本文介绍了线上服务CPU飙升问题的完整排查流程，从进程到代码行的定位方法。首先通过top命令找出高CPU进程PID，再通过ps命令定位问题线程TID，将TID转换为十六进制后，使用jstack抓取线程堆栈并搜索对应线程，最终锁定问题代码位置。文章还分析了常见CPU飙升原因（如死循环、高频I/O等），并提供了非Java应用的排查建议（如perf工具）。通过这套标准化的排查路径，开发者可以快速定位并解

而不是由 Java 标准库或应用程序代码处理。这些属性会存储在 JVM 的全局系统属性表中，应用程序可以通过。定义的参数会被 JVM 解析为。在 Java 中，命令行参数。

规模是否可行（非巨头）建议策略<70B✅ 是自建集群或云服务100B⚠️ 极难寻求云厂商合作、融资支持❌ 几乎不可能改用MoE 架构或微调现有模型务实建议除非你有数千万美元预算 + 顶级 AI 工程团队微调开源百亿模型（如 Yi-34B、Qwen-72B）；使用 MoE 架构（如训练一个 8×22B MoE）；聚焦垂直领域，用 30B–70B 模型 + RAG 达到类似效果。如需具体 DeepSp

微调不再是“只有大公司玩得起”的技术。借助LoRA/QLoRA + 开源框架，个人开发者也能在消费级硬件上定制专属大模型。理解不同方法的权衡，选择与资源、任务匹配的策略。本文所有方法均可在中一键实验。不妨从一个 QLoRA 任务开始，亲手打造你的第一个定制模型！延伸阅读LoRA 原论文QLoRA 论文LLaMA-Factory 官方文档作者：一名关注高效 AI 开发的工程师 | 更新于 2025

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它不仅关注Agent“做什么”，更关注“为什么做”、“怎么做更好”以及“如何变得更好”。这种架构强调了Agent的“人格化”、“经验积累”、“决策制定”和“执行反馈”四个关键环节。这是一种面向“高阶智能体”的架构设计，超越了传统的“感知-决策-执行”三段式模型，加入了。这是Agent的“人设”或“角色设定”，决定了它的基本属性和行为倾向。这是Agent的“执行层”，负责将规划转化为实际操作，并观察

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MySQL索引类型涵盖主键、唯一、普通、组合及前缀索引，按逻辑用途分类。物理结构上，InnoDB采用聚簇索引（数据与索引存储一体）和二级索引（需回表查询）。特殊场景可使用全文索引（文本搜索）或空间索引（地理数据）。索引设计应遵循主键自增、组合索引合理排序等原则，避免冗余。通过EXPLAIN分析查询性能，确保精准使用索引提升效率。

总依赖项（不含 BOM 内部）：约45+ 个独立 artifactStarter 类：≥15 个（Spring Boot 风格自动配置）APT（编译期处理器）：5 个（Lombok、MapStruct、Therapi、Config Processor）国产组件占比：极高（Sa-Token、Hutool、MyBatis-Plus、SnailJob、Warm-Flow、ip2region、sms4j、