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【代码】adreno系列(二)gpu dts配置与gpu列表
32 B是LinkedHashMap 想 new 一个迭代器。5064 KB 剩余说明堆已 99.9% 吃满。这行代码本身无罪，只是“申请不到内存”被 JVM 选中抛异常。OOM 日志的最后一行只是“申请失败的小对象”，真正的元凶是 heap 里早已存在的“大对象/大集合”；dump heap → 按 Retained Size 排序 → Top1 就是罪魁祸首。
操作系统（Operating System, OS）是计算机系统中最核心的软件，它负责管理硬件资源、提供应用运行环境，并对用户隐藏底层复杂性。随着 云计算、人工智能、移动互联网和边缘计算 的发展，现代操作系统正从传统的“单机资源管理”走向“分布式智能资源调度”。本文将深入剖析现代操作系统的核心技术，并探讨其最新发展趋势。
生成式AI（GenAI）应用面临超80%项目无法落地的困境，核心瓶颈在于数据碎片化问题已升级为多模态数据割裂。传统解决方案难奏效，需构建统一数据智能底座。《面向GenAI的数据智能底座》白皮书提出系统性方案，涵盖问题分析、实施路线图和技术架构解析，帮助企业实现数据从"绊脚石"到"燃料库"的转变。矩阵起源与InfoQ联合发布的这份报告，为AI应用落地提供了突破
你有没有好奇过，为什么ChatGPT总能回答那些它"不应该"知道的问题？比如最新的新闻、你公司的内部资料？
曾几何时，我们还在为“写个脚本实现自动化”而兴奋不已。如今，AI 已经进化成了能够自主感知环境、做出决策并执行任务的智能体(Agent)。它不再是简单的自动化脚本，而是一个拥有“大脑”的数字化伙伴。Agent 的核心概念与优势特性说明🤖 自主性能够独立思考和行动，极大减少对人工干预的依赖👀 感知环境可以接收并理解其所在环境的信息（如数据、用户输入、API反馈）🧠 决策与规划能基于感知信息制定
Deepseek V3.1这次专门为国产芯片做适配设计也是一样，不追求国产AI芯片能快速赶上英伟达的领先水平，而是基于国产芯片做优化适配。专为国产芯片定制参数精度，能最大化释放国产芯片的性能。
💡 智能体技术正在重塑人机关系，从执行命令的“工具”进阶为主动服务的“伙伴”。这项变革不仅影响商业效率和用户体验，更将深刻改变各行各业的运作模式和发展轨迹。对于科技从业者来说，理解这些趋势并提前布局，或许能在即将到来的智能体浪潮中抓住先机。
综合官方的比较，发现 Qwen3 的8个模型的从优到劣分别是：Qwen3-235B-A22B > Qwen3-32B > Qwen3-30B-A3B > …，本地24G显存可以部署 Qwen3-32B 和 Qwen3-30B-A3B 的量化版。
单节点Redis的死亡螺旋：真实灾难案例：解决方案：启动命令：三、Cluster模式：分布式分片之王 👑1. 数据分片原理分片公式：Slot=CRC16(key)mod 16384 \text{Slot} = \text{CRC16}(key) \mod 16384 Slot=CRC16(key)mod16384四、核心区别：10维全面对比 📊特性Sentinel模式Cluster模式胜出方
本文介绍了AI Agent（智能体）作为2025年AI元年的核心概念，它由大脑（思考规划）、工具使用（执行能力）和记忆系统（持续学习）组成。通过对比LLM、函数调用、工作流等概念，阐明了Agent作为"有手有脚的大脑"能自主理解目标、规划步骤并执行任务。未来，AI Agent将从辅助工具演进为业务决策核心，"智能体即服务"将成为趋势，到2030年应用普及率将超90%，成为社会运行的基础设施。
李飞飞团队重磅论文为Agent领域建立了清晰框架，提出包含环境感知、认知、行动、学习、记忆五大核心模块的智能体架构。大模型作为Agent认知基石，虽存在"幻觉"等挑战，但通过环境交互可得到缓解。Agent在游戏、机器人、医疗等领域潜力巨大，但仍面临模态融合、通用性和评测体系等多重挑战，为AI从业者提供了不可或缺的"地图"。
前面学习了iowait（也就是等待I/O的CPU使用率）升高时的分析方法。这里要记住，进程的不可中断状态是系统的一种保护机制，可以保证硬件的交互过程不被意外打断。所以，短时间的不可中断状态是很正常的。但是，当进程长时间都处于不可中断状态时，就得当心了。这时可以使用 dstat、pidstat 等工具，确认是不是磁盘 I/O 的问题，进而排查相关的进程和磁盘设备。其实除了 iowait，软中断（so
