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2026年，端侧大模型（On-Device LLM）已经从"概念演示"走向"规模商用"。：- 实时翻译（延迟<100ms要求）- 智能助手（离线可用）- 隐私敏感场景（医疗、金融）- AR/VR交互（毫秒级响应）- IoT设备（无网络或弱网环境）## 2026年端侧模型的核心技术### 1. 模型量化：精度与性能的平衡。但端侧部署不是把云端模型"压缩一下"那么简单。## 端侧大模型的真实价值为什么
text### 5.2 关键监控指标| 指标类别 | 关键指标 | 告警阈值 ||---------|---------|---------|| 性能 | P50/P95/P99延迟 | P99 > 10s || 成本 | 每请求成本 | 异常突增50% || 错误率 | 4xx/5xx/超时比例 | > 1% || 限流 | 触发限流请求数 | 持续增长 || 缓存 | 命中率 | < 30%
2026年，企业部署的大模型推理服务规模已经从"几个端点"演变为"几十个模型、上百个端点"。一个典型的中型AI应用可能同时使用：GPT-4o处理通用对话、Claude处理长文档、DeepSeek处理代码、Qwen-VL处理图像、自托管的Llama 3.3处理私密数据。本文将系统介绍2026年LLM服务网格的架构设计、核心组件和生产实践。## 写在最后LLM服务网格是2026年AI基础设施的。##
摘要： 文章探讨了从SpringCloud全家桶到Istio服务网格的云原生架构演进历程。SpringCloud虽成熟稳定，但存在多语言支持不足、升级复杂等问题。Istio通过Sidecar透明代理将治理逻辑下沉到基础设施层，实现零代码改造、多语言兼容，并整合流量管理、安全认证和可观测性能力。文章对比了SpringCloud与Istio的适用场景，指出Istio更适合多语言混部、标准化运维的中大型
Istio 是一个开源的服务网格（Service Mesh），它为微服务架构提供了强大的管理、连接和保护能力。在 Istio 架构中，主要分为控制面（Control Plane）和数据面（Data Plane）。下面我们将详细解析这两个面的角色、核心组件以及流量路径。
这次事故从头到尾 10 分钟解决，但复盘后我意识到：真正救命的，是平时养成的两个习惯。第一，工具链常备。不是临时装的，是每台服务器的标准配置。如果你现在还没装 Percona Toolkit，今天就去装。**第二，对"定时任务"保持警惕。**很多深夜故障不是流量洪峰，是某条" harmless "的清理脚本。任何操作生产数据的脚本，都要问自己：这条 SQL 在从库回放时，会不会卡住？如果你也遇到过
双馈风机储存的转子动能可用来应对频率变化。当系统频率降低时，风机释放转子动能，增加有功输出，支撑系统频率。简单理解，就像风机自己有个小能量仓库，关键时刻能拿出来应急。
HL07:ST PMSM FOC电机控制资料包，ST芯片电机控制包2.0全源代码资料，有文档，有多个工程源码，赠送stm32库培训资料，例程源码以及4.2的库。可学习，可参考！最近发现了一个超赞的资料包——HL07:ST PMSM FOC 电机控制资料包，感觉必须要和大家分享分享。这个资料包可真是电机控制领域的“宝藏”，特别是对于想要深入学习 ST 芯片电机控制的朋友来说，简直是福音。
搞完这些模块，最大的心得不是技术多牛逼，而是发现好的程序结构就像乐高积木——每个功能块都能独立测试，插拔自由。来，带你们看看这套组合拳是怎么打的。三菱R系列PLC及触摸屏程序，各种标准功能块，与雅马哈机器人控制程序，含手自动程序，报警程序，模拟量程序，同步轴轴定位程序，扫码枪程序，串口485/232/TCP通信等功能块程序等。三菱R系列PLC及触摸屏程序，各种标准功能块，与雅马哈机器人控制程序，含
这种规划方法的价值不仅在于数学最优解，更重要的是为决策者提供动态方案——当交通流量模式因地铁开通发生变化时，能快速生成新的选址方案。下次等红灯时，或许你眼前的充电站位置，正是某个算法在千万次迭代中找到的最优解。这种动态平衡正是群体智能的优势，就像高峰期的网约车调度，既不能空车乱跑，又不能都挤在商圈。算法迭代过程中，每个"粒子"都在同时嗅探两个方向：自己历史最优位置和群体最优位置。更新公式里的惯性权
