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原创 手把手教你:Raft:分布式系统的“班长选举术”(大白话版)
Raft:分布式共识的简明指南 Raft是一种分布式共识算法,通过选举机制和日志复制确保多个节点在网络故障时仍能达成一致。其核心包括: Leader选举:节点通过投票选出Leader,任期(Term)机制防止多Leader冲突; 日志同步:Leader将操作记录同步给Follower,多数确认后提交; 安全性:日志连续性、任期编号等机制保障数据一致性; 成员变更:采用联合共识平滑过渡节点增减。 相比Paxos,Raft更易实现,广泛应用于etcd、Consul等系统。它解决了网络分区、Leader宕机等问题
2025-07-23 13:54:25
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原创 手把手教你:Paxos:分布式系统的“吃饭决策术”(大白话版)
Paxos是一种解决分布式系统一致性的算法,通过提议者、接受者和学习者三个角色协同工作,确保在网络延迟或节点故障情况下仍能达成共识。其核心流程包括准备阶段和接受阶段的两轮投票,最终由学习者获取一致结果。文章还提供了Java实现代码示例,并讨论了Paxos的优化(如日志压缩和垃圾回收)以及与其他算法(如Raft)的对比。Paxos广泛应用于ZooKeeper、Google Chubby等分布式系统中,是确保数据一致性的关键技术。
2025-07-23 11:33:21
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原创 手把手教你:智能体、工作流以及他们的区别(大白话版)
摘要: 智能体与工作流的本质区别在于灵活性与规则性。智能体像“野生助理”,能自主分析、应对意外并主动收尾(如规划家庭聚会或灵活买奶茶),具备目标导向和动态调整能力。工作流则严格遵循预设步骤(如请假流程或大扫除清单),无法处理规则外的需求。两者的核心差异在于:智能体解决“活问题”,工作流执行“死规矩”。实际应用中,工作流适合零出错场景(如财务流程),智能体则适用于复杂多变的任务(如客户服务)。二者可互补协作,提升效率。
2025-07-14 16:58:39
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原创 手把手教你:MCP(Model Context Protocol)(大白话版)
摘要: Model Context Protocol(MCP)是给AI模型传递信息的“规矩”,确保AI理解场景并准确回应。比如客服场景中,需明确提供用户ID、订单号、历史对话等关键信息,并按固定格式(如键值对)传递,避免遗漏或冗余。MCP的作用包括提升AI准确性、系统协作效率、保护隐私(如脱敏敏感信息),以及灵活适配不同场景需求。实操时需四步:1)列出必要信息;2)规范格式;3)设置安全红线;4)协调系统执行。通过不断优化协议,可让AI更智能、高效且安全。
2025-07-14 16:44:04
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原创 手把手教你:拿到 DeepSeek-V3 后怎么启动和微调(大白话版)
本文介绍了如何启动和微调DeepSeek-V3大语言模型。首先需要准备NVIDIA高端显卡和Linux系统等硬件环境,然后通过克隆代码仓库、下载模型权重文件(约700GB)完成基础配置。启动模型需安装依赖工具、转换模型格式后,即可通过命令行与模型对话。微调训练需准备特定领域的数据集,使用Hugging Face工具加载模型并设置训练参数,最终生成优化后的新模型。整个过程对硬件要求较高,建议使用云服务器,并注意数据质量和路径配置。按照步骤操作,新手也能逐步完成模型的部署和优化。
2025-07-11 09:59:44
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原创 DeepSeek-V3 启动与微调指南
DeepSeek-V3本地部署与微调指南 本地部署要求: 硬件需FP8/BF16支持的GPU(如NVIDIA H800/A100) Linux系统+Python 3.10 基础依赖包括torch=2.4.1等 部署方式: 官方Demo:支持快速验证,需转换模型权重格式 SGLang(推荐):高性能框架,支持多卡和AMD GPU 其他工具:包括LMDeploy、TRT-LLM等,各有特点 微调指南: 需准备格式化的指令数据 推荐使用Hugging Face Transformers+Accelerate框架
2025-07-11 09:16:08
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原创 AIoT(人工智能和物联网)学习计划
一个详细的AIoT(人工智能和物联网)学习计划,包括具体的知识点、学习资料和学习周期。假设你每天可以投入2-3小时的学习时间,这个计划大约需要24个月。
2024-08-22 16:36:36
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原创 docker+gradle+SpringWebFlux+R2DBC+Mysql的RestfulAPI(CRUD)
今天有个兄弟拿到一个笔试题,就是使用docker部署gradle构建的SpringWebFlux+R2DBC+Mysql基于Restful的增删改查,这里面gradle和SpringWebFlux以及R2DBC之前没有使用过,那么我们开始从0搭建.
2022-11-30 20:03:58
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空空如也
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