AIOps-一位研发工程师的学习笔记

最新推荐文章于 2025-08-04 21:00:00 发布
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侯捷 C++ 课程学习笔记：一个万用的 Hash Function
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
03-23 856
哈希函数（Hash Function）是将任意类型的数据“压缩”成一个固定范围的整型值的函数。快速计算分布均匀类型泛化int x, y;template<>在学习 STL 与底层实现时，我们不能满足于“直接使用”。要深入掌握 STL 容器的真正威力，必须理解底层机制，特别是哈希机制。我们学习了模板元编程与特化技巧提升了 STL 容器泛化能力构建了可组合、可扩展、可重用的 Hash 基础设施这也正是侯捷老师一再强调的：“STL 不仅要用得爽，更要看得懂，改得动，写得出。
何为深度学习模型？
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
03-17 1076
本文详细解析了自然语言处理领域从传统规则和统计模型到深度神经网络及 Transformer 系列预训练模型的发展历程。通过对各模型的数学公式、网络架构和优化策略进行深入探讨，我们认识到当前 NLP 技术虽已取得巨大进展，但在模型解释性、计算资源消耗和跨模态融合等方面仍面临挑战。未来，借助模型压缩、多模态协同及预训练任务创新技术，NLP 将向着更加高效、智能和普适的方向迈进，为各行各业的智能化应用提供坚实支持。
阿里搜索中台devOps&AIOps;的思考与实践
01-31
阿里搜索中台devOps&AIOps;的思考与实践 ..
[业界方案] 智能运维AIOps-学习笔记
罗西的思考
08-24 3027
本文为本人的学习笔记，非商用。目的是对于所学习的技术，大致知道其应用领域，技术特点和未来方向，看看目前工作中是否可以用到，或者以后选型时能够做到心里有数，顺便也可以梳理清楚自己的知识体系。
AI产品经理手册（Ch6-8）AI Product Manager‘s Handbook学习笔记
weixin_44923674的博客
08-04 1294
本部分（Part 2 Building an AI-Native Product）围绕 “构建 AI Native产品” 展开，核心是探讨从 0 到 1 打造 AI Native产品的关键环节，包括产品基础、AI/ML 服务产品化、群体定位、技术选择、性能基准、成本与增长等，并通过一个贯穿各章的案例研究具象化这些概念。Ch6-8 从开发阶段、团队构成、技术栈，到产品化策略、行业定制化，系统阐述了关键要素，并通过 Akeira 案例展示了实践应用。核心逻辑是：AI 产品的核心是 “数据驱动的服务产品化”。
Linux篇（学习前言）
思维码途
11-04 915
目录 一、运维岗位收入情况（职友集） 2. 运维岗位的定义 3. 运维的诞生 4. 90年代初网吧图 5. 运维行业背景 二、企业运行模式 1. 铁三角 2. 部门与部门职责 3. 上线与生产 三、网站 1. 简介 2. 分类 3. 运行模式 四、名词概念 1. 服务器 2. IP地址 3. 域名 4. 公网 5. 局域网 6. 内网 7. 子网 五、服务器的重要结构组成 1. CPU 2. 内存 3. 风扇 4. 电源 5. 硬盘 6. 主板
私有化图文问答 Agent 系统搭建实战：Megatron 模型 + 检索服务 + 多模态统一工作流
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04-13 478
传统大语言模型已经无法满足多模态场景下的真实业务需求。 > 本文将带你构建一个集成图文输入、多轮问答、私有知识召回与模型响应的一体化 **多模态智能问答 Agent 系统**。 > 我们将基于 Megatron-LM 微调模型、LoRA 多模态模型（如 LLaVA / BLIP2）、私有知识库（图文+PDF+网页）与轻量级 RAG 检索模块，构建完整的“**视觉感知 × 语言理解 × 本地知识召回**”闭环应用。支持 API 接入、对话缓存、用户多轮记忆等能力。
量化模型不用 GPU 也能跑得快？一文实测 INT8 CPU-only 推理表现
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04-16 1071
当 GPU 成本高涨、推理场景轻量化趋势日益增强时，**“在 CPU-only 环境下部署 INT8 量化模型”** 成为一项极具现实价值的技术路径： > > - 服务器端：轻负载业务、边缘节点、嵌入式推理部署 > - 桌面端/移动端：部署 GPT、OCR、分类器等轻模型服务 > - 企业 IT 环境：多数推理任务无 GPU，部署门槛高 > > 本文将基于 ONNXRuntime、OpenVINO 与 PyTorch 量化模型，实测 **INT8 在纯 CPU 环境下的推理性能瓶颈、兼容性问题
大模型压缩部署实战：量化、蒸馏与推理加速全流程
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04-17 1076
