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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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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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从不会拉取项目，到成功推送个人分支，这篇文章记录了一次真实的 Git 入门实战。从创建项目目录、克隆仓库、创建分支，到推送远程，每一步都有命令与输出，还有拼错 origin 的翻车现场。没有晦涩理论，只有手把手操作与避坑总结，带你走通 Git 协作第一步，让代码管理从入门走向熟练。
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- EamonLyall
- 前天
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当你把response_format设为{"type": "json_object"}时，就相当于给模型下了一道死命令，所以最终输出的json格式一定时正确的。但是，它只管语法，不管结构。业界把这个现象称为“Structured Outputs 创造了虚假安全感”：模型可能为了填满 Schema 要求的字段，在自己不确定的情况下“瞎填”了一个在格式上合法、在语义上完全错误的值。所以你看，这第三档防线虽然建在了结构层，能保证物理上不出格，但“语义失效”不仅还在，反而被完美的格式掩盖了。....明天继续补充。
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- Eider1998
- 2026-10-14
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本文档梳理了ZooKeeper源码阅读路径，重点围绕集群启动流程展开。从zkServer.sh start脚本切入，经QuorumPeerMain.main()进入核心逻辑，依次解析冷启动数据恢复、Leader选举（lookForLeader()）及Follower/Observer同步机制。源码与注释详见Gitee仓库：https://gitee.com/ChauserMondieus/zk-sourcecode。
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技术解析 · 2026 年 10 月 14 日自研系统 Scion，7 个人，5 个月，全量迁移。git 本身没坏，是它的几个前提假设被 agent 挨个撞破了。先想一个你很熟悉的场景。你刚入职一家公司，leader 让你把仓库拉下来。你敲下git clone，然后去接水。回来的时候进度条还在走。等它终于结束，你顺手看了下磁盘：代码本身 300 MB，。你耸耸肩，觉得这很正常。现在把这个场景放大一万倍。Anthropic 的主仓库，光 main 分支的历史就接近，压缩后的工作副本超过。
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- 老牛日常随笔
- 前天
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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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Kafka 本质上是一个分布式消息系统，它能够以极高的吞吐量处理海量数据流。高吞吐：单机可支撑每秒数十万条消息的读写。持久化：消息落盘存储，支持回溯消费。分布式：天然支持水平扩展，具备高可用性。多订阅者：一条消息可被多个消费者组独立消费。Kafka 常被比作「分布式提交日志」——所有消息按顺序追加写入，消费者可以自由选择从任意位置开始读取。本文介绍了 Kafka 的核心概念、架构设计以及 Java 实战用法。Kafka 凭借其高吞吐、可持久化、分布式等特性，已成为现代大数据与微服务架构中的核心组件。
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- rannn_111
- 前天
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Scion 的故事，表面是"Anthropic 造了个 Git 替代品"，实质是Agent 正在把"开发者基础设施"整体推向下一次重构：当代码的产出速度被 AI 放大一个数量级，评审、搜索、CI、版本控制——每一环都要重新问一遍"如果客户端永远是 Agent，它该长什么样"。这既是成本，也是机会。💡今日启示别等到管线冒烟才想起扩容。稀疏检出、少用全局 ref、把源码控制查询做成服务端 API。当 Agent 把你的提交量翻十倍时，你会庆幸自己提前做了减法。
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- Tom·Ge
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按交易流程的十个阶段，逐一拆解每个环节的数据传输格式、字段含义及背后的设计逻辑。所有格式和字段均来自真实交易所（Binance、上交所、深交所、港交所等）的公开接口文档。每个阶段均包含（含举例）以及。
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- FlyBeautySky
- 昨天
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近年来，我国文化产业蓬勃发展，文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速，尽管中 国演出市场在开放竞争中逐步规范有序，但目前仍处于起步和培育阶段，尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。
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2020年边缘计算最新前沿报告：如何与核心云、5G、AI协同？如何打造新业态和部署运营？...
在数字经济的时代浪潮中，作为关键生产要素的数字技术的快速变革已成为新常态。正当人工智能开始崭露头角时，云计算的边缘化延伸趋势又成为了另一个新焦点。
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近年来超融合在国内迎来快速增长，根据IDC最新发布的报告，2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%，大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告，到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大，不仅服务的客户在向大规模企业扩张，应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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边缘计算无论是在市场规模、年均增速还是在实际落地方面，都有可能在TMT计算领域，上演“中心走向边缘，边缘走向中心”的一幕。只不过，对于边缘计算这个相对新鲜的领域，人们对其认知却有很多不当的地方，甚至是严重的误区，这主要表现在五大方面。不夸张地说，边缘计算里的这五个大坑，可能就有你跳过的。
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2021-11-10
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