在之前的文章中，我们花了大量的篇幅，从记录后端pod真实ip开始说起，然后引入envoy，再解决了各种各样的需求：配置自动重载、流量劫持、sidecar自动注入，到envoy的各种能力：熔断、流控、分流、透明代理、可观测性等等，已经可以支撑起一个完整的服务治理框架了而今天介绍的istio，正是前面提到的这些所有功能的集大成者，从本文开始，我们将详细介绍istio，并且与之前手搓的功能做一个详细的对
初始化阶段，我们生成一个初始解，这个解可以是一个简单的贪心解，或者随机生成的解。接下来，在破坏阶段，我们随机移除一部分解中的元素，比如在配送问题中，我们可以随机移除一些配送点。然后，在修复阶段，我们通过某种策略重新插入这些被移除的元素，生成一个新的解。在无人机与车辆混合配送问题中，破坏策略可以设计为随机移除一些配送点，或者移除某些特定的配送点（比如距离较远的点）。比如，在无人机与车辆混合配送问题中
三菱FX5U七轴标准程序，包含轴点动，回零，相对与绝对定位，整个项目的模块都有:主控程序，复位程序，手动，生产计数，只要弄明白这个程序，就可以非常了解整个项目的程序如何去编写，从哪里开始下手，可提供程序问题解答，程序流程清晰明了；通过以上几个模块的讲解，我们详细分析了三菱FX5U七轴标准程序的核心逻辑和实现方式。本文主要讲解三菱FX5U七轴标准程序的结构与实现方式。通过本程序的讲解，大家能够快速掌
包括串口通信，TCP客户端，tcp服务器端，高并发物联网接收服务器端，udp通信，can总线通信，profinet，modbus tcp rtu dtu等，各大品牌plc通信，opc ua，opc da，http通信，mysql常规库，ef6+mysql，ef6+sqlite，firebird数据库，ini配置文件操作，excel表格操作（包括模版化导出），rabbitmq消息队列管理库，Rabi
通过对日立HGP电梯MCUB03主板和变频器的深入探讨，我们可以看到，电梯的安全运行离不开每一个细节的把控和每一个元件的正常工作。作为电梯维护工程师，我们需要不断学习和积累经验，才能更好地应对各种复杂的维修情况，确保电梯的安全运行。日立hgp电梯mcub03主板原理图日立hgp电梯变频器维修图纸。
在双移线工况下对比，传统模型估计的侧向力最大误差能达到300N，而滑模观测器的误差始终压在50N以内。自适应滑膜观测器估计轮胎纵向力和侧向力，可提供免费讲解与carsim 联合仿真，估计结果可作为汽车行驶状态滤波器的输入代替轮胎模型，比轮胎模型精度更高，基本贴合carsim 值，可以教如何调参。自适应滑膜观测器估计轮胎纵向力和侧向力，可提供免费讲解与carsim 联合仿真，估计结果可作为汽车行驶状
这两年拿ADRC（自抗扰控制）搞PMSM伺服控制的案例越来越多，特别是三阶ADRC结构，实测抗负载扰动和参数摄动效果真挺惊艳。玩控制算法就像拼乐高，ADRC作框架，再融入滑模的抖振抑制、预测控制的优化思想，调参时能少掉几根头发。模型预测控制，滑模控制，自抗扰控制，广义预测控制，反步控制等各种控制算法任意排列组合都有。模型预测控制，滑模控制，自抗扰控制，广义预测控制，反步控制等各种控制算法任意排列组
针对该智能楼宇群系统中运营商与用户之间的交易关系，本文基于非合作博弈的“一主多从”Stackelberg模型提出了智能楼宇群日前能量管理优化模型，并证明了该博弈均衡解的存在性和唯一性，并针对其求解提出了相应的算法并证明了其收敛性。针对该智能楼宇群系统中运营商与用户之间的交易关系，本文基于非合作博弈的“一主多从”Stackelberg模型提出了智能楼宇群日前能量管理优化模型，并证明了该博弈均衡解的存
labview can通讯上位机，调用周立功的库，能够实现基本通讯，默认配置了USBCAN1和USBCAN2，适合小白上手，有库文件说明文档。在工业控制和汽车电子等诸多领域，CAN（Controller Area Network）总线通讯应用极为广泛。今天咱就来聊聊如何用LabVIEW搭建一个CAN通讯上位机，而且是调用周立功的库，超适合小白上手哦！
