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用codex模拟oom和频繁fullgc

线上频繁 Full GC 的排查,最终都会收敛到两条路上:要么是“压力太大”,要么是“内存泄漏”。然后还有特殊情况现在就是有两种。根因GC日志特征快速定位临时止血根治压力大Full GC后老年代大幅下降看对象分布调大-Xmx优化代码,减少对象创建内存泄漏Full GC后老年代几乎不降jmap -dump+ MAT分析Leak Suspects重启(丢现场)修复泄漏代码Metaspace泄漏查Cla

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#jvm#java#算法
用codex模拟oom和频繁fullgc

线上频繁 Full GC 的排查,最终都会收敛到两条路上:要么是“压力太大”,要么是“内存泄漏”。然后还有特殊情况现在就是有两种。根因GC日志特征快速定位临时止血根治压力大Full GC后老年代大幅下降看对象分布调大-Xmx优化代码,减少对象创建内存泄漏Full GC后老年代几乎不降jmap -dump+ MAT分析Leak Suspects重启(丢现场)修复泄漏代码Metaspace泄漏查Cla

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#jvm#java#算法
一文吃透OpenClaw:别跟风“养虾”,谨防被割韭菜

OpenClaw本身是一款优秀的开源AI工具,其核心价值在于自动化执行、提升效率,适合有实际需求的技术人员和用户。但近期的“养虾”热潮,本质是资本和不法分子的炒作,无数普通人抱着“踩风口、赚快钱”的心态跟风入局,最终沦为被收割的韭菜。作为CSDN博主,真心提醒各位同行和普通用户:理性看待科技风口,不盲目跟风、不贪小便宜,专注于工具本身的价值,才是避免被割韭菜的关键。如果确实有需求,先研究官方教程,

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#后端
从LLM到RAG一文带你搞明白ai的核心概念!

RAG 是一种结合信息检索与大语言模型生成的技术框架。它的核心思想是:在 LLM 生成答案之前,先从外部知识库中检索与问题相关的信息片段,然后将这些信息作为上下文(context)提供给 LLM,让 LLM 基于真实、最新的外部知识生成回答,而不是仅依赖模型参数中存储的“记忆”。这样可以显著减少模型“幻觉”(编造事实),并让回答更加准确、可溯源。

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#人工智能
一文吃透OpenClaw:别跟风“养虾”,谨防被割韭菜

OpenClaw本身是一款优秀的开源AI工具,其核心价值在于自动化执行、提升效率,适合有实际需求的技术人员和用户。但近期的“养虾”热潮,本质是资本和不法分子的炒作,无数普通人抱着“踩风口、赚快钱”的心态跟风入局,最终沦为被收割的韭菜。作为CSDN博主,真心提醒各位同行和普通用户:理性看待科技风口,不盲目跟风、不贪小便宜,专注于工具本身的价值,才是避免被割韭菜的关键。如果确实有需求,先研究官方教程,

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#后端
苍穹外卖—万字总结

  苍穹外卖写完了,作为我的第一个项目,可谓是收获满满。不管是知识上的收获,还是思维上的收获,都是非常多的,所以我现在回头来好好看看这个项目,总结一下我的这个项目。

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#java#spring#idea +1
到底了