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/ mq_msg.proto —— 消息队列的消息类型定义// 生成 C++ 代码：// 会得到：// mq_msg.pb.h （声明）// mq_msg.pb.cc （实现，编译时必须一起链接！//// 文件名建议统一（下面按 mq_msg.proto 命名）。// 如果实际文件叫 message.proto，改一下 protoc 的输入即可，内容不变。// proto3 语法：字段默认值 = 0 / "" / false，且不能自定义默认值// 生成的类都在 bitmq 命名空间里。
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- j7～
- 昨天
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两台NVIDIA DGX Spark（GB10-4T）通过200G直连线组建双机集群，成功部署DeepSeek-V4-Flash 0731正式版与Vision-Exp视觉预览版，实现1M上下文、原生识图与投机解码全开。实测单并发速度达66.7 tok/s（8K上下文），6并发合计超147 tok/s，KV缓存池突破2.29M token。关桌面后稳定性提升，前缀缓存使首token延迟从66秒降至0.54秒。部署全程远程SSH管理，采用vLLM张量并行（TP=2），链路稳定高效，具备高可用与快速回滚能力。
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- 星之所在瑶
- 昨天
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📌今日行业事件集中在开源模型发布、企业经营与上市进展、终端产品适配、监管调查、技术论文迭代几个方向。Meta、阶跃星辰、英伟达、蚂蚁百灵相继开放多组大模型权重；Anthropic对外披露三季度经营数据，推进IPO流程。苹果智能确认接入国内大模型，计划在国内上线测试版本。监管机构针对头部AI企业启动安全相关调查。多篇学术论文围绕KV缓存压缩、弹性Transformer、智能体记忆机制输出研究成果。硬件端面向端侧的AI平台、可穿戴硬件陆续发布；同时出现线上服务故障、金融机构落地AI漏洞扫描等产业事件。
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- AI日报派送佬
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本文从多类分类的边际理论出发，揭示FunctionCall在工具数超过临界点时突然失效的本质：工具选择实为in-context零样本多分类，其准确率依赖于正确类与竞争类间的logit margin。随着工具数K增加，极值理论表明margin随ln K衰减，导致分类准确率发生相变式坍塌。类间语义相似性加剧“logit分裂”与注意力稀释，ICL样本诅咒使性能非单调下降。全量注册违背两阶段检索-精读原则，应改用嵌入召回+小规模精读架构。核心工程法则包括控制有效工具数（K*≈10–30）、设计分类友好描述、实现按需
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- 熊猫钓鱼>_>
- 昨天
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Hermes Agent for Windows 一键安装脚本可免手动配置，自动完成 Git、uv、Python 等依赖安装，支持普通用户权限。执行 irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex 即可部署，自动生成命令与 Web Dashboard，交互式配置 API Key 及网关。安装后通过 hermes 或 hermes dashboard 启动，支持 TUI
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- AIGCExplore
- 21小时前
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本文系统梳理了Git最常用的命令，按配置初始化、日常提交、分支管理、远程协作、撤销回退等实际场景分类，涵盖git status、git add、git commit、git push、git merge等核心操作，并附详细说明与示例。重点强调安全实践，如用git revert替代git reset避免历史污染，推荐git stash处理临时工作，提供.gitignore配置与reflog找回误删提交等实用技巧，帮助开发者高效掌握Git核心技能，实现流畅协作。
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- 薛之谦_
- 22小时前
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Meta 在 10 月 15 日把 Muse Spark Open 的权重搬上了 Hugging Face：816B 总参、42B 激活的 MoE，1M token 上下文，原生多模态，官方称其为迄今最强的美国开放权重模型。vLLM、SGLang 等 Day-0 支持，NVFP4 量化版把自托管门槛降到 700GB 显存级。但
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- liferecords
- 22小时前
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本指南介绍如何使用Elastic Observability监控Java应用，涵盖日志、指标、APM和Uptime四大方面。通过创建示例Java应用，配置Filebeat摄取日志并结构化处理，使用Metricbeat采集Prometheus指标，部署Elastic APM Java Agent实现性能追踪，并借助Heartbeat监控服务可用性与延迟。推荐使用Elastic OpenTelemetry SDK作为首选instrumentation方式。最终在Kibana中实现日志、指标、链路追踪与服务健康度
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Spark + Fluss 让已有的 SQL 分析和 batch read 任务用上更新鲜的数据。通过 union read，Spark 可以在一次查询中组合湖中的历史数据与 Fluss 中的新数据，并处理主键更新，无需业务侧手动拼接两份结果。
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- 阿里云大数据AI技术
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数据库是应用及计算机的核心元素，负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行，总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库，以结构化的方式存储了大量的相关信息，并合理分类，方便搜索及使用。
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其实“数据湖”的概念由来已久，如果追溯时间大概可以到2011年。如今我们经常提及的数据湖其实可以被认为是一个集中式的安全存储库，用户可以任何规模存储、管理、发现并共享所有结构化和非结构化数据，过程中无需预定义架构。