本文介绍了视觉多模态模型Qwen2.5-VL的部署优化方案。通过对比vLLM和SGLang框架，提出了三种部署策略：独立部署（快速验证）、混合部署（结合TensorRT优化ViT模块）和分离部署（ViT与LLM分设备运行）。测试显示，分离部署模式在4090显卡上实现了最佳性能（QPS 10.8），同时分析了不同方案的适用场景。文章还探讨了视频预处理对CPU资源的占用问题，强调了控制服务分离的重要性
假设你开发了一个智能客服机器人，用BERT模型识别用户意图，但遇到“这件衣服多少钱？”这样的简单问题时，模型需要跑完整的深度学习流程（100ms+），而其实用“包含‘价格’关键词则返回预设答案”的规则（10ms）就能解决。这就是混合推理用“规则引擎”解决简单逻辑问题，用“深度学习”解决复杂模式问题，两者结合才能兼顾速度和准确性。本文聚焦AI原生应用中的混合推理性能优化，覆盖从“概念理解”到“实战落
本文深入探讨C++在高性能量化交易（HFT）中的关键作用。对比Python的局限性，C++凭借编译执行、内存与底层控制、强大并发能力，成为构建低延迟、高吞吐交易系统的核心。文章详细解析了C++在市场数据、订单管理、策略执行及风控中的应用，并全面介绍了其硬核技术栈、学习路径与职业发展，强调掌握C++是量化工程师进阶高性能领域的必由之路。
下面就分享一下我们京东广告在Agent应用上的一些实践和经验，希望能给大家带来一定的启发和思考。
最新的chatGPT-4o只能基于2023年6月之前的数据进行回答，距离目前已经快一年的时间，如果想让GPT基于近一年的时间回复问题，就需要RAG（检索增强生成）技术了。
随着大模型应用不断落地，知识库，RAG是现在绕不开的话题，但是相信有些小伙伴和我一样，可能会一直存在一些问题，
Google发布EmbeddingGemma是一款仅3亿参数的开源文本嵌入模型，虽体量小但性能强大，在MTEB榜单上创下500M以下模型最高分。它支持100+语言，具有超快响应速度，专为本地RAG和语义检索优化。采用Matryoshka技术可灵活调整向量维度，量化后内存占用不足200MB，真正实现离线运行。这一模型展示了小而强模型的潜力，为移动端AI应用和隐私敏感场景提供了理想解决方案。
文章分析了AI生成测试用例中的三大幻觉问题：知识缺失型（虚构业务规则、术语错误）、逻辑谬误型（步骤颠倒、违反因果律）和数据失真型（数据超范围、类型错配）。提出分层解决方案：知识增强层构建业务知识图谱，逻辑校验层建立状态迁移图，数据治理层对接数据字典。辅以人工检查、多模型交叉验证和反馈优化机制，使测试用例采纳率提升至85%，有效解决AI"脑补"问题。
“搜索意图声明协议”，把AI的搜索过程从一个黑箱，变成一场由你主导的精确打击。
本文将详细介绍如何通过LangChain的上下文缓存和流式响应功能来优化性能和用户体验。
NW506、NW507、NW525、NW539作为其NW系列的代表性产品，凭借差异化的技术架构和精准的市场定位，成为从消费级到企业级用户的热门选择。在实际使用中，NW507的即插即用设计获得广泛好评。从技术演进看，美光已在NW539试水近存计算架构（将部分计算任务迁移至存储单元执行），可减少数据搬运能耗，特别适合AI训练中的张量运算场景。NW525/NW539则通过“订阅式运维”模式吸引企业客户，
本文分享了使用ChatGPT协作排查Node.js内存泄漏问题的完整过程。通过AI辅助分析，成功定位并修复了定时器泄漏、闭包循环引用和事件监听器累积三个主要问题，使服务内存占用从2.1GB降至200MB左右，性能提升近80%。文章详细记录了从问题发现、工具准备、内存分析到修复验证的全流程，特别展示了ChatGPT在生成分析脚本、提供代码审查建议和建立监控体系方面的独特价值。最后总结了与AI协作调试
哈喽啊大家，最近又收集到一本大模型方面的书，就是这本 《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》
10年前，身份验证是“输入密码点确认”——系统只需查个数据库字段，0.1秒就能搞定。但今天，为了安全，我们用多模态验证：刷脸（人脸特征）+ 按指纹（指纹特征）+ 读声纹（声纹特征），甚至结合设备指纹（手机硬件信息）。这就像学校保安从“看学生证”变成“看证+认脸+听声音”——安全度提升了，但处理流程变长了、数据量变大了、系统压力变重了。
本文详细介绍如何利用Java编程语言结合飞算AI技术，开发一款智能磁盘大文件搜寻助手。通过AI驱动的文件分类和智能推荐系统，该工具不仅能快速定位占用大量磁盘空间的文件，还能智能分析文件价值，提供个性化的清理建议。文章包含完整的技术实现方案、核心代码示例以及性能优化策略，帮助开发者构建高效的磁盘空间管理解决方案。
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