咱们先从最基础的问题入手：轻量级HTTP/HTTPS代理到底是个啥？简单说，它就是个“轻量级中间人”——夹在你的设备（比如电脑、手机）和目标网站之间，一边接收你的访问请求，一边把请求转发给网站，再把网站的响应回传给你。关键在于“轻量”：体积小、占内存少、CPU消耗低，不会拖慢设备运行；同时还能搞定HTTPS的加密流量，甚至能对流量做捕获、修改、重定向这些操作，不管是做网络分析、安全测试，还是绕过部

是一个基于 C++ 从零实现的轻量级深度学习训练框架，具有 PyTorch 风格的 API，支持 CPU 和 CUDA 运行，可用于神经网络训练与推理，还支持 LLM（如 llama/qwen/mistral 模型）的推理。抓本质：聚焦深度学习的核心流程——数据输入→模型计算→梯度更新→参数迭代，所有模块都围绕这个流程展开，不做无关功能。做减法：去掉冗余依赖和复杂封装，用最简洁的结构实现核心功能，

是一个基于 C++ 从零实现的轻量级深度学习训练框架，具有 PyTorch 风格的 API，支持 CPU 和 CUDA 运行，可用于神经网络训练与推理，还支持 LLM（如 llama/qwen/mistral 模型）的推理。抓本质：聚焦深度学习的核心流程——数据输入→模型计算→梯度更新→参数迭代，所有模块都围绕这个流程展开，不做无关功能。做减法：去掉冗余依赖和复杂封装，用最简洁的结构实现核心功能，

在Linux服务器运维或网络调试场景中，我们经常会遇到需要手动终止某个TCP连接的情况——比如异常的TIME_WAIT连接堆积占用端口、有问题的ESTABLISHED连接导致资源泄漏，或是调试时需要快速断开特定客户端的连接。常规的用户态工具（如iptables、sskill）往往有局限性，而直接通过内核模块实现TCP连接的精准销毁，能更高效、底层地解决这类问题。本文就围绕“在运行中的Linux系统

日常刷到的 AI 续写故事、自动写文案，背后都是语言模型在发力。很多人觉得这类模型是 Python 的“专属领域”，但其实用 C++ 也能从零搭建一个基于 Transformer 的字符级语言模型——既能吃透底层原理，又能体验更贴近硬件的高效实现。今天就用大白话聊透：从核心原理到代码落地，怎么用 C++ + LibTorch 玩转这个模型。

在大语言模型（LLM）普及的当下，亲手搭建一个高效的推理框架，能让我们更透彻地理解AI生成内容的底层逻辑。C++凭借其贴近硬件、低开销的特性，成为实现轻量LLM推理的优选语言。这篇文章将整合框架的核心设计思路与代码落地细节，用大白话拆解从原理到实现的完整路径，让你既能懂“为什么这么设计”，也能明白“代码里怎么实现”。

自Web诞生以来，我们所接触的互联网时代，都有可能存在信息的截断，而SSL协议及其后代TLS提供了加密和安全性，使现代互联网安全成为可能。这些协议已有将近二十多年的历史，其特点是不断更新，旨在与日趋复杂的攻击者保持同步。什么是SSL！什么是TLS！SSL代表安全套接字层，该协议是由Netscape于1990年代中期开发的，Netscape是当时最受欢迎的Web浏览器。SSL 1.0从未向公众发布，

对于许多应用程序，特别是在小型计算机和微控制器上，不需要NTP的最终性能。便开发了简单网络时间协议（SNTP），为功能较弱的计算机提供时钟同步，而这些计算机不需要NTP的复杂性。而简单网络时间协议（SNTP）是一种用于同步计算机网络时钟的互联网协议，是网络时间协议（NTP）的一个子集。与NTP相比，需要更少的内存和处理能力。它用于精确时钟同步不是关键的应用程序。使用TCP/IP协议套件，UDP端口

Linux环境中实现并发TCP/IP服务器。多线程在解决方案中提供了并发性。由于并发性，它允许多个客户端同时连接到服务器并与服务器交互。

我们的手机开机的时候会跟网络交互，这是就会涉及到多个物理的过程，其中就涉及小区搜索，搜索到服务的网络。在LTE无线系统中，物理层是非常的复杂的，复杂同时也非常重要。由于无线的信道环境不断的变化，导致需要不断的调整系统参数。当终端开机、重新激活时，这时需要与系统重新建立连接。还有就是当终端需要移动时，也需要实现切片和漫游。这些都需要物理层的参与，从而完成各种配置重调；什么是小区搜索在LTE中，下行的