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随着数字化的进程，数据的处理、存储和传输得到了飞速的发展。高带宽的需求使得短距互联成了系统发展的瓶颈。受损耗和串扰等因素的影响，基于铜线的电互联的高带宽情况下的传输距离受到了限制，成本也随之上升。而且过多的电缆也会增加系统的重量和布线的复杂度。与电互连相比，基于多模光纤的光互连具有高带宽、低损耗、无串扰和匹配及电磁兼容等问题，而开始广泛地应用于机柜间、框架间和板间的高速互连。
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云+X案例展 | 金融类：荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了数据中心（简称“IDC”）需求的不断增加。同时，各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来，IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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云+X案例展 | 民生类：智领云数据中台为“健康武汉”增砖添瓦
与前一个十年相比，如今企业对大规模应用的需求产生了巨大变化，例如： 在互联网领域内，高度连接的应用在海量数据的情况下对于可靠性、性能以及连接性的要求有了数个数量级的提高； 快速响应商业洞见； 快速响应市场/客户需求； 对于企业来说数据的存储、收集和分析变得至关重要，对前沿科技的技术(机器学习，人工智能)支持变得至关重要。
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华为云TaurusDB计算存储分离架构：让数据“身”分离，“心”凝聚
在2019年HC大会上，华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB，它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到，华为云为什么会设计这款产品？核心竞争力是什么？对比原生MySQL的优势有哪些？借此时机，CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家，现在就请他来为我们一一解答。
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2019年技术盘点云数据库篇（一）：UCloud专家谈云数据库：千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势，那么作为企业最核心的系统—数据库，数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说，数据可视为其命脉，因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上，数据上云有两种形式，数据库直接上云或者选择云数据库，而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势，包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等，正逐渐被更多的企业所接受。
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随着移动互联网、信息技术等创新发展，数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面，即规模扩张、结构多元化的数据新形态；业务升级转型带来的场景化需求数据新部署；市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展，发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB，实现5倍以上的增长。在新数据时代，数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求，应对数据爆发压力，欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用，创新存储价值则变得势在必行。
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点赞功能大家都不会陌生，像微信这样的社交产品中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的，如海量数据的分布式存储、分布式缓存、多IDC的数据一致性、访问路由到机房的算法等等。
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腾讯Techo开发者大会揭晓云存储发展趋向：高性能、高可用、高性价比
产业数字化转型过程中产生着比过去任何一个时代都多的数据。在这样的背景下，数据存储技术应该怎么发展？11月7日，在腾讯Techo开发者大会上，来自科研领域的专家和腾讯云存储业务的工程师们共同揭开了云存储的发展趋势。
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戴尔与AMD强强联合：五款PowerEdge服务器 ，让用户无法抗拒的选择
一口气发布5款产品，除了戴尔对于市场的乐观，更来源于对产品的自信，而这份自信则在于与AMD的强强联合。
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i 智慧 | 回首30年存储演进之路 再看新数据时代阿里云存储如何革故鼎新？
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果，其中存储的发展历史尤其悠久，堪称万年进化史。自文明诞生以来，我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式，从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字，到今天普及的SSD/闪存，再到对量子存储、DNA存储技术的探索，脚步从未停止。据IDC预测，2025年全球数据将有175 ZettaBytes的总量。如此惊人而又庞大的数据量，为存储市场带来机遇的同时，也带来了不小的挑战。
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排序算法这么多，这里先将排序算法做个简单分类： 一、可以根据待排序的数据量规模分类： 内部排序：在排序过程中，待排序的数据能够被全部加载进内存中 外部排序：待排序的数据太大，不能全部同时放入内存，排序过程中需要内存与外部存储交换数据
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阿里云存储负责人吴结生：安全可靠是云存储立身之本， 智能技术将激活存储技术新变革...
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果，其中存储的发展历史尤其悠久，堪称万年进化史。自文明诞生以来，我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式，从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字，到今天普及的SSD/闪存，再到对量子存储、DNA存储技术的探索，脚步从未停止。
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