This article was contributed by Marta RybczyńskaDeepL assisted translationhttps://lwn.net/Articles/845507/在外界看来，Linux 内核的内部似乎变化很少，尤其是像内存管理子系统（memory-management subsystem）这样的子系统。然而，开发人员时常需要更换内部接口来解决某些长

问题1：小伙伴问我，这个unique_ptr出了作用域为什么没调它的析构函数呢? 问题2：第一个运行结果是什么？为什么？我把问题抛到群里讨论，让大家一起思考，大家可以先思考一下：C++背景知识C++程序的内存格局通常分为四个区：全局数据区(data area)代码区(code area)栈区(stack area)堆区(heap area)(即自由存储区)全局数据区存放...

处理器从内存中读取数据，而内存从闪存中加载数据。DRAM属于易失性存储器，使用电容存储，必须隔一段时间刷新，一旦停止刷新存储的信息就会丢失。而Flash属于非易失性的存储，在断电后不会丢失数据，是在ROM的基础上演进而来。DRAM读写速度比Flash快、成本高、功耗较大、寿命长、结构简单集成度高，Flash的优势在于容量大、成本低。存储的下游应用过去以手机、PC和服务器为主，以手机、PC为例的消费

从去年开始，我就一直在思考这个问题，我们看到网上大部分结论都是程序员会被替代（尤其是不会使用AI工具的），尤其最近半年，AI编程工具突飞猛进，从辅助我们编程变成了主力coder，而且看趋势越来越强，这个问题会变得更加尖锐了，我突然想从信息论的角度来分析这个问题，试图从理论上给出一个比较理性的答案。“信息论里面是不是有定律，不管是人类编程，还是通过prompt编程，最低信息量是要求的，就是说 即使是

hi，大家好，最近很多小伙伴叫我出一个云计算学习路线和推荐资料，那必须赶紧安排上。云计算可以说是当前的热门方向，各个大厂都在搞云计算（字节也加入云计算大家庭，以后跳槽有更多选择），尤其是云...

原文：https://skyao.io/learning-cloudnative/introduction/history.html掌握一门技术，一定要了解其发展历史，才该技术未来的走向，...

原文是Richard Sutton 2019年写的，从今天回看，一篇雄文 Attention Is All You Need 碾压了多少 NLP研究员的光荣与梦想 ... 这个教训，太深重！The Bitter Lesson（英文原文在“阅读原文”里）Rich Sutton 认为，过去 70 年来，AI 研究走过的最大弯路，就是过于重视人类既有经验和知识，而如今发现只有通用计算方法（蛮力计算 br

文 | 阿里云杨航，CSDN写在前面近日，在2022阿里云峰会发布云基础设施处理器CIPU（Cloud Infrastructure Processing Unit），将其定义为替代CPU成为云计算的管控和加速中心。在这个全新体系架构下，CIPU向下对数据中心的计算、存储、网络资源快速云化并进行硬件加速，向上接入飞天云操作系统，将全球数百万台服务器构建为一台超级计算机...

Nvidia的AI芯片路线图分析与解读在2023年10月的投资者会议上，Nvidia展示了其全新的GPU发展蓝图[1]。与以往两年一次的更新节奏不同，这次的路线图将演进周期缩短至一年。预计在2024年，Nvidia将推出H200和B100 GPU；到2025年，X100 GPU也将面世。其AI芯片规划的战略核心是“One Architecture”统一架构，支持在任何地方进行模型训练和部署，无论.

其实在上一篇介绍 OpenCode 之后, 得到了很多朋友的关注和反馈, 而且这几周过去我对于 Vibe Engineering 的实践有了更多的体会, 今天再次总结一下。其实也能看出来我避免使用 Vibe Coding 这个词，是因为当下的重点已经不再是代码，而是一些更高维度的东西。另外，本文的 AI 含量我会尽量控制在 5% 内，可以放心阅读😄。顺便汇报下，上一篇提到我开始的 TiDB Po