🔥51CTO热榜:2025-09-26

“在存量数据迁移阶段,我们选择使用mysqldump 工具从源表实时导出数据。mysqldump 作为一个逻辑备份工具,优点是简单易用,但缺点也很明显,即在数据量巨大时,导出和导入性能都比较差。因此,我针对性地做了一系列优化来提升其性能。”
Linux 内核中的完全公平调度器中每个逻辑核都有一个调度队列 struct cfs_rq。每个调度队列中都是用红黑树来组织的。红黑树的节点是 struct sched_entity, sched_entity 中既可以关联具体的进程 struct task_struct 也可以关联容器的 struct cfs_rq。
流量镜像(Traffic Mirroring),也称为流量影子(Shadow Traffic)或请求复制(Request Mirroring),是一种将实时生产流量复制一份并发送到一个或多个目标服务的功能。
playwright是一个自动化测试框架,可以通过代码(java、python、nodejs)来自动操作浏览器,你可以用它来做自动化测试、爬数据、RPA等。
并发数据库更新是指多个用户或进程同时或在快速连续的时间内尝试修改同一数据库记录或数据的情况。在多用户或多线程环境中,当同时访问并修改同一数据时,就可能发生并发更新问题。
今天我们系统性地探讨了从机房、实例到线程池、第三方依赖等多种隔离手段,并深入分析了“快慢任务隔离”和“制作库与线上库分离”这两个实战方案。
在 Linux 的内存管理体系中,缺页中断(Page Fault)是一个极其关键的概念。当进程访问的虚拟地址对应的物理页不在内存中时,CPU 就会触发一种硬件异常机制,这便是缺页中断 。
在大规模 React 应用里,这类“微优化”会不断叠加:大量状态更新、实时数据流、复杂交互……每一次节省都很关键。而且,findLast()​ / findLastIndex() 不只是快,还更可读: “找到最后一个匹配元素”的代码,永远比“先反转再查第一个”更容易维护。
最近在推上看到​​@Tz_2022​​巧妙将​​Mom Test​​方法论迁移到“与AI对话”上,获得不错效果。整个理念非常有意思,今天就将这一方法论分享给大家。
SimpleFold没有花里胡哨的专属模块设计,就靠通用的Transformer模块,搭配流匹配生成范式,3B参数版本追平了该领域顶流模型谷歌AlphaFold2的性能。
SEAL全新对比学习框架通过带结构感知+元素对齐,让模型更懂长文。
很多同学做微服务,一提缓存就只想到 Redis—— 不是说 Redis 不好,而是单靠它,就像穿一只鞋跑步,跑不远还容易摔。咱们先掰扯下常见的 “单级缓存误区”,看看你是不是也踩过。
这个大脑,就是估值已达45亿美元(截至今年6月)的Skild AI新推出的Skild Brain,它在一个包含十万种机器人姿态的虚拟环境中,训练了相当于一千年的时间才得以成型。
具身人工智能(Embodied AI)的出现,正是对这一局限的回应。它强调智能体必须“有身有感”,不仅能理解语言和符号,还要能感知环境、做出决策,并通过行动改变世界。换句话说,具身智能是让 AI 从“纸面上的聪明”走向“现实中的能干”。
在一场视觉算法挑战中,一组参赛团队将道路识别模型部署至在轨卫星,完成了从图像采集、模型推理到结构化结果回传的全过程。
谷歌最新发布的Gemini Robotics 1.5系列模型,让机器人真正学会了「思考」,还能跨不同具身形态学习技能。这意味着,未来的机器人将成为和人类协作、主动完成复杂任务的智能伙伴。
有没有一种方法可以从动态场景视频准确、高效、稳定地预测相机参数,不受前景运动物体的影响,且仅用一段 RGB 视频作为监督呢?
本周五凌晨,OpenAI 宣布推出 ChatGPT 新功能「Pulse」的预览版,首先向 Pro 订阅用户开放。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,专门用于处理和分析视觉数据,在图像识别、目标检测等任务中表现尤为出色。然而,CNN的架构因其固有的复杂性和快速演进的特性,往往难以掌握。
来自 UIUC 的作者团队的研究提出了一种基于强化学习与可验证奖励 RLVR 数据生成与优化框架 ——Geo-Image-Textualization,并发布了首个完全对齐的高质量几何图像 - 文本数据集 GeoReasoning-10K,包含 1 万对精心构建的图像与描述。