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Kubernetes(1.31 到 1.35)集群、CRI containerd(1.7 到 2.3)升级流程与问题记录前言

本文是这次升级的完整流程记录,将升级流程与遇到的问题都整理进来了。后续升级时如果遇到什么新问题,也都会更新到本文中。

#kubernetes#容器#云原生
Java 程序员 和 .NET 程序员

原因: .NET 程序员看了 《ASP.NET高级编程》,而 Java 程序员看的是《Spring in Action》、《Struts in Action》、《深入浅出Hibernate》。6、 Java 程序员大多知道一些开源框架如 Spring、Struts、Hibernate 等,而 .NET 程序员大多仅仅知道 ADO.NET。原因:Java 的 System.out.print 方便至

#java#.net#开发语言
问题背景与现象

在近期开发 AR 程序时,受限于公司测试设备的匮乏,笔者只能使用一台多年前的旧机型 Huawei P30 进行真机调试。相比之下,我个人的 vivo X Fold5 在 AR 能力上远不及这台 P30(新不如旧,原因未知),因此它成为了本次适配的核心测试机。值得一提的是,这台 Huawei P30 已升级至鸿蒙系统。理论上,由于众所周知的历史原因,鸿蒙设备无法安装谷歌的 ARCore 框架。但诡异

#人工智能
问题背景与现象

在近期开发 AR 程序时,受限于公司测试设备的匮乏,笔者只能使用一台多年前的旧机型 Huawei P30 进行真机调试。相比之下,我个人的 vivo X Fold5 在 AR 能力上远不及这台 P30(新不如旧,原因未知),因此它成为了本次适配的核心测试机。值得一提的是,这台 Huawei P30 已升级至鸿蒙系统。理论上,由于众所周知的历史原因,鸿蒙设备无法安装谷歌的 ARCore 框架。但诡异

#人工智能
Gliding Horse 本体论系统设计:给 AI Agent 装上“语义大脑”

LLM 擅长生成内容,但弱于遵守精确的结构化约束。一个 Agent 产出的 JSON-LD 文档可能缺少必填字段,或者引用了不存在的实体。在简单的单 Agent 场景里,这些问题可以人工兜底,但当一个工程由需求、设计、编码、测试等多个阶段的多个 Agent 协作完成时,就成了生死线。为了解决这个问题,我决定为流马装上一个“语义大脑”——。它不是事后校验,而是。这篇文章将详细拆解这套系统的设计思路、

#人工智能
六大主流方案概览#

Claude Code 采用。

#http
6.3.7 DAU = 1,000,000(峰值 ~750,000 tok/s)

接近 OpenAI / Anthropic / Moonshot / DeepSeek 单产品线规模。。:72 卡单域 NVLink 意味着 MoE 专家并行 + 超大 KV Cache 直接丢进共享内存,吞吐比等量 HGX 节点高 2–4×。参考。

#网络协议
到底了