很显然DeepSeek在这种算法复杂的游戏程序中，成功率就没那么高了，写了一版有BUG存在，又优化了一版，虽然效果出来了，但是游戏的电脑端还是不够聪明，说明算法还有很大的优化空间。【T6】使用Java写一段信息采集的面板，采集姓名，性别，学校即可，面板要包括一个重置按钮，清空输入的信息，和提交按钮，点击提交时，控制台输出采集的信息。在DeepSeek的技术报告中，大模型训练过程中涉及到大量的系统性

推送通知作为App重要的消息传递工具，广泛应用于电子商务、社交媒体、旅游交通等领域的通知场景。比如当应用有新功能或安全补丁时，系统将推送消息提醒用户及时更新；如果是航班出行类的应用，会发送最新的班次时间表给用户，以确保及时提醒。推送通知是App与用户建立联系，保持信任和满意度的重要方式，那么App怎样才能实现发送通知消息给用户呢？（Push Kit）是华为提供的消息推送平台，建立了从云端到终端的消

AI 技术的落地本质是数据质量、算法效率、工程能力的三角平衡。本文通过分层架构解析，揭示了从数据预处理到模型部署的全链路技术要点，强调工程化思维在 AI 落地中的关键作用。对于技术团队，需要建立标准化的工具链体系（数据处理、模型训练、部署监控），而对于业务场景，应根据算力资源、延迟要求、精度指标选择合适的技术方案。未来，随着 AutoML、低代码平台的普及，AI 工程化能力将从技术壁垒转化为企业的

优化自定义Source和Sink：减少不必要的序列化和反序列化。上面介绍了Apache Flink SQL的性能优化实践，涵盖了数据源读取、状态管理、窗口操作、并行度控制、资源调度、并发控制、源码优化、异常处理、数据预处理、数据压缩、任务并行化、网络传输、系统配置、数据倾斜处理、任务调度策略、代码组织、用户交互以及社区支持等多个方面。通过实例代码和调优建议，阐述了如何解决常见性能问题，提升系统效率

大规模 AI 训练中最主要的需求是高读带宽，为此 3FS 采用了性能优先的设计策略，将数据存储在高速磁盘上，并且用户需要自行管理底层数据存储。这种方法提升了性能，但成本较高，维护也更繁重。此外，为了充分发挥底层硬件的性能，其架构实现了客户端到网卡的零拷贝，利用共享内存和信号量减少 I/O 延迟和内存带宽占用。此外，通过带 TLS 的 I/O buffer pool 和合并网络请求，3FS 增强了小

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Jedis 是 Java程序操作 Redis 的工具，就像Java操作MySQL时的JDBC一样的功能 。Jedis 工作示意图：Jedis 的API 文档： https://www.javadoc.io/doc/redis.clients/jedis/latest/index.html下面是来自一位网上网友总结的 Jedis中文文档：这里搬运了一下： https://blog.csdn.net/

听说 mcp 的鉴权，是件很麻烦的事情？估计是没选好工具。

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