大模型越来越强，但部署越来越难。尤其是在多模态、私有化、端侧或企业集成环境中，如何将一个几十GB的大模型压缩、量化、提速、落地，成为工程成功与否的关键。 > 本文将系统讲解 **主流大模型压缩与推理加速技术路径**，包括 INT4/INT8 量化、知识蒸馏、结构裁剪、推理引擎优化（ONNX、TensorRT、vLLM）等内容，结合 Megatron-LM、LLaVA、BLIP2 等框架，搭建一个**“小而快但不失精度”的模型部署链条
色温估计方法对比：灰度世界、统计建模与机器学习算法在 AWB 中的应用实战
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07-02 995
色温估计是自动白平衡（AWB）系统的基础能力，其结果直接决定了图像中色彩还原的自然度与准确性。面对复杂多变的光照环境，传统基于灰度世界假设的方法逐渐暴露出局限性，统计建模（如高斯混合、肤色识别）和轻量化机器学习模型开始在主流 ISP 平台上得到部署。本文围绕三大主流色温估计方法，逐一对比其原理机制、平台部署方式、工程复杂度与鲁棒性表现，结合实际平台调试案例，深入解析它们在复杂场景下的优劣取舍与联动策略。
亿级用户百TB级数据的 AIOps 技术实践之路（增强版）
高效运维
05-04 4611
作者简介周荣，华为消费者BG云运维部 AIOps 负责人，GOPS 2018 深圳站金牌讲师，07年加入华为，先后分别负责下一代智能网、中间件平台、运维工具等产品的研发与...
MIPI CSI 通道初始化流程与 D-PHY 调试策略：从链路稳定到高带宽优化
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
07-19 1178
MIPI CSI 接口是现代手机相机模组连接 ISP 的主流数据传输通道，承担高速图像流的传输任务。其初始化流程涉及设备树配置、D-PHY 配置、通道启用与同步、链路状态检测等多个关键环节，且对时序、电压与电流等电气特性极为敏感。本文将以工程实战为导向，系统梳理 MIPI CSI 通道的初始化过程、D-PHY 的配置与调试技巧，并结合主流平台（Qcom、MTK、海思）的实现差异，提出适用于复杂模组/多路摄像头的调试建议与错误排查路径。
面试技巧 面试复盘 编程技术 架构 看这一篇就够了
china19931017的博客
11-25 3059
神经网路与深度学习 Kubernetes实战 大型网站性能监测、分析与优化 Flume日志收集与MapReduce模式 ZooKeeper：分布式过程协同技术详解 自己动手写Java虚拟机 Java WebSocket编程 开发、部署和保护动态Web应用 SpringBoot揭秘：快速构建微服务体系 Web全栈工程师的自我修养 Apache Spark源码剖析 Wireshark数据包分析实战详解 深入剖析Tomcat-网上版本不够清晰 故重做 Kafka技术内幕 图文详解Kafka
二维码工具(1).zip
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09-13
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基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
09-12
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在网页上生成二维码.zip
09-12
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四级流水线8位booth算法乘法器，有无符号都支持（verilog），含testbench（system verilog）
09-12
乘法器包含三个.v文件 乘法器可进行有符号与无符号的8位乘法计算，但是需要提前输入乘数是否为有符号的标识 【 顶层multiplier_8_special.v：对乘法器进行分割段数 booth2_pp_decoder.v:使用booth算法，将乘数进行转换 mult_pp_adder.v:执行部分积加法。（这里经过了部分优化，但是仍直接使用了‘+’符号，如果是asic设计，需要更加具体，也能进一步优化） tb_mult8_special.v:(tesetbench):仿真激励文件：20*4组随机数测试数据，会返回验证时出错的数据的部分原因。（system verilog） 】 经过初步仿真验证，无问题 经过vivado某个ultrascale型号的fpga实现过后能达到500mhz以上频率，资源使用量为120lut左右 此模块为tpu设计中的一个底层模块，（作为多复用单元，可以处理浮点数据的一个部分）后续会逐步上传tpu的其他部分以及功能原理介绍 注：sys_enable:模块启动信号，sys_enable=0时会暂停并暂存数据。 valid：valid=1输入乘数有效，valid=0无效则会不计算这个数据。
无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-base
09-12
无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-based Feature Filtering Approach.zip
软考网络工程师电子笔记精粹：高效学习必备
总结来说，从标题、描述和标签中可以看出，这份电子笔记是朱晴个人在学习和准备软考网络工程师考试时制作的知识汇编，包含了考试所需的全面知识点，并使用颜色标记和案例来辅助学习。该笔记适用于印象笔记软件，且...
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