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RSS订阅原创 2025年AI Agent技术深度解析：原理、应用与未来趋势
例如，一个智能推荐AI Agent，随着用户反馈数据的增加，会不断调整推荐策略，提高推荐的准确性和个性化程度，从而更好地满足用户需求。厦门搭建的风控联盟链日均处理1.5亿条多头借贷信息分析，通过区块链技术的去中心化、不可篡改等特点，保障了数据的安全性和共享性，为金融机构提供了更加精准、高效的风控服务。家居企业开发的语音+手势控制系统，降低了智能家电的使用门槛。总之，AI Agent技术将成为未来各行业智能化发展的重要驱动力，我们应积极推动其研发和应用，充分发挥其优势，为人类社会的发展创造更大的价值。
2025-08-21 18:05:19
313
原创 计算机操作系统的引导程序与引导过程原理
从计算机加电到进入图形桌面，中间跨越了固件、引导加载程序与内核初始化等多个阶段。引导的本质是：固件负责最初的硬件自检与设备初始化，引导加载程序在最小可用环境下，设置启动参数并完成必要的信息传递，随后将控制权交给内核；内核再初始化关键子系统，挂载根文件系统RootFS，启动第一个用户空间进程（/sbin/init或systemd，PID 1）。理解这些“接力棒”的传递关系，能把握不同平台（BIOS/MBR与UEFI/GPT）下的启动差异，也能在排障与考题分析中迅速定位问题所在。
2025-08-19 15:24:44
700
原创 计算机操作系统的宏内核与微内核原理
（1）宏内核宏内核（又称单体内核）指将进程管理、存储管理、文件系统、设备驱动、网络协议栈、IPC等大部分内核服务都放在内核态，以过程调用为主完成跨子系统协作。其核心特征是单一内核地址空间、大内核可信计算基（TCB）与低开销的内部调用路径。（2）微内核微内核主张将内核职责缩到最小：典型只保留进程/线程管理、地址空间与内存映射、基本调度、中断转发、最小IPC机制等极少数关键功能在内核态；而文件系统、设备驱动、网络协议栈以及大多数“内核服务”上移为用户态服务器，相互之间通过IPC消息传递协作。
2025-08-19 10:55:56
986
原创 单词新招：教你使用扣子coze制作英语“单词主题卡片”生成工作流
应小伙伴们的要求，今天给大家讲一下如何使用coze扣子制作单词卡片生成工作流。提取大模型生成的所有单词为一个数组。循环体中的图像生成节点。循环体中的图像抠图节点。代码生成html节点。
2025-08-12 21:24:14
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原创 从打工人到“被动领袖”：Agentic AI 如何将你的工作变成自动驾驶？
Agentic AI，也称为“具备行动能力的 AI 代理”，指的是能够自主规划、判断、执行任务，而不仅仅是按照指令回应的智能系统。据 Gartner 报告列为 2025 年十大技术趋势之一([Gartner][1])。Agentic AI 是今年最火的 AI 技术之一，其核心能力是自主执行、反馈优化、多工具协作；它正在从抽象构想进入真实应用场景，无论办公、客服还是创作领域，都已出镜；尽管存在风险，但只要合理部署，Agentic AI 能极大提升个人与组织效率；想上手？
2025-08-12 08:05:24
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原创 使用 Python 进行图片识别的项目开发
库名作用torchPyTorch 深度学习框架及其视觉模型库，提供 ResNet、AlexNet 等预训练模型PillowPIL图像加载与基本处理matplotlibcv2图像显示与可视化numpy数值计算与张量操作osglob文件路径操作与批量读取。
2025-08-10 14:32:03
693
原创 实战：使用 Python 进行人脸识别的项目开发
库名作用OpenCVcv2图像处理、视频流读取、人脸检测高级人脸识别库，基于 dlib，支持人脸定位与特征编码numpy数值计算，处理图像数组ospickle文件操作与人脸数据持久化存储。
