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随着人工智能技术的飞速发展，AI在各个领域的应用越来越广泛，协作任务是其中一个重要的应用场景。本文章的目的在于深入剖析AI在协作任务中所扮演的角色，以及如何对其性能进行优化。我们将研究范围限定在多智能体系统中的协作任务，涵盖了从理论原理到实际应用的多个方面，包括核心概念、算法原理、数学模型、项目实战等，旨在为读者提供一个全面且深入的关于AI在协作任务中的知识体系。本文共分为十个部分。第一部分是背景
摘要 本文分享了在React Native鸿蒙开发中实现智能图片处理的实战经验。针对RN图片加载的痛点（内存压力、解码延迟、适配差异等），提出了一套基于TurboModule的智能处理方案：JS层定义处理配置，原生层调用鸿蒙ImageKit实现非阻塞解码和AI特性。技术实现包括： 鸿蒙侧使用image.ImageSource和taskpool进行异步处理 RN侧封装SmartImage组件管理状态
一颗红心 emoji 让网页加载慢了 100 倍，这事儿听起来像都市传说，但确实发生了。2026 年 1 月底，开发者 Allen Pike 在调试仪表盘时发现：页面加载时间从 1 秒暴涨到 10 秒，而罪魁祸首竟是「发送反馈」按钮里那颗不起眼的 ❤️。更戏剧性的是，当初建议引入 emoji 字体的 AI 助手 Claude，后来也成了破案的关键。这场技术悬案在 Hacker News 上引发热议
了解ArkUI渲染的基本流程，探索通过节点优化、懒加载、预加载、组件复用等技术手段,提升列表场景下应用的流畅度，打造极致流畅的界面体验。将本来一帧内加载的数据分成多帧加载，但是分帧渲染需要开发者计算每帧中加载多少数据，操作复杂，因此在必要的情况下才推荐使用。使用扁平化布局组件（如RelativeContainer、Grid）替代多层Column/Row嵌套，减少中间节点数量。所有人【华为专家面对面
从传统轮询到智能负载均衡，演进的核心不是“技术更复杂”，而是“更贴近用户需求”——传统策略关注“如何分配流量”；智能策略关注“如何让流量分配更符合用户的体验（响应时间）和系统的效率（资源利用率）”。若场景简单（如静态文件服务）：用传统策略+实时权重调整即可；若场景复杂（如混合AI推理和电商）：用机器学习模型优化；若场景对延迟敏感（如直播、边缘计算）：用边缘负载均衡。智能负载均衡不是“取代人”，而是
在数据驱动的数字化时代，数据库性能优化已成为企业降本增效的核心战场。据权威机构统计，通过SQL优化可使查询速度提升300%以上，而错误的索引策略却能让系统性能下降50%以上。本文将深度剖析SQL优化中的索引策略与实战案例，通过Explain工具解析、索引类型对比、查询优化案例三大维度，结合金融、电商、物流三大行业的真实场景，揭示让数据库性能飙升的秘诀。文章将提供可直接复制使用的标准表格、可执行的S
你是否遇到过这样的困境——数据库查询像蜗牛爬行，百万级数据表查询耗时数秒，高并发场景下系统直接卡顿？本文将通过12个真实案例与Explain工具深度解析，揭示索引策略与SQL优化的终极秘密。从B+树索引的底层原理到覆盖索引的极致应用，从索引失效的8大场景到智能索引推荐的未来趋势，助你掌握让查询速度提升10倍的核心方法论，轻松应对亿级数据表的性能挑战！
随着电商、物联网、AI等领域的爆发，企业每天产生的用户行为日志、传感器数据、模型训练样本等已达PB级。传统存储方式（如关系型数据库）在面对“数据海”时，常出现“存不下、查得慢”的问题。本文聚焦大数据存储性能优化，覆盖从存储架构设计到具体技术调优的全链路方法，帮助数据工程师解决“如何让数据存得更省、取得更快”的核心问题。
UWA AI、社区双助力，解难题更高效
