devops落地第18页

Windows下的GPU虚拟化 - GPU-PV实现原理简介（1）

后面随着Redhat开源了kvm以及VFIO成功落地，GPU虚拟化技术以及GPUPassthrough越来越成熟。特别是当一篇论文"AFullGPUVirtualizatio

NanosNanos·2025-05-13 15:28

JSDoc：不仅仅是JavaScript的JavaDoc

魔都架构师|全网30W技术追随者大厂分布式系统/数据中台实战专家主导交易系统百万级流量调优&车联网平台架构AIGC应用开发先行者|区块链落地实践者以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！

·2025-05-13 14:06

红杉AI分享：如何在AI时代打造真正有价值的产品

红杉资本AI合伙人（前ClaudeCPO）的创业思考笔记，为AI产品的设计与落地提供了深刻的洞察。以下是基于其核心观点的深度解析与技术实践建议。

花生糖@·2025-05-13 12:38

《Spring Boot 4.0新特性深度解析》

本文深度解析其核心技术特性，涵盖GraalVM原生镜像支持、JDK21虚拟线程适配、声明式HTTP客户端增强、Kubernetes原生驱动等核心功能，结合阿里云、AWS等企业级落地案例，量化分析性能优化

知识产权13937636601·2025-05-13 12:34

《Vue Router终极指南 | 从路由原理到实战落地，打造丝滑SPA》

开篇：为什么说路由是SPA应用的「导航仪」？现代Web应用就像多层宇宙，每个页面都是独立维度！VueRouter正是穿梭不同维度的传送门：✅页面无刷新跳转——告别白屏等待✅路由守卫——权限控制的钢铁侠战甲✅动态路由——让页面按需加载✅历史模式——抹去URL中的#魔法印记️一、环境准备|创建你的第一扇传送门1.安装VueRouternpminstallvue-router@4#Vue3项目#或npm

落叶下长安_·2025-05-13 10:56

AI原生应用领域反馈循环：加速创新应用的落地

AI原生应用领域反馈循环：加速创新应用的落地关键词：AI原生应用、反馈循环、数据迭代、模型优化、用户价值摘要：本文以“反馈循环”为核心，深入解析其在AI原生应用中的关键作用。

AI大模型应用之禅·2025-05-13 07:02

大模型企业落地应用方法对比：微调、RAG与MCP工具调用

一、微调（Fine-tuning）存储数据类型训练数据：结构化的问答对、指令-响应对格式要求：通常为JSON、JSONL或CSV格式数据质量：需要高质量、领域特定的标注数据数据规模：根据需求从数千到数十万条不等，质量高于数量技术栈基础模型：GPT、LLaMA、Claude等大型语言模型训练框架：HuggingFaceTransformers、PEFT、LoRA、QLoRA训练工具：DeepSpee

热血的青春666·2025-05-13 04:15

DDD领域应用理论实践分析回顾

二、领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践（一）设计落地步骤（二）战略设计实践开始事件风暴用例分析，根据业务玩法反复确定对应用例（必要时采用二八原则）分析名词动词找出关键和初始边界界限，抽取概念统一语言梳理关系确定领域范围确定营销领域后开始划分和分析验证概念模型

张彦峰ZYF·2025-05-13 03:08

DevOps 原理

1.简述什么是DevOps工作流程？

我思故我在6789·2025-05-12 23:45

可视化技术，为安全管理打造“透视之眼”

但可视化技术如何在安全管理中落地？它又能为安全管理带来哪些具体改变？本文将为你揭开可视化技术在安全管理中的应用奥秘，带你一探究竟！第一章：可视化技术是什么？安全

格调UI成品·2025-05-12 18:10

探索大语言模型（LLM）：查漏补缺，你真的完全了解大语言模型的术语吗？

前言在人工智能领域，大语言模型（LLM）已成为技术革新与应用落地的核心驱动力。从参数规模到训练技术，从基础架构到前沿研究方向，理解这些术语是掌握LLM技术的关键。

艾醒(AiXing-w)·2025-05-12 14:13

神经渲染技术落地：Shein虚拟试穿API接口架构深度拆解

在数字化时代，时尚电商行业竞争激烈，消费者对购物体验的要求日益提高。虚拟试穿技术应运而生，为消费者提供了无需实际试穿即可查看服装上身效果的便捷方式。神经渲染技术作为虚拟试穿的核心支撑，凭借其强大的图像生成和渲染能力，为时尚电商带来了全新的发展机遇。Shein作为全球知名的时尚电商平台，其虚拟试穿API接口架构在行业内具有代表性，深入研究该架构对于推动神经渲染技术在时尚电商领域的广泛应用具有重要意义

lovelin+vI7809804594·2025-05-12 12:30

结合行业招聘需求与技术趋势，对工业机器视觉现场工程师素质与技能的系统性整理

一、核心素质：工业场景与技术落地的深度融合1.工业场景需求转化能力精准指标提炼：能将客户模糊需求（如“检测零件缺陷”）转化为可量化的技术参数，例如检测精度±0.05mm、速度≥200件/分钟、环境光照波动

人工智能教学实践·2025-05-12 11:21

DAMA-DMBOK2元数据管理深度解析：从理论到实践

作为DAMA数据管理知识体系的核心组件，元数据管理不仅是技术实现的基础，更是企业数据战略落地的关键支撑。第一章元数据本质与战略价值1.

