部署优化第5页

面试__八股

java解释执行，即时编译（编译成本地代码，效率高，内存占用多，C1，C2）编译优化技术：方法内联，复写传播，无用代码删除字节码就是虚拟机所使用的指令集类加载：加载(获取类的二进制流文件，方法区的数据结构

big muscle·2025-03-10 17:01

2025年大模型AI产品经理学习路线图：零基础到精通，一篇收藏，开启学习之旅！悄悄努力然后惊艳所有人

作为大模型产品经理，你需要具备一系列跨学科的知识和技能，以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线，旨在帮助你构建所需的知识体系，从零基础到精通。

AGI大模型老王·2025-03-10 17:30

【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

DeepSeek-R1-Distill-Qwen是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。

油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

【从0到1构建高并发后端系统：Spring Boot + Redis + RabbitMQ实战指南】

一、架构演进路径图图1：从单体架构到微服务集群的演进过程二、核心优化策略与落地实践1.数据库优化方案分库分表实践：//ShardingSphere分片策略配置spring:shardingsphere:

小怪兽9699·2025-03-10 17:58

【从0到1构建实时聊天系统：Spring Boot + Vue3 + WebSocket全栈实战】

一、项目架构技术栈清单：后端：SpringBoot3.0+WebSocket+STOMP前端：Vue3+Pinia+WebSocketClient部署：Nginx+DockerCompose二、核心功能实现

小怪兽9699·2025-03-10 17:58

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

利用大型语言模型进行市场分析与预测

这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。

AI天才研究院·2025-03-10 16:27

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。如何在保持模型性能的同时，降低其计算和存储需求，成为了AI领域的热门话题。

大模型应用场景·2025-03-10 15:50

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

中级网络工程师面试题参考示例（3）

一、企业园区网络问题1：如何实现园区网络的自动化部署和管理？请结合实际场景说明技术选型。

他不爱吃香菜·2025-03-10 15:15

关于网络数通工程师 IPsec 协议的常见面试问题(2)。

以下是IPsec协议在面试中可能涉及的进阶问题及补充知识点，涵盖技术细节、部署优化和实际场景分析：八、协议交互流程细节IKEv1与IKEv2的区别问：IKEv2相比IKEv1有哪些改进？

他不爱吃香菜·2025-03-10 15:45

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习（明教）依托动态环境交互优化策略

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

物理服务器的作用都有哪些？

物理服务器可以部署网站

wanhengidc·2025-03-10 15:13

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化

北辰alk·2025-03-10 14:42

【CSDN首发】Stable Diffusion从零到精通学习路线分享

前言：StableDiffusion（简称SD）作为当前最热门的AI绘画工具之一，凭借其开源免费、可本地部署、功能强大等优势，吸引了大量开发者和艺术创作者的关注。

SD入门学习·2025-03-10 14:40

MySQL常见数据类型详解：数值、字符串与日期时间类型

在MySQL数据库设计中，合理选择数据类型是优化存储空间、提升查询性能的关键。本文基于详细的分类表格，系统讲解MySQL中常见的数值、字符串和日期时间类型，帮助开发者快速掌握其特性及适用场景。

Hjh`·2025-03-10 14:10

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本专注于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术应用的书籍。

脱泥不tony·2025-03-10 14:07

小程序租赁系统弹性架构与分布式部署技术方案解析

内容概要搞个小程序租赁系统可不只是写几行代码那么简单——这玩意儿得比变色龙还能适应市场变化，比瑞士军刀还能应付各种突发状况。想象一下，当百万用户同时抢租最新款Switch时，系统要是敢卡顿半秒，运营团队怕是要连夜改行卖红薯。微服务架构在这儿就像乐高积木大师，把支付、库存、风控这些模块拆得明明白白。用上容器化技术后，服务器资源调配灵活得像智能管家：高峰期自动扩容三倍，闲时又能缩回节能模式，云服务账单

红点聊租赁·2025-03-10 14:35

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

代码托管平台深度解析：Gitee如何赋能本土开发团队

一、本地化体验：消除开发环境壁垒Gitee扎根国内开发者生态，从网络基础设施到用户界面均针对本土需求优化：高速访问：国内服务器集群确保代码拉取、提交响应毫秒

·2025-03-10 13:16

7 款热门项目管理工具深度剖析：Gitee 的卓越优势与多元选择

合适的项目管理工具能显著提升协作效率、优化资源分配并确保项目按时交付。本文将为您详细介绍7款主流项目管理工具，着重推荐功能强大的Gitee，帮助您根据团队需求做出最佳选择。

·2025-03-10 13:43

UML面向对象建模与设计——笔记（二）

UML面向对象建模与设计（第二版）笔记——第二部分：分析与设计开发过程1系统构思2分析3系统设计4类设计5实现6测试7培训8部署9开发生命周期系统构思1阐释概念2准备问题陈述系统分析1领域分析1创建领域类模型

忧愁的awe·2025-03-10 12:59

大语言模型引擎全解析：Transformers、vLLM、Llama.cpp等，最佳选择全攻略！

然而，如何高效地运行和优化这些模型，成为了开发者和研究者面临的重要挑战。为此，一系列专为大语言模型设计的引擎应运而生。

大模型入门教程·2025-03-10 12:29

一个实例用全创建型模式-优化（冗余消除）

1.关联链接上一篇：一个实例用全创建型模式-CSDN博客目录：《一个实例讲完23种设计模式》2.内容当前：单件+抽象工厂+创建者+工厂方法+优化需求：坦克大战创建两种坦克坦克类型射程速度b7070米时/