本文分享了HarmonyOS应用性能优化的关键技巧，重点针对UI渲染与数据管理提出解决方案。在渲染方面，建议减少布局层级、避免build函数内重计算、优化图片资源使用；对于列表性能，推荐采用LazyForEach实现按需渲染。数据管理上强调合理使用@State/@Observed状态管理，避免不必要的刷新。文章还介绍了实用的调试手段，包括HiLog日志、断点调试、性能分析工具等，帮助开发者快速定位
本文深度解析React Native中useCallback钩子在OpenHarmony平台的性能优化实践。
多数人选择接受 Postgres 的局限，用中间件和解耦架构去消化问题；少数人认为应该刨根问底，推动内核演进。Recall.ai 的调查之所以引发共鸣，是因为它把「连接池是标配」这个共识背后的技术债翻出来晒了晒。有评论总结得最好：「有时候智慧比努力更重要。」与其花几个月调试 postmaster，不如一开始就设计成分布式架构，或者干脆用云原生托管服务（RDS Proxy）把问题外包出去。但另一方面
摘要： GaussDB性能调优的核心目标是降低响应时间、提高吞吐量和资源利用率。优化方法包括硬件配置（如多核CPU、SSD存储）、集群架构（分区策略、读写分离）、参数调优（内存、并发设置）、查询优化（索引策略、避免全表扫描）以及资源管理（内存、I/O）。分布式查询需解决数据倾斜，并利用监控工具分析慢查询。实战案例显示，优化后性能可显著提升（如TPS从100增至5000）。综合运用架构、配置和查询优
刚开始，我也是百思不得其解，我猜是买不到好的用户的量，然后打算错峰去买，同时我感觉系统会带你去那些没有人买的流量区去探索，所以我就排除掉一些不用的渠道，专注于朋友圈，视频号，小程序广告等，2月11日凌晨,我设置好日预算200,排除掉其它"垃圾渠道"，把单价直接拉升到2块，高于大盘"射击类目"的平均值。我的操作手段有：提高出价，降低ROI，提高ROI，再次提高出价，限定年龄，排除49岁以上的，排除掉
本文探讨了华为GaussDB分布式数据库的表设计方法论。首先分析了其多节点协同架构和数据分布机制的核心特性，包括CN/DN集群分工和哈希分布算法。重点阐述了表设计原则：分布式数据模型、分区策略优化（范围/列表/哈希分区）和索引设计法则（选择性/覆盖索引）。针对高性能场景，提出了热点数据治理和事务处理优化的实践方案。同时介绍了监控调优体系和典型电商案例，展示了分区轮询分布等设计亮点。最后展望了智能索
本文介绍了GaussDB数据库中PL/SQL编程的关键技术，包括匿名块、存储过程和函数的创建与调用方法。详细说明了PL/SQL代码块结构、变量声明、控制语句（IF、LOOP）、游标操作（显式/隐式）、错误处理机制（EXCEPTION）、事务管理（COMMIT/ROLLBACK）以及动态SQL语句的使用。通过具体示例演示了如何实现数据操作、流程控制和异常处理，为GaussDB分布式数据库的存储过程开
logits = logits.reshape((-1, logits.shape[-1])) # 调整为(batch_size*seq_len, vocab_size)labels = labels.reshape((-1,)) # 调整为(batch_size*seq_len,)# 将pad_token对应的标签设为-100，CrossEntropyLoss会自动忽略。
摘要：本文探讨了构建高性能视觉闭环UI调试系统的关键技术挑战与优化方案。针对传统控件树方法的局限性，提出基于CV/AI的解决方案，重点解决端侧推理的高延迟、高功耗和资源抢占问题。文章详细解析了模型压缩（量化、剪枝、知识蒸馏）、异构计算（NPU/DSP加速）和零拷贝流水线等核心优化技术，并提供了iOS/Android平台的代码示例。同时指出同步阻塞、频繁IO等常见性能陷阱，建议采用跳帧策略、ROI优