小黄人2025·2025-05-12 10:16

什么是gitlab自动部署，怎么配置gitlab自动部署

GitLab作为一个强大的DevOps平台，提供了完整的自动部署工具，帮助开发团队实现代码从编写到生产的无缝转换。

默心·2025-05-12 05:39

解密企业级大模型智能体Agentic AI 关键技术：MCP、A2A、Reasoning LLMs-企业级大模型智能体关键技术

解密企业级大模型智能体AgenticAI关键技术：MCP、A2A、ReasoningLLMs-企业级大模型智能体关键技术从今天开始，我们将系统地讲解企业级大模型智能体的所有关键技术、落地的最佳实践，以及众多大型项目

·2025-05-11 22:41

MCP系列第九集：MCP协议--连接AI与数字生产的智能桥梁——从Blender三维建模到工业自动化实战解析

一、理解MCP协议的核心价值在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）与现实世界的连接能力已成为制约AI应用落地的关键瓶颈。

charles666666·2025-05-11 22:23

通过 Azure DevOps 探索 Helm 和 Azure AKS

AzureDevOps应运而生——这是Microsoft提供的一套强大的开发工具，提供用于构建、测试和部署应用程序的端到端DevOps功能。

云攀登者-望正茂·2025-05-11 21:52

构建现代分布式云架构的三大支柱：服务化、Service Mesh 与 Serverless

2.2功能与优势2.3在分布式云中的角色2.4落地难点3.Serverless模式：释放开发者生产力3.1Serverless的基本理念3.2Serverless的优势3.3在分布式云场景中的应用3.4

cooldream2009·2025-05-11 17:58

重塑软件工程基因：云计算与DevOps的融合革命——从工具链到思维模式的全面进化

引言：数字化转型的“生死时速”与软件工程的重构根据IDC2023年报告，全球企业云支出首次突破1.3万亿美元，而Gartner预测到2025年，70%的新应用将基于云原生架构开发。Netflix每日3000次部署的背后，是Kubernetes集群自动扩缩容和Spinnaker全链路流水线的深度实践；Uber的43秒故障恢复，则依赖于Prometheus实时监控与自动化回滚策略。软件工程教育正面临前

a798020·2025-05-11 16:17

深入浅出 YAML：一文掌握数据序列化利器

引言在配置驱动、DevOps自动化、微服务通信等场景中，我们常常需要一种既人类可读、又易于编程语言解析的数据序列化格式。

damo王·2025-05-11 15:14

深度解析 Kubernetes API Server 性能优化：关键参数配置指南|k8s调优指南

欢迎关注我的公众号「DevOps和k8s全栈技术」，进公众号【服务】栏，可以看到技术群，点击即可加入学习交流群。

韩先超·2025-05-11 12:24

深入解析Docker底层原理：从Namespace到联合文件系统

引言：容器技术的革命性突破在云计算和DevOps蓬勃发展的时代背景下，Docker作为容器技术的代表，彻底改变了应用程序的构建、交付和运行方式。

一休哥助手·2025-05-11 11:21

AICon 2024年全球人工智能与大模型开发与应用大会（脱敏）PPT合集

pdf企业一站式AI智能体构建平台演进实践.pdfPPIO模型平台出海实战，跨地域业务扩展中的技术优化之道.pdfLLM在BI场景的应用思路探索.pdf混合场景下大规模GPU集群构建与实践.pdf大模型落地征程

安全方案·2025-05-11 11:15

JavaScript 性能优化实战：从理论到落地的全面指南

JavaScript性能优化实战：从理论到落地的全面指南在Web应用日益复杂的今天，JavaScript作为前端开发的核心语言，其性能直接影响着用户体验。

她、の·2025-05-11 09:06

【高频考点精讲】SSR性能优化指南：从服务端渲染到客户端激活的最佳实践

很多同学觉得SSR就是“服务端渲染个HTML返回给浏览器”，但真正落地时，你会发现水很深——首屏渲染慢、hydration卡顿、内存泄漏、缓存策略失效……今天咱们就掰开揉碎，聊聊怎么让SSR既快又稳。