2025-08-10 11:55:22
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原创 写一个Python计时上下文管理器
🔧 第一步：需要的模块我们需要 模块来获取时间。我们继续使用 来写这个计时器。我们来写代码并运行它。运行结果如下：完美！我们成功实现了一个计时上下文管理器 ✅ 之前：准备阶段（记录开始时间） 期间：执行用户代码（如 ） 中：确保无论是否出错，都会打印耗时✅ 升级版：支持自定义消息或返回耗时值如果你想让这个计时器更强大，比如返回耗时以便后续使用，可以这样改：我们来运行这个增强版。我们刚才已经成功运行了基础版的计时上下文管理器。现在，我们来运行升级版：支持在 块中动态获取耗
2025-08-10 09:40:19
330
原创 什么是Python上下文管理器，两种方法实现
上下文管理器是一种 Python 对象，用于在进入和退出某个“上下文”时自动执行一些准备和清理操作。最常见的使用方式是配合with语句。方法关键点示例场景类方式（__enter____exit__面向对象，适合复杂状态管理数据库连接池、自定义锁装饰器基于生成器，简洁易用临时修改配置、文件操作封装。
2025-08-10 09:38:18
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原创 用 AI 做数据分析：从“数字”里挖“规律”
收集来的数据，往往带着“杂质”——文本里有废话、Excel 里有缺漏、格式乱七八糟。AI 能帮咱清洗、标准化、整合数据，把“ raw data”变成“干净数据”，为后续分析打基础。这节教你用 AI 搞定文本、Excel 数据整理，超实用～
2025-07-24 10:28:04
443
原创 漫画机器学习播客对话图文版
哈喽大家好欢迎来到今天的播客，今天咱们通过好玩的例子揭开机器学习的神秘面纱，包括它的阶段、算法和生活应用！：听起来就特别有意思，那我们赶紧开始吧！
2025-07-23 20:22:48
301
原创 打造智能化应用新思路：扣子Coze工作流详解与最佳实践
工作流是扣子（Coze）的灵魂，它将AI的能力从单一的“对话”扩展到了“执行”。它是一座桥梁，连接了大语言模型的强大智能与真实世界的复杂需求。通过可视化的编排，我们将抽象的业务逻辑转化为具体、可靠的自动化流程，无论是个人提效工具，还是企业级的复杂应用，都可以在这个平台上被快速构建和实现。现在，你已经掌握了开启这扇大门的钥匙。忘掉那些“差点意思”的简单Bot吧。是时候去思考，去创造，去搭建那个能真正解决问题、创造价值的智能化应用了。那么，你的第一个“超级工作流”，准备从哪里开始呢？
2025-07-22 17:59:59
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原创 PyCharm高效入门指南：从零开始成为Python开发达人
PyCharm不仅是一个强大的Python开发环境，更是你通往专业开发者之路的得力助手。通过本指南中的环境配置、项目管理、调试优化、插件工具等内容，你可以迅速建立起高效的开发工作流。持续学习、不断实践，才能真正驾驭这一IDE工具，编写出高质量、可维护的Python代码。
2025-07-22 17:20:51
682
原创 AI客服系统项目总结与能力提升路径
在本章中，我们从实际需求出发，完整构建了一个具备AI能力的智能客服系统架构，涵盖系统设计、数据库建模、缓存优化、AI集成、弹性部署、负载调度与性能容灾等多个方面。通过本项目，读者已经掌握一个智能AI系统从0到1的完整落地路径，理解了如何将AI能力融入系统架构，并构建高并发、可扩展、可演进的AI应用。最终目标是将AI能力服务于业务增长，因此读者应具备将“业务场景”转化为“AI能力”模块的设计能力，包括业务流程图建模、数据流映射、功能解耦与异步优化等。愿你从本书起步，走上属于自己的AI架构之路。
