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服务器卡了，老板问你为什么，你说"我看看"，然后敲了一堆命令，最后还是不知道问题在哪——这个场景是不是很熟？ 本文把常用的排查思路和命令整理成一套可复用的剧本。从最基础的 top/free/iostat/ss 四件套，到进阶的 perf、strace、火焰图，按"先定方向、再选工具、读图定位、交叉验 阅读全文
posted @ 2026-09-20 14:42
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引言：风向确实在变 MCP（Model Context Protocol）曾被 Anthropic 在 2024 年底推出时寄望为 Agent 连接一切的「万能接口」，一度被称为 AI 界的「Type-C 接口」，月下载量冲到 9700 万次。但仅仅一年多后，这个曾经被誉为「行业希望」的协议，正在被 阅读全文
posted @ 2026-09-18 10:28
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摘要 本文以一个企业私有化项目的真实案例为引，指出多数预算表将私有化部署简化为「GPU 服务器 × N」一行，而这一行恰恰是整个项目中成本占比最低的部分。文章将私有化的真实成本拆解为算力、模型、运维三个层次，并给出混合路由的工程化解法，以及 Codigger 体系的落地实践。 1. 案例引入 某企业 阅读全文
posted @ 2026-09-17 11:44
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先交代下背景，免得有人觉得我又在贩卖焦虑。我是普通一本计算机毕业，校招进了一家大厂做后端，后来待过中厂，也短暂待过创业公司，现在还在写代码。这五年里，身边同事被裁的、转行的、天天念叨 35 岁的不下十几个。有些事我之前一直憋着没说，今天摊开聊，不算什么人生导师，就是个踩过坑的人想给后来人提个醒。 下 阅读全文
posted @ 2026-09-16 13:53
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分类：计算机基础 标签：二进制 / CPU / 数据结构 / 算法 / 机器学习 摘要 本文以一条主线串联计算机科学核心概念：从最底层的晶体管与二进制，经逻辑门、CPU、内存、编程语言、数据结构、算法、编程范式，一路讲到机器学习与互联网/数据库，帮助读者建立整体认知框架。 一、从 0 和 1 开始 阅读全文
posted @ 2026-09-15 11:36
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别再被 AI 新词唬住了：9 个概念，看懂整个 AI 圈 AI 圈像个永远在造新词的工厂。前脚 LLM，后脚 token、context、prompt、MCP、Agent、Agent Skill…… 词儿你都眼熟，真要挨个说清确切含义，很多人就卡壳了。 其实没那么玄。所有这些概念，都围着同一个东西转 阅读全文
posted @ 2026-09-14 11:39
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把代码粘进 AI 对话框的那一刻，它就离开了你的电脑。这个动作太自然了，自然到几乎没人追问：代码去了哪里，谁在看着它。 晚上十一点，CI 第三次红了，报错栈指向一个五年没人动过的支付模块。盯了十分钟没头绪，把整个函数连同定义一起粘了进去 —— 是整段，不是我平时会给出去的那种片段。 关掉对话框继续赶 阅读全文
posted @ 2026-09-11 10:13
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每次聊到 AI，大家最先想到的往往是“大模型”“AI 芯片”。这没有错，但不完整。真正支撑 AI 运转的，是一条从材料到算力的长产业链：上游一卷铜箔、一张电子布，中游的光模块、液冷设备，下游的服务器、数据中心与算力租赁，层层咬合、缺一不可。 这条链大致可以分为 4 段： ① 最上游：材料与核心器件 阅读全文
posted @ 2026-09-10 11:05
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收藏了100个AI工具，天天在用的没几个 我收藏夹里的AI工具，估计比大部分人的菜谱还多。刷到推荐就保存收藏，真到干活的时候，还是打开最早记住的那一个。工具越攒越多，效率却一点没涨。 其实问题不在工具不够，而在不知道什么活该用哪个。按任务选工具，比按名气靠谱。我把自己常用的工具按干活场景分了六类，做 阅读全文
posted @ 2026-09-09 14:06
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现在人人都在聊数字政府、智慧政务，但大多数人没摸清真正的底层逻辑。 其实很简单：大多数人把数字、数据、信息这三个完全不同的概念混为一谈。 这三者不是一回事，而是一套层层加工、逐级增值的完整链路。捋清楚这层逻辑，才算真正读懂数字政府的建设内核。 第一层，数字：信息世界的基本原子。 数字通常表现为二进制 阅读全文
posted @ 2026-09-08 10:05
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