全栈老李技术面试·2025-05-11 09:35

从理论到落地，大模型评测体系综合指南

1956年夏，“人工智能”这一概念被提出。距今已有近70年的发展历史。中国科学院将其划分为六个阶段：起步发展期（1956年—1960s），反思发展期（1960s-1970s）,应用发展期（1970s-1980s),低迷发展期（1980s-1990s）,稳步发展期（1990s-2010）,以及蓬勃发展期（2011-）。真正的大模型历史还要从2006年DeepLearning首次在Science上发表

LLM.·2025-05-11 09:34

LLM 推理加速：深度解析 Prefilling 与 Decoding 阶段的优化秘籍

写在前面大型语言模型（LLM）的推理过程，即模型根据输入（Prompt）生成输出（Response）的过程，是其应用落地的核心环节。

kakaZhui·2025-05-11 08:30

OpenCV：视觉智能的工业引擎与创新实践指南

从医疗影像到自动驾驶，OpenCV持续驱动计算机视觉技术的产业落地。

Gupao123·2025-05-11 08:59

海外IP助力跨境业务本地化运营

以下是基于技术实现与商业落地的整合策略：一、技术实现：环境模拟与精准定位虚拟化环境构建设备指纹与网络协议联动：通过生成唯一设备指纹（如IMEI、MAC地址、AndroidID）并绑定静态住宅IP，模拟目标地区用户的真实

IP管家·2025-05-11 06:15

高效部署与持续集成的实践指南

高效部署与持续集成的实践指南背景简介随着云计算和DevOps实践的普及，高效的部署和持续集成成为软件开发的重要组成部分。

隔壁王医生·2025-05-11 04:34

强化学习在工业控制系统中的落地架构与反馈优化策略

1.强化学习与工业控制系统概述1.1强化学习基本原理强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习最优行为策略的机器学习方法。智能体在环境中采取行动，环境根据智能体的行为给予相应的奖励或惩罚，智能体根据这些反馈不断调整自己的行为策略，以最大化长期累积奖励。其核心包括价值函数、策略函数和模型学习等部分。例如，在机器人路径规划中，强化学习算法通过不断尝试不同的路径，根据是否成功到达目标位置以及路径的长短等来

学习ing1·2025-05-11 03:26

ONNX Runtime 加速深度学习模型的部署神器！

在模型训练完成后，如何快速部署并高效运行，是工程落地的关键环节。

那年一路北·2025-05-11 00:03

云原生面试题

2.4容器化如何帮助实现DevOps？3.微服务架构3.1微服务架构是什么？3.2微服务和传统架构的主要区别是什么？3.3如何将单体应用迁移

御风行云天·2025-05-10 22:53

Kafka如何保证消息不丢失

消息会被写入到日志文件中，这部分日志文件是落地存储的，即使服务器重启，消息也不会丢失。副本和ISR（In-SyncReplicas）机制：Kafka的主题可以配置多个副本（partitio

Lzww0608·2025-05-10 19:03

云原生安全治理体系建设全解：挑战、框架与落地路径

个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：云原生环境下，安全治理正在被重构在传统IT架构中，安全防护多依赖边界设备（如防火墙、WAF、堡垒机）进行集中式防护。然而，在云原生环境下，这种“边界式”安全模型正面临颠覆。应用微服务化→攻击面增大，内部东西向通信复杂容器编排动态化→实例频繁启动销毁，难以静态审计开发运维一体化→安全“左移”变得必要多租户与弹性环境→身份管理、策略隔离成为核心

慌ZHANG·2025-05-10 18:25

云原生环境下服务治理体系的构建与落地实践

个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：服务治理正在从“框架能力”向“平台能力”演进随着微服务架构逐步成熟，越来越多的企业开始向云原生迁移，Kubernetes、ServiceMesh、Serverless等新兴技术不断推动系统的基础设施演进。与此同时，一个关键问题开始浮现：服务治理能力如何在云原生环境下持续演进？传统微服务体系中，服务治理（ServiceGovernance）多

慌ZHANG·2025-05-10 18:24

单地平面6层PCB设计实战：如何兼顾电源与信号完整性？

摘要：面对复杂系统（SDRAM、WiFi、电机驱动等）且仅有1层地平面的6层板设计挑战，本文从层叠规划、电源噪声抑制、高速信号处理等角度，总结可落地的设计技巧与避坑指南。

思考的味道·2025-05-10 16:46

数字孪生赋能智慧城市：从概念到落地的深度实践

在城市规模与复杂度持续攀升的当下，传统管理模式已难以满足现代城市精细化治理需求。数字孪生技术凭借构建虚拟城市镜像、实现实时数据交互与智能决策的特性，成为智慧城市建设的核心引擎。本文将通过多个典型案例，深度解析数字孪生技术如何重塑城市管理的底层逻辑。一、新加坡：全域数字孪生的标杆实践作为全球智慧城市建设的先驱，新加坡打造的“虚拟新加坡（VirtualSingapore）”项目堪称数字孪生技术的典范应

