1. DeepSeek 从入门到精通核心内容：介绍 DeepSeek 的基本概念、功能和使用方法，帮助用户从零开始学习如何与 AI 互动。通俗理解：就像学习使用一台新手机，从开机、下载应用到熟练操作，一步步教你如何玩转 DeepSeek。 2. DeepSeek 赋能职场核心内容：探讨 DeepSeek 如何帮助职场人士提高效率，比如写邮件、做报告、整理数据等。通俗理解：DeepSeek 就像..

笔者用过 helm，它是Kubernetes下的包管理器，相当于apt-get、yum、brew这样的软件工具，用的是 helm（v2）版本，下面所介绍的 helm指的都是 v2 版本。...

1：下载并解压SonarQube(http://www.sonarqube.org/downloads/)2：启动SonarQube  Server3：需要在我们 settings.xml（这个文件位于$MAVEN_HOME/conf or ~/.m2） 下添加一个sonar的配置，如下所示4：在IDE中使用maven命令 clean verify sonar:sonar命

在maven的编译插件中声明正确的字符集编码编码——编译使用的字符集编码与代码文件使用的字符集编码一致！！ 安装系统之后，一般中文系统默认字符集是GBK。我们安装的软件一般都继承使用操作系统的默认字符集。 所以在很多中文XP win7上开发的同学，在使用maven（mvn compile）编译项目的时候，就会出现“编码 gbk 的不可映射字符”： 这个是由于代码使用的UTF-8

首先是低一点，我觉着是最重要的一点。通过这个插件就不用共享账号密码：Codex 使用你当前 Chrome 的登录态，不需要你把 token、cookie、密码在浏览器中，Codex插件默认就可以使用。可能你会说，这些我自己也可以打开看啊，但如果你用AI开发了一个界面，你感觉有bug，你完全可以把链接丢给他，让他去检查和修复。通过安装 Codex Chrome 浏览器插件，Codex 可以直接操作你

正如 Golang 文档中所述，每个周期的 GC 成本是恒定的，因此，如果我们想将 GC 的 CPU 时间减半，就需要将执行的周期数减半，或者换句话说，我们需要将两个周期之间的间隔加倍。这代表着一个重大的机遇：如果我们能够通过充分利用未充分利用的内存预算来降低 GC 的 CPU 开销，那么我们就能在整个平台上实现显著的效率提升。最常见的误解之一是 GC 暂停时间与释放的内存量相关。要消耗 10%

所以我认为：当前氛围编码这种形态并不是大模型氛围编程的终极形态，未来的大模型应该有一套自己的 “编程语言” 这个编程语言准确性并不是那么高，有自己的使用场景，有一些限制约束，不至于错的太离谱，或者说即便错了也没什么影响。我并不排斥大模型的提示可以基本替代过去的简单脚本编写和正则表达式生成，但计算机编程远远不止这些，在很多复杂场景的定制化领域，不得不改变我们的叙事方式，以祈求大模型能给我们看起来还行

重试风暴：DNS 查询使用 UDP，这是一种无状态的“触发后忘记”协议。这导致负载均衡器（NLB）异常，因为DNS记录存储在DynamoDB中，所以这又反过来污染了 DynamoDB 中的DNS 记录（表面看起来是 DNS 挂了，其根因是监控子系统挂了导致 DNS 不能正常使用）；其实这种循环依赖问题在云厂商内部绝对不止一次发生，我们都知道这是系统架构设计不佳问题，把所有的鸡蛋都放到一个篮子里，没

Kthena 是一个云原生的高性能系统，专为 Kubernetes 量身打造，用于大型语言模型 (LLM) 推理的路由、编排和调度。通过拓扑感知调度、键值缓存感知路由和预填充解码 (PD) 解耦等特性，Kthena 显著提高了 GPU/NPU 利用率和吞吐量，同时最大限度地降低了延迟。耦合调度限制了优化。作为 Volcano 的一个子项目，Kthena 将 Volcano 的功能扩展到 AI 训练

Kthena 是一个云原生的高性能系统，专为 Kubernetes 量身打造，用于大型语言模型 (LLM) 推理的路由、编排和调度。通过拓扑感知调度、键值缓存感知路由和预填充解码 (PD) 解耦等特性，Kthena 显著提高了 GPU/NPU 利用率和吞吐量，同时最大限度地降低了延迟。耦合调度限制了优化。作为 Volcano 的一个子项目，Kthena 将 Volcano 的功能扩展到 AI 训练