在CV领域，标注数据的高成本一直是困扰研究者的难题。为解决这一问题，研究者们尝试利用无标注数据、网络图文数据和多模态数据，借助对比学习、掩码重建等自监督学习方法预训练视觉基础模型，再将其迁移到目标检测、语义分割等下游任务。近一年来，随着大语言模型和多模态技术的快速发展，计算机视觉领域迎来了新一轮的模型爆发。目前已发布的视觉基础模型数量已相当可观，对于CV研究者来说，这些模型具有重要的研究价值。本文

随着互联网的高速发展，带来了海...

如图所示，表示发起一个请求时，涉及到数据库的相关操作，在前面的文章中我们说过，如果服务端要提升整体的吞吐量，就必须要减少每一次请求的处理时长，那么在当前这个场景中，数据库层面哪些因素会影响到性能呢？图2-1池化技术，减少频繁创建数据库连接遇到这样的问题，解决办法就是顺着当前整体的逻辑去思考，首先，应用要和数据库打交道，必然会设计到数据库链接的建立。然后在当前连接中完成数据库的相关操作，最后再关闭连

课程从 9 月 22 日开始，为期十周，每周两次课。当大多数高校还在争论是否该禁止学生使用 AI 工具时，这门课的态度截然相反——全面拥抱 AI。正如 Mihail Eric 在课堂上所说："如果你能不写一行代码就完成整门课，那更好。一、这门课独特在哪里？传统的软件工程课教你如何写代码、如何设计系统、如何测试。CS146S 则教你一件完全不同的事：如何成为 AI Agent 的管理者。

这些实际上更像工程问题，公司愿意给30k月薪的原因就在这里，Agent开发不是玩具技术人，是能把玩具变成生产力的人。这环节最直接有效的方法就是跟着项目完整走一遍，如果你无从下手，趁着有大佬带队，你直接跟着做就行。我就是跟着这个「Agent 从入门到实战」学的，技术大佬带你手搓企业级项目全流程，手把手带你做出一个能用的Agent系统，简历项目经验就有了。3.把Agent做成能交付的系统很多人到这里就

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随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。在这种情况下，如何高效、自动化管理集群节点，实现不同节点的协同工作，配置一致性，状态一致性，高可用性，可观测性等，就成为一个重要的挑战。集群管理的复杂性体现在，一方面我们需要把所有的节点，不管是底层数据库节点，还是中间件或者业务系统节点的状态都统一管理起来，并且能实时探测到最新的配置变动情况，进一步为集群的调控和调度提供依据。另一方面

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