2025-06-25 11:39:53
810
原创 缓存策略设计的目标与必要性
本节从架构设计视角，系统地讲解了智能客服系统中缓存与加速策略的分层结构与功能划分。通过结合浏览器缓存、CDN缓存与Redis缓存，可以在保障响应速度的同时显著降低系统资源消耗。特别是在AI推理环节，引入缓存不仅提升了用户体验，也为后续弹性扩容与系统稳定性奠定基础。在智能客服系统中，用户提出的问题可能高度重复，例如“如何修改密码”“我的订单什么时候发货”等。因此，如果每一次都走完整的推理链路，不仅浪费计算资源，还会导致响应延迟，影响用户体验。，每一层承担不同的职责。
2025-06-25 11:20:02
782
原创 AI智能客服系统中，动态负载监控与自适应响应机制
系统必须具备动态负载监控与自适应响应能力，以便在用户访问量突增或AI推理任务密集时，及时调整服务状态、优化资源分配，并避免系统雪崩效应。系统通过采集延迟、吞吐量、资源使用率等多维指标，生成动态负载图谱，进而驱动自适应响应逻辑。这些指标统一由Prometheus统一采集，并通过Alertmanager与自定义规则实现高频异常检测，保障系统负载变化的即时可视与响应。通过动态负载监控与自适应响应机制的设计与部署，系统能够实现资源利用最大化、成本最小化以及用户体验最优化三重目标。动态扩展服务、重建缓存。
2025-06-25 11:19:33
468
原创 AI智能客服系统中，资源调度策略的实现机制
系统通过资源请求（Requests）与资源限制（Limits）定义每个服务所需的最小与最大资源额度，并配合基于标签的节点选择策略，实现任务的合理调度与隔离。资源调度策略不仅要考虑CPU与内存等计算资源的分配，还应涵盖GPU资源调度、AI推理容器的弹性管理，以及数据访问带宽等多维度指标。通过上述调度策略与机制，开发者可以在确保系统高可用性的同时，有效控制计算资源的成本与分配效率，为AI能力的持续接入与服务优化打下坚实基础。为了便于读者快速理解资源调度在整体系统中的作用，我们绘制了如下架构图。
2025-06-25 10:51:27
859
原创 AI能力集成设计与Prompt策略
本节内容围绕AI能力集成的架构设计和Prompt策略展开，重点阐述了系统中各AI模块的职责划分与交互逻辑，并结合代码示例详解三类常见Prompt策略的构造方式及调度机制。在智能客服系统中引入AI能力，必须建立一套架构化、可扩展的AI服务集成体系，并根据不同业务场景制定Prompt策略，从而实现稳定、精准、高效的AI响应能力。在真实系统中，Prompt的选择不是随机完成，而是由“意图识别模块”判断并传递Prompt选择标识。该模块作为Prompt生成器的控制中枢，实现灵活Prompt调度能力。
2025-06-25 10:30:40
1238
原创 智能客服系统数据库设计
本节通过系统化的表结构设计，构建了智能客服系统的数据库基础，为后续的业务实现、AI能力集成和系统优化提供了坚实的数据支撑。接下来将在缓存策略设计部分继续探讨如何结合数据库实现高性能的数据读写架构。
2025-06-22 11:06:56
965
原创 智能客服系统整体架构设计
在明确了智能客服系统的核心业务需求之后，接下来的重点是构建一套稳定、可扩展、具备AI能力的系统架构。该架构应兼顾实时响应、高并发处理、模块解耦、AI推理效率以及后期维护的便捷性。为了让读者更清晰地理解整体架构的层次与职责划分，先介绍本系统的整体架构图。图题：智能客服系统整体架构图该架构图展示了系统从用户请求入口到AI推理，再到业务处理与数据存储的全链路流程。接下来对各核心模块进行逐一说明。用户端与接入层设计系统支持多种终端用户接入，包括网页、移动App和企业微信小程序等。所有用户请求统一通过API网关进入系
2025-06-22 10:54:33
691
原创 面向AI推理服务的可扩展性设计