《Windows 11性能优化指南》提供7项系统调优方案：1）通过服务管理器禁用非必要后台服务（如SysMain、WindowsSearch）；2）调整视觉特效设置提升界面响应；3）游戏场景可临时关闭内存完整性等安全功能；4）管理启动项减少开机负载；5）启用存储感知并定期清理磁盘；6）保持驱动和系统更新；7）网络环境下可关闭IPv6协议。优化后能显著降低资源占用，提升开机速度15-20%游戏帧率，
当336小时的手动调优压缩至3.8小时，当47.2%的性能提升与25.7%的碳足迹下降和谐共存——CANN全链路智能调优引擎正在将“调优焦虑”转化为“工程自信”。真正的调优智慧，是让每一次参数调整都听见硬件的呼吸与地球的脉搏；真正的工程温度，是在每一行优化代码中传递效率与责任的双重承诺。ops-nn仓库中的每一位“AI调音师”，都在为智能与可持续的完美共鸣铺就道路。你的智能调优之旅“最好的调优，是
CANN Ops-Search搜索算法算子库为搜索任务提供高效计算单元支持。该库采用分层架构设计，包含索引构建、查询处理、相关性计算和结果排序四大核心模块。索引构建支持倒排索引、向量索引和图索引等多种类型；查询处理实现查询解析、扩展和重写功能；相关性计算涵盖TF-IDF、BM25和向量相似度等算法；结果排序提供多样化排序策略。通过与其他CANN组件的深度集成，Ops-Search已成功应用于文本搜
本文介绍了CANN Asc-DevKit算子开发语言在自定义算子开发中的高效实现。Asc-DevKit通过分层架构设计，提供语言核心层、库函数层和工具链层，支持多种编程范式。其核心特性包括丰富的类型系统、控制流和函数定义，并提供了优化的算术、内存和同步函数库。文章展示了Asc-DevKit与CANN生态的深度集成，以及在实际应用中的显著性能提升（如自定义激活函数开发效率提升70%以上）。通过合理使
HCOMM是CANN生态中的核心通信基础库，为分布式系统提供高效的通信管理能力。它采用分层架构设计，包含通信管理、资源管理和性能优化三大核心机制，支持多种通信模式。通过内存池、连接池等资源复用技术降低开销，结合零拷贝、RDMA等优化手段提升性能。HCOMM已成功应用于分布式训练、参数服务器等场景，显著降低通信延迟。该库与CANN其他组件深度集成，提供完整的API接口和完善的文档支持，是构建高性能分
本文介绍了CANN Ops-Transformer算子库在大模型加速中的关键技术实现。该算子库针对Transformer架构的自注意力机制和前馈神经网络进行深度优化，通过融合算子技术将多个操作合并，减少内存访问和同步开销。核心实现包括注意力融合算子和前馈网络融合算子，利用CANN AI处理器的硬件特性优化计算效率。同时采用内存复用、数据重排、零拷贝传输等策略优化内存访问，并通过计算流水线技术实现计
在深度学习框架的底层，算子库扮演着至关重要的角色。它如同一个翻译官，将上层复杂的神经网络计算图，转化为底层硬件能够理解并高效执行的指令序列。在异构计算架构中，这个“翻译”过程的效率，直接决定了模型训练与推理的速度和能效。ops-nn算子库正是专为这一挑战而设计。它专注于神经网络计算，通过深度挖掘底层计算单元的潜力，并结合精细化的内存管理和算子融合技术，为上层 AI 框架（如 PyTorch、Ten
/ 1. CDN优化domains: {},},// 2. 网络感知优化'CN': 0.9, // 中国网络好'RU': 0.6, // 俄罗斯网络较差'US': 0.8,'BR': 0.5, // 巴西网络差'EU': 0.8,'IN': 0.5, // 印度网络差'AU': 0.7},'CN': 80,'RU': 60,'US': 75,'BR': 50,'EU': 75,'IN': 50,'
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.csdn.net本文面向高级开发者，深入探讨在 HarmonyOS 设备上优化 Flutter 应用性能的技术方案。通过分析典型性能瓶颈，提供 Engine 预加载、Asset 优化、AOT 编译、Shader 预热等关键技术实现，并结合鸿蒙图形后端适配策略，帮助开发者实现毫秒级启动和 60FPS 稳定帧