摘要 本文深入对比了服务网格Istio与传统微服务架构的核心差异。传统模式（如Spring Cloud）通过SDK集成治理逻辑，存在代码侵入性强、多语言支持差、升级困难等痛点。Istio采用边车代理模式，通过Envoy实现流量透明拦截，将治理功能从应用层下沉至基础设施层，显著降低了侵入性。文章详细解析了Istio的流量管理机制，包括VirtualService的路由规则、DestinationRu
C#注塑机上位机数据追溯plc-s7_1500 双重数据库 多线程 数据导出注塑机上位机数据追溯1，采用C#编写。2,plc为$7 1500。3，双重数据库，本地和远程同时存取，mssa12012。，同时使用OPGDA和OPCUA。OPCDA链接5使用多线程，界面流畅有好。，数据查询与导出在工业自动化领域，注塑机上位机的数据追溯至关重要。它不仅能帮助企业实时监控生产过程，还能在出现问题时快速定位根
通过这次设计，我们实现了一个高效、稳定的同步降压型DCDC变换器，并通过AOT控制提高了其适应性和性能。如果你对电源管理电路感兴趣，不妨尝试自己动手设计一个，或者直接使用提供的文档和测试电路进行仿真学习。希望这篇文章能为你提供一些启发和帮助！
最后提醒，别在办公室跑全尺寸模型，记得用简化模型调参——除非你想让工作站风扇比风噪还响。材料参数设置要注意各向异性，玻璃的杨氏模量通常在70GPa左右，泊松比取0.23比较合理。最近折腾了两个典型场景的仿真方案，今天直接上干货，重点聊聊频域FEM法和时域BEM法的实现套路。再来说说叶片风噪的时域仿真，这得请出边界元法（BEM）。和FEM不同，BEM只需要在表面布点，适合处理无限域问题。可以掌握基本
这个方案的核心是引入一个“配置聚合层”，它负责从数据库（或配置中心）读取针对同一应用的所有独立路由功能配置，按照预设的优先级和策略进行合并，最终生成一个完整的、下发到Istio的VirtualService。除此之外，istio的路由功能是在envoy的out bound这个上面实现的，也就是说每次的路由变更必须准确的变更到所有来源应用，也就是down streams上面才行，否则就会存在流量有损
遇到过最诡异的情况是阻抗曲面在1500Hz附近出现凹陷，后来发现是直流电容谐振点，改了个RC吸收电路才摆平。仿真程序为序阻抗扫描所用simulink文件，且序阻抗扫描结果域理论推导结果相差无几。仿真程序为序阻抗扫描所用simulink文件，且序阻抗扫描结果域理论推导结果相差无几。注意：不包含理论推导程序（即该程序包只提供dq域阻抗扫描思路，其正确性有待商榷）注意：不包含理论推导程序（即该程序包只提
预热锅炉水位控制系统旨在确保锅炉内水位维持在合适范围，避免因水位过高或过低引发安全事故及影响生产效率。西门子 S7 - 200 PLC 作为核心控制器，负责采集水位传感器数据，并依据预设逻辑进行运算处理，进而控制水泵等执行机构。组态王软件则用于构建友好的人机界面（HMI），方便操作人员实时监控和干预系统运行。进入组态王的变量定义界面，定义与 PLC 交互的变量。例如，定义一个名为“WaterLev
调完记得在Simulink里加个速率限制器，不然方向盘转角变化太猛，Carsim会报动力学错误。有个取巧的办法：在路径预处理时，在拐点前后各插入三个虚拟点，让拟合曲线自然过渡。这代码里的1e-5可不是随便写的，之前没加这个极小值时，车辆静止状态直接算出来NaN，整个控制直接崩了。停车场低速导航这事儿听起来简单，实际调起来能把人逼疯。这预瞄点算法看着简单，但在停车场环境里有个坑——车速低于5km/h
istio的控制面istiod包装了virtual service和destination rules ,他们是应用粒度的，而istiod和envoy之间的交互又被拆分成了xds,也就是lds,rds,cds这些，特别是rds和cds，一旦配置下发的顺序不对，就会出现流量有损。同时，istio管控的数据面envoy是分布式的，通常情况下是成千上万的，而istiod的每次批次变更都是类似广播的方式下
一种改进的自适应短时傅里叶变换方法-基于梯度下降算法运行环境为Jupyter Notebook，执行一种改进的自适应短时傅里叶变换方法-基于梯度下降，附带参考。算法可迁移至金融时间序列，地震/微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压/电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。sr = 1e4在信号处理领域，短时傅里叶变换（STFT）是一种强大的工具，而基于梯度下降的改进