该图展示了用户请求通过统一的推理入口服务进入系统，推理调度器根据模型类型和资源情况将请求路由至相应的推理服务，推理服务绑定至独立的GPU节点。与普通Web服务不同，AI推理服务在运行时需要加载大体积模型文件（如大语言模型、图像识别模型等），并依赖GPU或其他专用算力进行高效计算。图中展示了如何将请求通过任务分类器区分为不同等级的推理任务，并分发至对应的GPU调度器，从而精准地将任务投递至合适的节点组。在AI推理服务的可扩展性设计中，必须围绕“资源感知、动态调度、模型隔离、冷启动优化”四个关键方向进行规划。
2025-06-21 11:31:15
829
原创 实现自动化资源调度与弹性伸缩
明确关键业务指标（如 CPU、内存、GPU、请求队列长度、负载、响应延迟）。在微服务内部设置 QPS、任务队列长度等自定义指标，通过 Prometheus exporter 导出。在 AI 推理场景加入 GPU 利用率、显存使用、推理延迟等指标量测。通过自动化资源调度与弹性伸缩机制，系统能够在负载变化中快速调整资源配置，无需人工干预，提高系统效率和成本控制能力。
2025-06-21 11:15:30
701
原创 资源调度与分配策略
当一台GPU服务器同时运行多个模型服务实例，如果没有合理的资源调度机制，某些实例可能占用大量显存导致其他实例OOM，甚至拖垮整个节点。因此，资源调度系统必须根据服务优先级、实时负载、运行特性进行动态资源分配，确保性能稳定与资源高效。资源调度与分配策略是支撑垂直扩展的“调度中枢”，通过灵活配置与实时调度机制，不仅可避免资源浪费，还能保障系统关键路径服务的运行稳定。在构建高可用、高性能系统时，应将资源调度能力视为基础架构能力之一，与监控系统、服务编排系统协同演进，构建智能、高效、弹性的资源管控体系。
2025-06-21 11:10:54
443
原创 服务发现与动态负载均衡的结合
*服务发现（Service Discovery）**指系统中的各个组件能够自动识别并定位彼此的过程，通常由服务注册中心（如 Nacos、Consul、Eureka 等）实现。服务注册中心维护所有服务实例的信息，如 IP 地址、端口、运行状态等，任何客户端或网关都可以实时从注册中心拉取健康的服务列表。动态感知服务节点变化，避免硬编码地址，提高系统的灵活性和可维护性。
2025-06-21 10:24:03
550
原创 常见的负载均衡算法
在 Redis Cluster 的 Proxy 层中，使用最少连接数策略实现写请求的均衡调度，有效降低单节点压力。：某AI模型推理服务集群中，GPU实例设为权重3，CPU实例设为权重1，以保证推理服务优先走高性能GPU节点。：在某大型直播平台中，主播用户ID通过一致性哈希映射到固定流媒体服务器，避免直播状态频繁迁移。：构建一个虚拟哈希环，服务器节点和请求都映射到该环上，请求路由到其顺时针最近的节点。：维护一个指针，每次请求到达后，该指针指向下一个实例。，高性能服务器分配更多请求，低性能服务器分配较少。
2025-06-21 09:41:59
522
原创 什么是水平扩展
在现代系统架构设计中，可扩展性（Scalability）是衡量系统面对业务增长时应对能力的重要指标。而“水平扩展”（Horizontal Scaling），又称为“横向扩展”或“扩容节点”，正是应对高并发、高访问量压力最常见的一种架构手段。
2025-06-21 09:22:10
322
原创 【案例】性能优化在持续集成与持续交付中的应用
为了避免版本上线引发性能下降，项目组将性能优化工作前移至持续集成阶段，并在交付环节设定性能回退触发机制，实现了自动化检测与优化闭环。通过性能优化与质量控制的融合，CI/CD不再只是交付的自动化工具，更成为性能保障链路的重要组成部分。为了更好地理解性能优化在CI/CD流程中的实际应用，本节将结合一个典型案例，从代码提交到部署上线的完整流程中，讲解如何嵌入性能检测与自动化优化机制，并使用结构化流程图直观展示关键环节。为了实现自动性能检测，项目组将JMeter作为性能测试工具集成进CI流程。
2025-06-20 18:21:22
437
原创 自动化性能回退机制——蓝绿部署与灰度发布
