打开 飞书 App（或网页版 https://www.feishu.cn）创建一个新群聊，点击右上角 设置→ 「群机器人」 → 「添加机器人」选择 「自定义机器人」名称可以自定义，例如：打卡通知打卡成功。点击「添加」，复制 Webhook 地址（一长串 URL，以 https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/ 开头）原文使用了“自定义关键词”安全规则，

2026 年，全国重点工业互联网平台接入的工业设备已经超过 1 亿台（套）。传感器越装越密，采样越调越快，一座水电站的在线监测测点能规划到 200 万个，一条产线的设备数据分析按秒出结果。工业物联网平台立项，数据库选型成了绕不开的一笔投资。麻烦在于，市面上的选型文章大多还停在几年前的标准，比一比写入速度、压缩比、部署复杂度，就下结论。这些指标当然要看，可它们早就是及格线。真正把项目拖垮的，多半是计

在边缘计算与 IoT 爆发的当下，Linux 驱动开发不再是硬件团队的“专属领地”。跨国协作场景中，德国硬件团队交付的驱动代码、美国 DevOps 负责的集成验证、中国团队开发的容器化应用，常因设备树不同步、接口不兼容陷入“硬件就绪但服务不可用”的僵局。本文面向具备 Linux 内核基础的中高级 DevOps 工程师、嵌入式容器化开发者，聚焦驱动开发与设备树对接的协作核心，提供可复用的工具链与工作

2026 年 7 月，DolphinDB 把一个 AI Agent 运行时框架装进了数据库。判断这件事的分量，控制论给了一把好尺子，输出之后有没有通道流回、并参与决定下一拍输出。本文沿回路四站检查 DolphinDB，感知、记忆、反射、决策，看智能怎样在库里闭合。本系列五篇各占一个维度。《当数据库长出大脑》写，《三百年时延坍缩史》写，《数据的引力》写，《智能数据库的语言学》写。本篇补上第五个维度，

**ascend-transformer-boost** 是CANN提供的Transformer加速库，专门针对Transformer架构模型进行深度优化。该库基于华为Atlas AI处理器，提供Transformer定制化场景的高性能融合算子，为GPT、BERT、LLaMA等大语言模型在NPU上的高效推理和训练提供关键支持。

**GE（Graph Engine）** 是CANN提供的图编译器和执行器，是连接深度学习框架和底层NPU硬件的关键组件。GE负责将深度学习模型转换为优化的计算图，并执行图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等操作，以加速模型执行效率并减少模型内存占用。

Transformer架构已成为现代自然语言处理和多模态模型的主流选择，从BERT、GPT到LLaMA、Qwen，各类大语言模型（LLM）层出不穷。CANN开源生态中的 **ops-transformer** 是专门针对Transformer类模型优化的进阶算子库，提供了注意力机制、MoE（混合专家）等核心组件的高性能实现，为大模型的训练和推理提供了强有力的加速支持。

层级技术解决的问题操作系统WSL2Windows 上获得完整 Linux 内核，消除 OS 差异语言级多版本 Python 管理、依赖隔离应用级Docker应用及其依赖打包为不可变镜像，确保环境一致性开发级开发环境容器化，团队一键复现从开发到部署，软件运行的环境始终是同一个 Docker 镜像。不再有"开发环境能跑、线上跑不了"的问题，不再有"明明按文档配置了，就是启动不起来"的挫败感。

数据的价值，一半在内容，一半在它与"现在"的距离。人类用三百年把信息时延从十天压缩到十毫秒；DolphinX 补上了最后一环——把"理解数据"这件事本身，也搬进毫秒闭环之内。

数据的价值，一半在内容，一半在它与"现在"的距离。人类用三百年把信息时延从十天压缩到十毫秒；DolphinX 补上了最后一环——把"理解数据"这件事本身，也搬进毫秒闭环之内。