联合仿真时发现个诡异现象——当车速超过120km/h，前轴电机会突然开始疯狂吃扭矩，后来查出来是Cruise的轮胎模型在高速时滑移率计算有坑。有个冷知识：当电池SOC低于20%时，系统会自动把K值往0.7方向调，让前轴多出力省电——这个彩蛋功能让某新势力车型的续航测试成绩暴涨了5%。前后双电机纯电动汽车Cruise和Simulink联合仿真模型，驱动转矩控制策略模型，最优转矩分配分配系数。前后双电
本文介绍了使用Istio实现微服务熔断和限流的方法。通过DestinationRule配置熔断器，包括基础参数设置和高级连接池管理；利用EnvoyFilter实现本地限流控制。提供了保护ratings服务的实战案例，并详细说明了通过故障注入测试验证熔断效果的过程。文章还给出了配置阈值、监控告警等最佳实践建议，帮助开发者掌握保护核心业务服务的关键技术。最后列出了学习要点和思考题，为后续服务安全策略学
然后初始化粒子的位置和速度，在每次迭代中，计算每个粒子的适应度（这里用误差平方和来衡量），更新个体最优和全局最优。咱先来说说啥是PID控制。但实际情况哪有那么简单，不同的工况下，固定的参数可不一定能带来最佳效果。在面对不同工况时，它能更快地调整控制参数，让系统的响应更迅速、更稳定，误差也更小。这次的探索真的让我对控制系统有了更深的理解，粒子群算法和PID控制的结合简直太妙啦！粒子群在线自适应优化p
CAN总线这里用了TJA1050芯片，注意看原理图里的120Ω终端电阻是做成跳线设计的，现场调试时候贼方便。三菱FX3U的硬件开源方案这两年挺火的，今天咱们扒一扒这个基于STM32F103的方案。这方案最狠的地方在于直接把工控机的硬件架构给开源了，PCB文件都是现成的，画板师傅看了直呼内行。注意看代码里的360这个参数，对应的是电子齿轮比的分子设置，改这个值就能调整电机转速。GXworks2的工程
在 rancher-istio v1.26 中，上游的变更会导致同一域的每个 ServiceEntry 收到自己的 VIP，导致 DNS 解析冲突。访问服务时，DNS 解析错误，有时指向其他服务的 IP 或端口。当多个 ServiceEntry 使用同一域但端口不同时，尤其会出现这种情况。从 rancher-istio v1.24 升级到 v1.26 后，DNS 捕获和自动分配不再如预期般工作。2
本文介绍了在Go-kit和Istio中实现服务注册与发现的方法。在Go-kit中，通过sd工具包简化了与Consul的交互，只需调用Register/Deregister接口即可完成服务注册与注销，降低了开发复杂度。对于Istio，文章分析了其架构组成和服务发现机制，指出Istio主要依赖Kubernetes的Service管理实现服务发现，同时支持集成第三方注册中心。实践部分演示了如何为服务注入
假设一个电商应用，包含用户服务（user-service）和订单服务（order-service），部署在多个地域（us-west1, us-west2, us-central1）。通过以上配置和策略，Envoy和Istio能够为HTTP流量提供企业级的故障转移保障，确保业务在复杂分布式环境中的高可用性。重试是Envoy处理瞬时故障的首要机制。VirtualService定义了HTTP请求的路由规
通过正态分布生成风电、光伏场景，再利用场景削减法解决大规模场景计算困难问题，整个过程逻辑清晰，代码注释也尽量做到清晰易懂，方便初学者学习。而且这种方法可移植性强，在不同的可再生能源相关项目中都能发挥作用，应用性超棒。希望大家能通过这个思路和代码示例，对基于正态分布的风光模拟场景削减有更深入的理解，也能在自己的项目中灵活运用。基于正态分布的风，光模拟的场景削减。
本文介绍 Istio 服务网格的集成机制及其在 Kubernetes 环境中的应用。首先，文章阐述了 Istio 的核心组件，包括控制平面和数据平面，并深入剖析其在流量路由、安全加密和可观测监控中的原理。随后，通过金融交易平台的实践案例，展示了 VirtualService、DestinationRule 和 AuthorizationPolicy 的详细 YAML 配置，以及 Sidecar 注