蓝绿部署是一种通过维护两套几乎完全相同的生产环境（蓝环境和绿环境）来实现安全部署与快速回退的策略。其基本思想是，在新版本部署完成并通过预发布验证后，通过流量切换将用户请求从旧环境切换到新环境。尤其是系统性能优化涉及到对服务响应速度、吞吐能力和资源占用的调整，若直接上线容易引发不可控的异常。因此，架构师通常会采用自动化的性能回退机制作为保障措施，其中蓝绿部署与灰度发布是最常见的两种策略。灰度发布是指将新版本逐步地、小批量地推送给部分用户，在验证性能和稳定性无异常后，再逐渐扩大范围，最终实现全量上线。
2025-06-20 18:02:29
602
原创 性能回退的策略与方案——从优化到恢复
性能回退是指当某项性能优化措施实施后导致系统不稳定、响应变慢或用户体验下降时，通过一套预定义机制，快速恢复至优化前的稳定状态。与之相对的是“不可回退优化”，例如在不做版本备份的情况下直接修改生产数据库结构，这种做法一旦失败，恢复成本极高。因此，高质量的性能优化设计必须预设合理的回退路径，确保系统具备动态调整与快速恢复的能力。该策略依赖配置中心统一管理参数，当优化参数（如缓存失效时间、并发线程数）引发系统异常时，可通过修改配置快速回退。在实际项目中，性能优化与回退应相互配套设计，避免将回退视为失败。
2025-06-20 17:36:40
632
原创 什么是持续优化，什么是性能回退
在实际的软件系统运行过程中，性能优化不仅仅是一次性的任务，而应是一项贯穿系统整个生命周期的持续性工作。同时，在优化过程中也需要为可能出现的性能异常保留回退机制，以保障业务系统的稳定性与可用性。本节围绕“持续优化”与“性能回退”两个关键概念展开深入讲解。持续优化指的是在系统上线后，基于运行时收集到的性能指标、用户行为数据和系统日志，持续评估系统的表现，并进行阶段性的优化调整。持续优化的目标不仅是提升单点性能指标，如响应时间或资源利用率，更关键的是实现系统整体性能的稳步提升，满足业务不断增长的需求。
2025-06-20 17:09:24
908
原创 【案例】微服务架构中的日志监控与日志收集策略
日志监控不仅是系统运维的基础，也是微服务故障诊断、性能优化的重要支撑手段。在真实项目中，推荐采用以ELK栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）或EFK栈（Elasticsearch、Fluentd、Kibana）为核心的集中式日志方案。为了更好地理解日志监控与收集策略在实际项目中的应用，本节通过电商系统的真实场景，讲解微服务架构中如何设计统一、可靠且高效的日志收集与分析方案。在Elasticsearch中，应按“服务名+日期”的形式划分日志索引，避免单索引体积过大，提升查询性能。
2025-06-20 16:51:21
1028
原创 日志监控与日志分析工具：ELK栈、Fluentd
ELK 提供了功能完备的日志分析能力，而 Fluentd 则更适合容器化与微服务环境下的日志转发。在实际应用中，应根据业务规模、系统架构与可维护性选择合适的日志方案，并与性能监控、指标采集等系统形成闭环，构建健壮的可观测平台。ELK 是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 的组合，被广泛用于日志收集、存储、搜索与可视化分析。图中展示了应用容器日志首先被 Fluentd 收集后缓存在本地Buffer中，再转发至后端分析平台，实现分布式日志处理。Logstash 日志收集与处理。
2025-06-20 16:32:09
813
原创 CDN与静态资源优化
在现代Web系统和AI应用中，随着用户访问量的不断攀升，静态资源（如HTML、CSS、JavaScript、图片、音视频、模型文件等）带来的负载日益沉重。尤其在大模型推理、前端渲染、广告投放等场景中，静态资源的加载速度直接影响用户体验和业务转化。因此，采用CDN（内容分发网络）与合理的资源优化策略，是系统性能提升的关键环节。CDN（Content Delivery Network）通过将静态资源复制分发至全球多个缓存节点，当用户发起请求时，资源从离用户最近的节点加载，极大地降低了源站压力和访问延迟。
2025-06-20 16:13:01
389
原创 高并发下的文件读写优化策略
