本文深入解析分布式系统的核心概念与Ray框架的实现机制。主要内容包括：1）容错机制设计，重点分析Ray对无状态远程函数和有状态Actor的不同容错策略；2）数据管理，探讨Ray对象的不可变特性、存储机制及重建策略；3）高效的序列化方案，比较Cloudpickle、Arrow等工具的特点；4）灵活的资源管理，包括CPU/GPU分配和内存管理策略；5）系统扩展方式，介绍垂直与水平两种扩展途径。文章通过

Qwen多模态大模型技术解析 通义千问团队推出的Qwen2.5-Omni和Qwen3-Omni系列模型实现了文本、图像、音频、视频四模态统一建模，支持端到端多模态交互。Qwen2.5-Omni突破音视频同步与流式生成技术，可通过Docker快速部署；Qwen3-Omni采用MoE架构，建议使用vLLM加速推理，其30B版本支持跨模态输入输出，并针对音频描述任务优化。实测显示模型能准确解析混合模态指

Qwen多模态大模型技术解析 通义千问团队推出的Qwen2.5-Omni和Qwen3-Omni系列模型实现了文本、图像、音频、视频四模态统一建模，支持端到端多模态交互。Qwen2.5-Omni突破音视频同步与流式生成技术，可通过Docker快速部署；Qwen3-Omni采用MoE架构，建议使用vLLM加速推理，其30B版本支持跨模态输入输出，并针对音频描述任务优化。实测显示模型能准确解析混合模态指

本文探讨了在EC2上部署Qwen3-VL-2B模型后的图片传输方案。Qwen3-VL支持通过公开URL或Base64编码传递图片数据，服务端会自动下载并临时处理图片后清除。文章比较了两种实现方式：Base64编码方案可直接嵌入请求，避免文件路径暴露；对象存储方案则推荐使用MinIO搭建私有存储，通过预签名URL确保安全访问。测试表明，多图片处理时系统负载无明显压力。此外，文中提供了Streamli

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TCP是怎样工作的网络拥塞控制理论和算法部分记录

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Transformer架构彻底革新了自然语言处理范式，其核心在于并行计算的注意力机制而非传统的序列处理方式。该模型由编码器和解码器组成：编码器通过多头自注意力机制提取输入序列特征，解码器则结合编码器信息和自身生成序列逐步输出结果。关键创新包括位置编码解决并行处理的位置感知问题，残差连接和层归一化稳定深层网络训练，以及自注意力机制捕捉长距离依赖关系。这种架构催生了BERT、GPT等突破性模型，成为现

还有，如果某些特定的保证，比如事务性的任务流，是你的核心需求，而当前的队列无法满足，那也可能是另一个选择。选择合适的工具，是成功的关键。虽然它是用Python写的，但它的协议是开放的，理论上可以用任何语言实现，比如有人就用C++通过AMQP协议实现了对Celery的消费和发布。更高级的是，它可以处理复杂的任务流程，比如链式执行、并行执行、组合任务等。它能让你直观地看到任务的运行状态、进度、历史记录