共绩算力平台通过其强大的高性能GPU资源池、高度弹性的资源管理模式以及对开发者极为友好的集成环境，显著降低了AI开发与部署的技术门槛和前期成本。本次实战教程完整地展示了该平台的全流程操作：从通过简洁的Web控制台快速创建一个配置完备的GPU云主机，到利用预置的Jupyter Lab环境无缝进入开发状态，再到通过命令行完成依赖安装、代码编写并成功运行一个先进的大型语言模型。整个过程清晰、流畅，证明了

在完成了SDK的底层架构设计与抽象基类的定义后，接下来的核心任务是实现具体的模型接入逻辑。本文将以DeepSeek模型为例，详细阐述如何通过C++代码构建HTTP请求、处理API鉴权、解析JSON响应，并通过严格的单元测试验证模块功能的正确性。如果文章中的代码存在问题，可以直接去仓库拉取最新代码在include目录下创建。该文件声明了DeepSeek提供者类，重写了基类中的纯虚函数。可以看到，除了

我们已经将算子的单核与多核性能优化到了一个非常高的水平。但所有这些优化，都建立在一个重要的前提之上：算子的输入形状（Shape）在编译时是固定的。然而，在真实的AI应用中，尤其是NLP和推荐模型，输入的形状常常是动态变化的（例如，处理不同长度的句子，batch size可变）。

在现代后端架构与运维体系中，Redis 作为高性能的键值对存储系统，其部署的规范性与管理的便捷性至关重要。随着大语言模型（LLM）能力的提升，通过 MCP（Model Context Protocol）协议将自然语言指令转化为精确的数据库操作命令，正在重塑开发者的工作流。本文将从 Redis 的底层安装配置出发，延伸至安全策略的制定，最终详细解析如何利用 MCP 工具链实现对 Redis 的智能化

openGauss是一款开源的企业级关系型数据库，由华为主导开发并贡献给开源社区。作为一款面向企业核心业务场景的数据库系统，openGauss在性能、可靠性、安全性等方面都达到了业界领先水平。从3.1.0版本开始，openGauss原生支持向量数据类型和向量检索功能，并通过DataVec向量数据库组件，实现了传统关系型数据库与向量数据库的深度融合，为RAG等AI应用场景提供了一站式的数据管理解决方

向量数据的存储核心在于字段类型的支持，openGauss提供了VECTOR(n)原生数据类型，其中n为向量维度，可根据业务需求灵活配置（本次测评选用NLP任务中常用的768维）。id INT PRIMARY KEY, -- 文档唯一标识content TEXT, -- 原始文档内容embedding VECTOR(768) -- 768维向量列该表结构设计简洁清晰，向量列与普通字段的定义方式一致，

在AI大模型浪潮席卷全球的背景下，向量数据库已成为支撑智能应用的核心基础设施。openGauss作为开源数据库的代表，从3.1.0版本开始全面拥抱AI，通过持续的技术演进和生态建设,已成为企业AI应用的重要数据底座。本文将系统梳理openGauss向量数据库的技术特性、行业实践案例和未来发展趋势。

MonkeyCode 凭借实用的 AI 代码生成和团队协作功能，为程序员的日常开发提供了切实的便利，而 cpolar 内网穿透技术则弥补了它仅能局域网使用的短板，通过简单的配置就能实现公网访问，让这款国产开源工具的使用场景更广泛。无论是异地团队协作开发，还是向客户展示项目进展，MonkeyCode+cpolar 的组合都能让操作更高效、更灵活，真正发挥出 AI 编程助手的实用价值，也让本地部署的工

2025 年对于开发者而言，是技术范式发生剧烈重构的一年。如果说前两年的 AI 浪潮更多停留在“对话”与“生成”的层面，那么 2025 年则标志着 AI 正式接管了从基础设施部署、协议标准化到全栈代码交付的完整工作流。这一年，技术的边界被打破，基于 Model Context Protocol (MCP) 的生态连接、边缘计算的普及以及智能体（Agent）的深度应用，共同构建了一个全新的开发宇宙。

构建安全高效的异地组网环境是现代云服务器运维与远程开发的核心需求。通过容器化技术部署节点小宝，能够利用 SD-WAN 技术在不同物理网络环境下的设备之间建立虚拟二层或三层网络，实现内网穿透与异地局域网互联。本文将深入解析基于 Docker 的部署流程、网络模型配置及实际应用场景，通过标准化步骤实现从环境检测到安全加固的全链路操作。