在微服务架构日益普及的今天，和已成为开发者不得不面对的核心挑战。Istio 作为 CNCF 推荐的服务网格解决方案，凭借其强大的流量管理、安全策略、可观察性和策略执行能力，正成为云原生基础设施中的“中枢神经”。本文将带你深入理解 Istio 的核心机制，并通过一个，展示如何利用其 Sidecar 注入、VirtualService 和 DestinationRule 配置，实现精细化的灰度发布、熔
本文档所述代码基于Simulink自动生成，面向永磁同步电机（PMSM）无位置传感器矢量控制（FOC）场景开发，采用龙贝格观测器实现转子位置与转速估算，无需物理位置传感器即可实现高精度电机控制。代码遵循MISRA C:2012规范，针对NXP Cortex-M4内核处理器优化，兼顾ROM效率与运行性能，仿真与实际运行吻合度达95%，支持直接移植至工业级电机控制项目。永磁同步电机无位置传感器控制，采
本文介绍了Istio集群联邦的实战方案，实现多集群统一服务发现与流量管理。主要内容包括：1) 集群联邦架构（主从模式）及其作用；2) 主从集群的配置方法；3) 跨集群服务发现的实现；4) 跨集群流量路由策略配置。文章还提供了最佳实践建议，如网络策略配置和监控跨集群流量等。通过学习，读者可以掌握Istio集群联邦的核心配置与管理方法，为构建多集群服务网格奠定基础。
多目标无功优化(方案二)matlab粒子群算法(PSO)&&人工蜂群算法(ABC)使用人工蜂群算法，改进的人工蜂群算法以及改进的粒子群算法对标准节点系统(14/30节点)实现无功优化并比较结果。以有功网损+电压偏移量进行归一化后作为加权多目标函数，将发电机电压/变压器变化/电容器电容作为变量并进行相应的离散化处理，实现很好的优化效果。
本文全面介绍了Istio服务网格的可观测性实现方案。主要内容包括：1）可观测性三大支柱（指标、追踪、日志）的概念；2）指标收集的Prometheus集成与自定义配置；3）分布式追踪的Jaeger集成与采样设置；4）日志聚合的访问日志配置；5）服务拓扑可视化的Kiali工具使用。文章提供了完整的YAML配置示例和操作命令，并总结了最佳实践建议，帮助用户构建完整的服务网格监控体系。通过本文可系统掌握I
无论你是要做学术对比、算法原型，还是要将 JPDA 搬进嵌入式 FPGA，只需聚焦“关联引擎层”与“滤波更新层”的接口契约，即可在保持核心功能不变的前提下，完成从 MATLAB 仿真到 C++ 实时、从单核到 GPU 的平滑迁移。针对杂波环境多目标跟踪问题，设计目标稀疏的目标运动场景，分别采用PDA和JPDA方法，对目标的状态进行有效估计和实时跟踪。针对杂波环境多目标跟踪问题，设计目标稀疏的目标运
这就像吃重庆火锅，毛肚涮的时间和辣度得匹配，参数之间不协调的话，轻则波形畸变，重则数值爆炸。这货得在空间维度上做文章，x和y两个方向都要加料。激励信号为高斯子波和雷克子波，雷克子波通过时间分布，高斯子波通过x,y俩个变元在源空间进行定义。激励信号为高斯子波和雷克子波，雷克子波通过时间分布，高斯子波通过x,y俩个变元在源空间进行定义。本模型采用弹性波，时域显示物理场，中心频率为170kHz，通过体载
在 prometheus 操作符版本 v0.79.0 和 v0.79.1 中，该操作符未被识别，导致验证错误（不支持的值：“doesnnotexist”）并拒绝 ServiceMonitor。在受影响的版本中，解决方法是编辑使者服务监视器（'kubectl -n istio-system edit servicemonitor envoy-stats-monitor'），并将操作员更新为“！Pro
CNC 脱机源代码对于 USB 雕刻机来说就如同“大脑”，通过控制步进电机和解析插补 G 代码，实现了精确的三轴联动。深入了解这些技术和原理，不仅能让我们清楚 CNC 系统的工作机制，更能明白它们在工业领域广泛应用的原因。希望大家通过这篇文章，对 CNC 脱机源代码相关知识有了更清晰的认识，未来在工业控制开发等领域能有更多探索和实践。
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