和决策支持，既能
接触新东西，最好有一个完整的学习路径图，网上文章往往比较零散，官网吧说实话人家介绍东西思维方式跟我们还是有差别的，还是不能快速初窥门径。AI可以极快加速这个过程。我按照豆包提供的路径做了如下事情：1、docker本地(Mac)部署ES和Kibina；2、使用kibana的图形化开发工具，熟悉基本的CURD。
本文记录了在天启AIO-3576Q38开发板上适配XC7160摄像头的详细过程。通过修改内核驱动文件、配置Kconfig和Makefile，并调整设备树配置，最终成功实现了4K视频录制功能。调试过程中解决了GPIO冲突问题，验证了摄像头驱动加载情况，并通过gst-launch命令测试了不同分辨率的视频录制效果。文章提供了完整的调试日志和配置修改步骤，为类似硬件平台的摄像头适配工作提供了参考。
本文介绍了一个实用的Git提交记录查看器的设计与实现。该工具采用Flutter框架开发，包含提交历史列表、分支信息和详细提交视图。核心功能包括：使用StatefulWidget管理动态提交数据，设计完整的GitCommit数据模型，实现三态界面（加载、空状态、正常列表）以及人性化的时间显示格式。查看器通过卡片式布局展示提交信息，包括作者头像、提交消息、变更统计等，并支持点击查看详细提交内容。该工具
本文记录了在天启AIO-3576Q38开发板上适配xc7160摄像头的完整过程。通过修改内核驱动文件，包括添加xc7160.c驱动、更新Makefile和Kconfig配置，并在.config和defconfig中启用相关选项，最终实现了摄像头功能的正常调用。测试结果显示，系统能够成功进行4K和1080p视频录制，验证了适配工作的有效性。整个过程展示了如何在Rockchip平台Buildroot环
本文介绍了Elastic Workflows的核心功能和使用方法。Elastic Workflows是内置在Elasticsearch平台中的自动化引擎，通过YAML定义工作流，支持触发器、输入参数和多步骤执行。工作流可以查询Elasticsearch、转换数据、调用外部API，并与Slack、Jira等服务集成。文章通过创建国家公园索引的示例演示了工作流的基本操作，包括条件分支、数据传递等核心功
Elastic推出"人机协作"技术支持方案，将AI与专家经验深度融合。该方案采用四步流程：检查自助服务历史、理解核心需求、验证知识库、复现问题。AI扮演三种角色：研究助手、环境复现器、解决方案编辑器，但最终决策权始终在人工专家手中。客户可通过反馈机制帮助优化服务。Elastic同时开放AgentBuilder工具，支持企业构建自己的AI助手。这种协作模式既发挥AI的高效处理能力
本文介绍了在天启AIO-3576Q38开发板上启用GMAC0芯片YT8531H-CA的过程。通过修改Rockchip原厂Buildroot SDK中的设备树文件，将复位引脚从GPIO2B5改为GPIO4B1，并调整了tx_delay参数。测试结果显示网络传输性能稳定，平均带宽达到937Mbps，验证了硬件修改的有效性。该方案成功实现了YT8531H-CA与RTL8211F-CG的硬件兼容替换。
如果说是一个老老实实、按部就班的**“图书管理员”“速记员”**。当你在几亿条数据中搜索一个词时，MySQL 需要把所有数据（全表扫描）。而 ES 只需要，就能直接告诉你答案。这个“关键词表”，在技术上就叫做。它是所有搜索引擎（Google, Baidu, ES, Lucene）的核心基石。
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