常州北格数字孪生·2025-05-10 15:38

深度学习工程化：基于TensorFlow的模型部署全流程详解

本文将全面介绍TensorFlow模型从训练到部署的完整工程化流程，涵盖多种部署场景和优化技术，帮助开发者将深度学习模型真正落地应用。

2501_91537435·2025-05-10 13:28

在UI原型设计中，低、高保真原型图有什么区别？

在数字产品开发中，原型（Prototype）是连接创意与落地的桥梁。它通过可视化的方式验证功能、交互与用户体验，避免开发资源浪费。

kooboo china.·2025-05-10 13:53

场外期权与TRS收益互换交易平台开发实战：从架构设计到风控落地

一、需求背景：机构衍生品交易的技术痛点近年来，场外衍生品市场爆发式增长，TRS（总收益互换）和场外期权（如雪球、香草期权）成为机构跨境投资和风险管理的主流工具。然而，传统业务模式面临两大技术瓶颈：低效人工流程：询报价依赖Excel和邮件，合约管理混乱，清结算耗时长；风控滞后：保证金计算、标的穿透核查无法实时响应，易触发合规风险。技术需求拆解：guweng22346全生命周期自动化（询价→定价→交易

Ashlee_code·2025-05-10 10:34

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen3-8B-推理加速-vLLM-Docker（二）

一、前言在AI模型部署效率竞争日益激烈的当下，如何将前沿大模型与高效推理框架结合，成为开发者关注的焦点。Qwen3-8B作为阿里云推出的混合推理模型，凭借80亿参数规模与128K超长上下文支持，展现了“快思考”与“慢思考”的协同能力，而vLLM框架则通过优化内存管理与并行计算，显著提升推理吞吐量。与此同时，Docker凭借其容器化优势，正在重塑LLM的本地化部署体验——从环境隔离到跨平台迁移，均提

开源技术探险家·2025-05-10 09:29

零信任架构实战部署指南

零信任架构实战部署指南——从理论到落地的完整路径1.零信任架构的核心原则零信任（ZeroTrust）并非单一技术，而是一种安全理念和架构设计，其核心原则可归纳为：永不默认信任：无论是内部还是外部用户/设备

月_o9·2025-05-10 07:12

Java 在人工智能领域的应用与实践探索

然而，Java凭借其稳定性、跨平台能力和强大的企业生态，也正在逐步渗透进人工智能的多个领域，尤其是在AI系统工程化落地、大规模部署以及与现有企业架构的融合中，Java显示出不可替代的价值。

·2025-05-10 04:50

Azure DevOps 基于场景的问题：通过真实世界的挑战在面试中脱颖而出

AzureDevOps是现代开发团队的关键工具集，可实现CI/CD、基础设施自动化和协作。如果您正在准备AzureDevOps面试，那么专注于基于场景的问题可以让您脱颖而出。

云攀登者-望正茂·2025-05-10 03:47

Microsoft Azure 在印度尼西亚区域正式上线

微软正式宣布，其首个落地印度尼西亚的云区域——IndonesiaCentral已全面上线并正式投入使用！

领驭科技·2025-05-10 03:44

【无标题】

技术栈零散难整合：掌握类与对象、继承等基础概念，但面对DirectX图形接口、Win32API等系统级开发时无从衔接算法与工程脱节：理解链表、状态机等理论，却不知如何在游戏对象管理、AI行为控制等场景落地简历缺乏亮点

十年编程老舅·2025-05-09 23:51

【Elasticsearch入门到落地】12、索引库删除判断以及文档增删改查

接上篇《11、RestClient初始化索引库》上一篇我们完成了使用RestHighLevelClient创建索引库的代码实现，本篇将讲解如何判断索引库是否存在并删除它，以及如何对索引库中的文档进行增删改查操作。一、索引库判断与删除在操作索引库时，有时需要先判断索引库是否存在，若存在则进行删除操作。以下是具体的实现代码：1.判断索引库是否存在@TestvoidtestExistsIndex()th

光仔December·2025-05-09 18:45

【Elasticsearch入门到落地】11、RestClient初始化索引库

接上篇《10、初始化RestClient》上一篇我们已经完成了RestHighLevelClient的初始化工作，本篇将正式进入索引库的创建阶段。我们将使用Java代码来创建酒店数据的索引库。一、准备工作1.创建常量类首先，我们需要定义一个常量类来存放索引库的mapping映射模板。在src/main/java/cn/itcast/hotel/constants包下创建HotelIndexCons