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AI Agent 正从实验室走向产业纵深,推动生产力范式重构。在技术突破与伦理规范的双重驱动下,这场变革将重塑人机关系、商业模式与社会形态。开发者需把握三大方向:强化学习与多模态融合的技术前沿、垂直领域的场景深耕、伦理合规的底线思维。未来已来,智能体时代的大幕正徐徐拉开。
阻塞IO:简单但并发低,适合简单应用非阻塞IO:实时性好但CPU高,适合小并发实时应用IO多路复用:平衡性能与复杂度,高并发首选信号驱动IO:特殊场景使用,已被epoll替代趋势异步IO:性能最优但复杂,未来主流方向Linux IO模型的选择是平衡性能、复杂度和场景需求的艺术。没有放之四海而皆准的模型,只有最适合特定场景的选择。随着硬件速度的提升和内核优化,异步IO和IO_uring等模型将逐渐成
Qwen3 MoE 架构动态专家选择机制LoRA 微调参数配置与显存优化RAG + 微调协同增强领域知识双模式推理在复杂任务中的应用。
创建别名命令// ~/.claude/commands.json { "aliases": { "test": "运行pytest并修复发现的错误", "docs": "为当前模块生成README文档", "deploy": "构建Docker镜像并推送到仓库" } }使用自定义命令claude > test # 执行自定义测试命令Claude Code代表了AI辅助编程的未来方向——从被动补全到
io_uring 是 Linux 内核 4.18 引入的新一代异步 I/O 框架,旨在提供比传统 AIO 更好的性能和易用性。它使用共享环形缓冲区在用户空间和内核空间之间传递 I/O 请求和完成事件。本文详细介绍了 Linux 系统中的五种 I/O 模型:阻塞 I/O、非阻塞 I/O、I/O 多路复用、信号驱动 I/O 和异步 I/O。每种模型都有其优缺点和适用场景,选择合适的 I/O 模型对于构
本文详细介绍了在 Ubuntu 24.04LTS系统上安装 NVIDIA 驱动、CUDA 12.7 和 CuDNN 9.x 的完整流程。从兼容性检查到环境配置,再到性能优化和问题解决,每个步骤都提供了详细的命令和说明。通过正确配置这些组件,您的系统将能够高效运行各种深度学习框架和应用。随着 NVIDIA 技术的不断发展,建议定期查看官方文档以获取最新的安装指南和兼容性信息。一个正确配置的深度学习环
快速启动应用(默认 Option + Space)文件搜索与操作网页搜索与书签访问剪贴板历史(Powerpack 功能)文本扩展(Snippets)工作流自动化(Workflows)2025 新特性:Alfred 5.6 新增 AI 辅助功能,可通过快捷键触发GPT对话,极大提升内容创作效率。打开 "系统设置" → "键盘" → "快捷键"选择左侧分类(如 "应用快捷键")点击 "+" 添加自定义
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WebRTC 作为实时通信技术的基石,正在从传统音视频通话向元宇宙社交、全息通信等领域拓展通过本文介绍基础原理实战代码及前沿特性,读者可构建企业级实时通信应用。随着 Web 平台持续进化 WebRTC 将成为构建沉浸式互联网体验核心引擎。建议开发者关注标准化进展,优先适配 H.₂65 和QUIC协议积极探索 AI 与实时通信融合创新,在低延迟、高画质安全合规三个维度持续优化打造下一代实时交互体验。
从 AspectJ 的编译期织入到 Spring 6 的 AOT 优化,AOP 技术始终围绕性能与灵活性平衡演进。eBPF 织入:基于 Linux 内核动态追踪技术,实现无代理 AOP 增强。AI 辅助切面生成:通过代码分析自动生成日志、监控等通用切面。响应式编程适配:Spring WebFlux 中实现非阻塞AOP通知链。掌握 AOP 不仅是技术能力的体现,更是面向复杂系统的设计思维—— 通过横