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dinosaur7
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2026年6月13日
OJ系统集成及借助大模型实现功能扩展(二)
摘要: (一)中完成了 OJ 后端与 remote_judge 的系统集成,并借助 MIMO 搭建了 agent-service 的基础架构,扩展了 5 个核心 AI 功能。这篇继续深入,重点展开 agent-service 的架构设计思路、关键模块的实现细节,以及用 MIMO 做 vibe-coding
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posted @ 2026-06-13 02:09 宋佳奇
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2026年6月10日
OJ平台远端判题子系统开发(九):性能优化与代码安全检测
摘要: 前面完成了判题结果标准化、安全加固和Compose部署。本周的工作集中在两个方向:一是判题性能优化——将单次判题延迟从\(~240ms\)降至\(~100ms\),同时修复内存测量始终为0KB的问题;二是在编译前引入AC自动机代码黑名单检测,在沙箱隔离之外增加一道防线。 从ACM参赛者的角度看,判题
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posted @ 2026-06-10 23:03 宋佳奇
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2026年6月9日
OJ系统集成及借助大模型实现功能扩展(一)
摘要: 首先非常感谢小米官方的“百万亿 Token 创造者激励计划”给的token-plan,我申请的理由写了要写数据可视化课设,连雷神都没夸,就真的发了一个月价值100刀乐的Max plan,量大管饱,并且模型结合 claude code 的 ultracode 模式体验非常好! 前几周完成了 remot
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posted @ 2026-06-09 23:30 宋佳奇
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OJ平台远端判题子系统开发(八):Compose部署、端到端验证与项目总结
摘要: 本次的核心工作是将判题子系统从"开发环境可运行"升级为"一键部署可验证"的完整系统。具体包括Docker Compose四服务部署编排、Compose环境下的Bug修复以及项目的全面总结。 一、Docker Compose四服务部署 1.1 部署架构 flowchart LR A["mysql:33
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posted @ 2026-06-09 23:07 宋佳奇
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OJ平台远端判题子系统开发(七):集成测试与Remote模式验证
摘要: 前面完成了HTTP API、沙箱引擎、Worker并发、判题标准化和安全加固的全部开发。本次的核心工作是系统级的集成测试和Remote模式的端到端验证,并开发了配套的测试工具。 一、测试全景 项目的测试覆盖多个层次,形成从单元到端到端的完整验证体系: E2E Tests: Compose四服务端到端
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posted @ 2026-06-09 13:01 宋佳奇
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2026年6月8日
OJ平台远端判题子系统开发(六):判题结果标准化与安全加固
摘要: 前几周已经实现了Worker并发控制和系统可观测性。本周的工作集中在判题结果的标准化——补全全部判题状态、完善MLE和OLE的判定逻辑——以及安全加固层面的seccomp正式集成。 从ACM参赛者的角度看,判题结果的准确性是OJ系统最基础也最重要的要求。如果一次Runtime Error被误判为Wr
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posted @ 2026-06-08 03:15 宋佳奇
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2026年6月1日
OJ平台远端判题子系统开发(五):Worker并发控制与系统可观测性
摘要: 前几周完成了HTTP API和沙箱核心的开发,系统已能串行处理判题请求。但在实际使用场景中——比如ACM比赛开场时的集中提交——串行处理会导致后续提交在队列中长时间等待。本周的核心工作是实现受控并发判题,并建立系统可观测性体系。 一、并发方案设计:Worker令牌池模式 1.1 方案评估 Go语言中
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posted @ 2026-06-01 17:01 宋佳奇
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2026年5月26日
推理引擎debug记(控制变量法)
摘要: 很久之前就想复刻一下 vLLM 中的 paged Attention,相关的文章还有论文也基本上都看过一遍,苦于本人很懒,一直处于想做,但又没那么想做的状态,直至上周才下定决心把这个玩意弄完,遂去看了 nano-vLLM 的源码,仔细学习一下相关的架构和设计,然后编写了适配个人推理引擎项目的 cpp
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posted @ 2026-05-26 01:16 宋佳奇
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2026年4月11日
OJ平台远端判题子系统开发(四):多语言支持与HTTP API完善
摘要: OJ平台远端判题子系统开发第四周:多语言支持与HTTP API完善 本周的工作围绕两个重点:将沙箱从单一C++支持扩展为C++17、Go 1.22、Python 3.11三语言判题,以及实现完整的HTTP API接口。作为ACM参赛者,对OJ系统的接口设计和判题状态模型有直接的使用经验,这些经验在本
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posted @ 2026-04-11 20:46 宋佳奇
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OJ平台远端判题子系统开发(三):Docker沙箱核心实现——双驱动、熔断、安全
摘要: 经过前两周的需求分析和架构设计,本周正式进入判题核心模块的开发。主要内容是Docker CLI沙箱的编译运行能力实现、熔断降级机制和seccomp安全策略。从ACM参赛的角度来看,沙箱是整个判题系统中最核心的部分——它直接决定了代码能否被正确编译和运行,任何阶段的疏漏都可能导致判题结果不准确。 一、
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posted @ 2026-04-11 20:45 宋佳奇
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