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-03-10 12:57

k-Shape：高效准确的聚类方法

k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量，k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质，

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

节点部署是WSN的关键问题，合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中，模拟磁性细菌的这种趋磁

软件算法开发·2025-03-10 12:25

SQL Server 性能优化最佳实践

本文将深入剖析SQLServer性能优化的关键技术，从诊断工具使用到实战调优策略，提供一套完整的优化闭环方案。一、性能分析：定位瓶颈的科学方法1.1内置监控工具实战1

Morris只会敲命令·2025-03-10 11:23

代码托管平台的选择：Gitee的本土化优势与高效开发实践

简洁的中文界面与本地化技术支持，进一步优化了用户体验，尤其适合国内开发团

kuaile0906·2025-03-10 11:23

使用服务器搭建无门槛ChatGPT WEB应用LobeChat

二、Docker环境与LobeChat部署‌安装Docker与Compose

莱卡云（Lcayun）·2025-03-10 11:23

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

Claude更新王炸功能：一键生成、评估、优化提示词！

要想挖掘一座金矿，你得先学会使用铲子。类似地，要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务，你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙，相同的任务目标，不同的提示词得到的结果可能截然不同。好的提示词是高质量输出内容的前提条件。关于提示词的教程，我已经写了很多，感兴趣的小伙伴可以在文末按需学习。当前生成式AI最强大的能力是什么？生成。既然是这样，那么为什么不让AI自己根据我们的任务需

AI信息Gap·2025-03-10 10:46

使用Java进行加密狗相关程序优化

个人心得1.加密狗通信优化-减少不必要的交互-分析加密狗操作流程，去除冗余的读取或写入操作。例如，如果在初始化阶段已经获取了某些配置信息且在后续流程中不会改变，就不需要重复读取。

加密狗定制分析赋值·2025-03-10 10:12

探索Python Web开发的全新范式：从代码生成到自动化部署

inscode_057·2025-03-10 10:41

IoT边缘计算软件：AWS Greengrass二次开发_AWSGreengrass安全机制与最佳实践

本节将详细介绍AWSGreengrass的安全机制，并提供一些最佳实践，帮助你在开发和部署过程中确保系统的安全性。

chenlz2007·2025-03-10 10:09

AWS原生架构下的服务器性能与成本平衡之道——海外业务云端实践

在数字化转型的浪潮中，企业对服务器的选择从未如此谨慎：既要满足业务全球化部署的灵活性和性能需求，又需在成本与稳定性之间找到平衡。

AWS官方合作商·2025-03-10 10:09

AWS WorkSpaces：企业级云桌面的三大杀手锏，重新定义远程生产力

AmazonWorkSpaces以云原生DaaS（桌面即服务）破局，实测部署效率提升90%，运维成本降低60%。一、揭秘AmazonWorkSpaces：云桌面的技术进化论

AWS官方合作商·2025-03-10 10:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

WAF(Web应用防火墙)

WAF通常部署在网络边缘，位于客户端和Web服务器之间，对进出Web应用程序的流量进行实时检查和分析。WAF的主要功能SQL注入防护：检测和阻止恶意的SQL注入攻击，防止攻击者通过

墨菲斯托888·2025-03-10 09:38

Spring Boot笔记

传统Spring痛点•繁琐的XML配置•需要手动管理依赖版本•部署依赖外部Web服务器（如Tomcat）SpringBoot的答案•约定优于配置：自动配置80%的默认设置•内嵌服务器：直接打包成可执行JAR

@卡卡-罗特·2025-03-10 09:06

AWS AppStream 2.0：开启云端应用交付新范式（实战解决方案剖析）

1.1技术架构革命（对比传统VDI）去终端化部署：3D渲染/CAD等GPU应用在

AWS官方合作商·2025-03-10 09:06

物联网中如何解决网络复杂性的问题

以下是一些解决物联网网络复杂性问题的策略和方法：1.网络架构优化1.1分层架构采用分层的网络架构可以简化网络设计和管理。常见的分层架构包括：感知层：负责数

小赖同学啊·2025-03-10 09:03

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

注意：因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建，所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标，后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示：我们大概所需要的功能包如下：importnumpyasnpimpor

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化

北辰alk·2025-03-10 08:25

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。

境心镜·2025-03-10 08:54

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

并行计算与性能优化并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源（如处理器、计算节点等）来执行计算任务，以提高计算效率和速度。

kkchenjj·2025-03-10 08:54

容器技术详解：现代化应用部署的基石

容器技术详解：现代化应用部署的基石在现代软件开发和部署过程中，容器技术已经成为不可或缺的一部分。无论是开发人员、运维工程师还是系统架构师，都在日常工作中接触和使用容器。那么，什么是容器？

myifengs·2025-03-10 08:23

FreeRTOS内存管理之heap_4.c源码解析

最简单，，具有确定性，从静态数组中分配内存，不允许释放内存，不会导致内存碎片化，一锤子买卖，不算真正的动态内存分配；heap_2——非确定性，允许释放内存，但不会合并相邻的空闲块，也就是说没有内存碎片优化措施

星辰&流星·2025-03-10 08:23

TongWeb和Tomcat的区别

TongWeb和Tomcat的区别东方通中间件TongWeb5.0为SOA实现提供了一个完善的企业级应用服务器|支持面向服务架构的开发和部署|通过可靠消息传递基础架构为业务提供事件平台|通过简化、可靠的管理功能降低客户的项目成本

encoding-console·2025-03-10 07:19

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。

Wis4e·2025-03-10 07:49

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