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OpenAI 上周整理了一篇文章，介绍内部是怎么用 Codex 的。使用 Codex 的团队包括安全、产品、前端、API、基础设施和性能工程。从接手的任务来看，Codex 主要的使用场景为：理解复杂代码库、重构和迁移、性能优化、补测试、交付新功能，以及在紧急情况下排查故障等等。
Apache Spark已从内存计算引擎发展为覆盖数据处理、机器学习、图计算和边缘计算的完整生态系统。本文将深入探讨Spark生态中两大前沿方向：GraphX图计算在金融风控的应用以及Spark在IoT边缘计算场景的创新实践。随着Spark 3.5对边缘场景的深度优化及图神经网络的融合，开发者将获得更强大的工具应对数字化挑战。Spark正从"数据中心框架"蜕变为连接云端与边缘的"全域智能计算中枢"
本文介绍了视觉多模态模型Qwen2.5-VL的部署优化方案。通过对比vLLM和SGLang框架，提出了三种部署策略：独立部署（快速验证）、混合部署（结合TensorRT优化ViT模块）和分离部署（ViT与LLM分设备运行）。测试显示，分离部署模式在4090显卡上实现了最佳性能（QPS 10.8），同时分析了不同方案的适用场景。文章还探讨了视频预处理对CPU资源的占用问题，强调了控制服务分离的重要性
阿里开源了全新的推理模型：QwQ-32B。据官方发布消息，该模型性能比肩满血版 DeepSeek-R1（671B）！
综合官方的比较，发现 Qwen3 的8个模型的从优到劣分别是：Qwen3-235B-A22B > Qwen3-32B > Qwen3-30B-A3B > …，本地24G显存可以部署 Qwen3-32B 和 Qwen3-30B-A3B 的量化版。
本文介绍了SpringCloud中的声明式HTTP客户端Feign的基本使用和优化方法。Feign通过注解方式简化了微服务间的远程调用，支持负载均衡和多种配置选项。文章详细讲解了Feign的引入方式、接口定义、日志级别设置等基本用法，并提供了性能优化建议，如使用HttpClient连接池替代默认实现。Feign能显著提升开发效率，使远程调用像本地方法一样简单，同时支持灵活的定制和扩展，是微服务架构
本文将系统解析跨地域虚拟化环境中如何实施精确的存储资源控制，涵盖配额设定、监控预警、动态调整等核心流程，为分布式系统管理员提供可落地的解决方案。
LLaMA 模型因其高效的性能和较小的模型尺寸而受到关注，这使得它们能够在资源有限的环境中运行，例如个人计算机或移动设备。
作用：将每个分组的数据作为一个完整的迭代器（Iterator）传递给一个自定义函数。它通常在Shuffle之后发生，没有Combiner。生活场景：总经理已经把各个台的数据分好组了，他把一个台的所有交易数据（可能已经很多了）交给一个专家，说：“你帮我仔细分析一下这个台的数据，怎么分析我不管，给我一个最终报告就行。代码示例（找出每个台最大的一笔交易）：val resultDS = salesDS.
FastGPT 依然延续着早期的思路去完善和扩展。目前，其在向量搜索 + LLM 线性问答方面的功能基本已完成。
本文详细介绍了在Windows系统的Docker Desktop环境中搭建6节点（3主3从）Redis集群的完整流程。主要内容包括：环境清理、创建Docker网络、配置目录结构、生成Redis配置文件、启动容器、初始化集群以及功能验证等步骤。文章还提供了简化版3节点集群搭建方法，并针对常见问题给出解决方案。此外，还介绍了高级功能如密码认证配置和持久化优化选项。通过清晰的PowerShell命令和验
机器学习指南
大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！电商返利APP在用户量激增、促销活动等场景下，常面临响应延迟、接口超时等性能问题。基于微服务架构的特性，可从服务调用、数据存储、资源调度三个维度实施优化，以下结合具体代码与实践方案展开。
部署一个本地知识库，将你所有的东西都丢进去，一查即出，重要的是不用担心泄密，是不是很优秀。
在大模型应用和推理系统中，性能优化是关键环节。无论是 LangChain、vLLM 还是 RAG 系统，架构设计、推理策略和资源调度都会直接影响延迟、吞吐量和成本。
会导致MySQL扫描前100万条记录。