高并发下的文件读写优化，不仅依赖底层操作系统与文件系统特性，更需要在系统架构与业务逻辑层面统筹设计。通过异步机制、内存加速、锁粒度控制、文件分片与零拷贝等手段的组合应用，可以有效提高IO效率，缓解磁盘瓶颈，进而支撑系统在高并发场景下的稳定与高性能运行。
2025-06-20 16:06:39
685
原创 I/O性能调优
通过缓存机制控制、非阻塞或异步I/O模型、文件系统选择与挂载参数、I/O调度器设置等手段，开发者可以系统性提升整体I/O吞吐量。在AI模型训练平台、大数据日志服务、搜索引擎等对磁盘与文件访问要求极高的场景中，I/O优化不仅提升性能，还有效降低系统故障率与资源占用。本节将聚焦磁盘I/O的性能瓶颈识别与调优策略，覆盖操作系统缓存机制、文件系统优化、异步I/O使用、存储设备选择等核心知识点，帮助开发者与架构师构建更高效的数据处理通道。在I/O密集型服务中，合理选择与配置文件系统是系统优化的关键环节。
2025-06-20 15:43:23
917
原创 优化TCP/IP协议栈与网络层
本节通过架构图与配置实例，系统讲解了如何从连接复用、窗口调整、Fast Open、TIME_WAIT优化、MTU与路由优化等角度，全面提升TCP/IP栈在高并发系统中的表现。在后续章节中，我们将进一步讲解如何结合负载均衡与路由策略，形成完整的网络性能优化体系。因此，架构师在构建系统时，有必要对TCP/IP协议栈及其所在的网络层进行深入优化，以消除系统潜在瓶颈，提升整体服务质量。传统TCP连接的三次握手在每个请求中都必须重复执行。图中展示了从用户请求发起到物理链路传输过程中，TCP与IP层涉及的主要优化点。
2025-06-19 20:39:39
714
原创 识别网络延迟与带宽瓶颈
通过使用浏览器开发者工具、系统监控命令和网络抓包工具，架构师可以高效识别网络瓶颈来源并快速定位问题节点。在高并发系统与AI推理平台中，尤其是模型服务跨节点调用、大模型参数同步、训练日志上传等环节中，网络性能尤为关键。网络延迟和带宽瓶颈是两类最常见的网络性能障碍。准确识别这两类瓶颈，有助于系统架构师从根源优化服务质量，保障系统在高并发、高流量场景下依然具备良好的用户体验。本节将详细讲解网络延迟与带宽瓶颈的定义、识别方法、分析工具与典型案例。查看网络路径中的每一跳延迟，识别链路中具体节点的拥塞或故障位置。
2025-06-19 20:13:29
907
原创 读写分离与数据库分片策略
从原理讲解到架构设计，再到实践注意事项，帮助架构师在构建大规模高并发系统时，有效分担数据库压力，提升系统可扩展性与稳定性。是将一个大表的数据水平划分为多个子表，分布在不同的数据库节点或服务器上，形成一个逻辑统一、物理分散的数据结构。若AI服务依赖大规模用户行为数据、日志数据、向量数据等，应考虑将AI特征库与业务数据库解耦，采用多源数据分库架构，避免主库成为模型特征调用的瓶颈。在大多数系统中，数据库请求通常以读操作为主，例如用户浏览页面、查看订单、查询商品等，而写操作仅占一定比例，如注册、下单、支付等。
2025-06-19 16:38:37
508
原创 优化与管理数据库连接池
架构师在设计数据库访问层时，需充分评估业务并发规模、数据库处理能力与连接使用模式，从而制定最优连接池策略。在现代高并发系统中，数据库连接池是保障数据库访问性能的核心组件之一。合理配置、优化和管理连接池，可以有效缓解连接创建成本高、连接频繁断开重连等问题，从而提升系统整体的响应速度与稳定性。在AI相关场景中，尤其是部署大模型推理平台或AI微服务平台时，也常涉及数据库访问，如任务状态写入、日志记录、模型版本管理等。在高并发系统中，合理配置连接池的参数可以直接影响整个业务系统的吞吐能力和响应时间。
2025-06-19 16:17:05
798
大话企业级Android开发_数据库
2011-10-17
大数据开发教学手册，包含Hadoop、Zookeeper、HBASE、Hive、Kafka等主流大数据技术的实操讲解
2024-06-01
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