针对上述提到的BERT、GPT和对话式GPT的训练方式，可以对比总结如下：BERT：采用了双向编码器，能够同时考虑一个词左侧和右侧的上下文信息，并通过MLM和NSP任务学习语言表示。这使得BERT在理解句子中的语义关系方面具有明显优势，尤其是在需要深刻理解上下文的任务中表现突出，如问答系统、文本分类等。不过，BERT的生成能力相对较弱，因为它主要用于理解和分析文本，而不是生成新的内容。GPT：是一
多智能体自适应时变编队跟踪控制；编队跟踪；多智能体；观测器在如今的科技发展浪潮中，多智能体系统的研究愈发深入，编队跟踪作为其中一个重要的应用场景，有着极为广泛的应用前景，像是无人机编队飞行、自动驾驶车队等领域都离不开它。而多智能体自适应时变编队跟踪控制更是这个领域的核心技术，今天咱们就深入聊聊它，顺便还会穿插一些代码来辅助理解。
本文介绍了Flutter项目中针对大JSON/JS解析的性能优化方案。通过将耗时操作（正则匹配、JSON解码）放入isolate后台线程执行，解决了大数据量解析时阻塞UI线程导致卡顿的问题。优化方案采用compute函数调用顶层解析函数parseWorksRawInIsolate，主线程仅处理轻量级数据转换。该方案保持了原有API接口不变，调用方无需修改代码即可获得性能提升，有效确保了大文件解析时
你是否经历过这样的场景——数据库查询突然从毫秒级响应飙升到秒级，用户投诉如潮水般涌来，开发团队连夜排查却找不到症结？据统计，70%以上的数据库性能问题源于SQL执行效率低下。本文将带你深入SQL优化的核心战场，从索引设计到EXPLAIN实战解析，手把手教你打造高性能查询的黄金法则。
本文深度解析了CANN推理优化样例库cann-recipes-infer的架构设计与性能优化实践。该库针对大语言模型和多模态模型推理场景，提供了模块化的优化方案，包含模型样例、优化策略、工具支持和文档四大核心组件。重点探讨了算子融合、内存优化、并行计算和量化等关键技术，展示了在LLM和多模态推理场景中3-5倍的性能提升效果。通过KV Cache、批处理并行等创新方法，有效解决了推理延迟和吞吐量问题
本文深入解析了CANN生态中的PyPTO并行张量操作编程范式。PyPTO通过分层架构设计（编程接口层、中间表示层、优化层和代码生成层）提供硬件无关的高效并行计算能力。核心特性包括声明式编程、自动并行化和自动调优，关键技术涵盖融合优化、分块优化和内存优化。PyPTO能显著提升NPU计算效率，支持从元素级操作到聚合操作的多层次张量计算，并通过分块策略优化缓存利用和并行度。该项目处于活跃开发状态，未来将
层级描述时效性数据量前端请求时机实时层最近1分钟的高优先级数据（如触发预警的交易）秒级更新1万条首屏加载准实时层最近1小时的中等优先级数据分钟级更新10万条用户点击“查看更多”历史层1小时前的低优先级数据天级更新100万条用户主动查询我是李建国，资深前端架构师，10年前端开发经验，专注于AI系统和大数据可视化的性能优化。曾主导多个大型AI项目的前端性能优化，帮助企业提升页面加载速度80%以上。欢迎
本文深度解析了CANN生态中的GE图编译器与执行器架构设计及优化技术。GE作为神经网络模型部署的核心组件，通过分层架构实现多框架支持、计算图优化和资源管理优化。关键技术包括算子融合、常量折叠等图优化手段，内存复用与布局优化策略，以及多流并行执行和模型下沉技术。这些优化显著提升了模型执行效率，降低内存占用50%以上。GE通过简洁API支持模型快速部署，并持续演进以增强动态图支持、硬件特性利用和工具链
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