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xiaoxi666
Master programmers think of systems as stories to be told rather than programs to be written.
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软件开发:网站&视频&书籍&文章推荐(不断更新)
摘要: 利用书籍进行系统学习,凭借博客/新闻等资料开阔眼界,辅之以代码及项目实战,并勤加以总结,方可进步。 常用网站: 找英文电子书网站:gen.lib.rus.ec 和 www.jiumodiary.com/ Leetcode刷题:https://leetcode.com/ ,练习数据结构和算法必备 Co
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posted @ 2017-08-08 09:41 xiaoxi666
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2025年6月24日
使用Lean4进行形式化建模(以Java线程池为例)
摘要: 前言 前段时间,我们处理了一则Java线程池配置不当导致的线上问题(参见 好端端的线程池,怎么就卡死了?),本文将以此为案例,使用形式化语言,从数学角度进行证明。 形式化证明简介 首先需要搞清楚一个概念,形式化证明,也是通过编程的形式进行的,只不过这段代码使用形式化编程语言进行表达,从数理层面来看更
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posted @ 2025-06-24 20:20 xiaoxi666
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2025年6月19日
用好 JUnit 5 的高级特性:提升单测效率和质量
摘要: 写在前面 在当今的软件开发实践中,单元测试已成为保障代码质量的必备环节。许多团队已经积累了一定的单元测试经验,能够编写基本的测试用例来验证功能逻辑。然而,当我们面对复杂的业务场景时,仅靠基础的JUnit功能往往会导致测试代码冗长、结构混乱,甚至出现大量重复代码。 作为最新版本的Java测试框架,JU
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posted @ 2025-06-19 23:13 xiaoxi666
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2025年5月22日
好端端的线程池,怎么就卡死了?
摘要: 写在前面 最近,我们的业务收到一项报障,线上某个业务模块偶尔会出现无法正常工作的情况。 经过多方排查,最终确认是线程池使用方式不合理导致的。鉴于线程池使用的普遍性和该类问题的隐秘性,本文将其中涉及的“坑”整理出来,与大家分享。 本文将尽可能淡化业务本身,着重介绍其中的技术问题。 场景说明 该业务链路
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posted @ 2025-05-22 22:33 xiaoxi666
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2025年5月1日
DeepSeek又在节前放大招!
摘要:
写在前面 事情是这样的,就在五一假期开始前夕,DeepSeek放出了模型DeepSeek-Prover-V2-671B: 这是延续了节假日狂飙的传统? 言归正传,我们看看这次放出了哪些核心技术。 最直接的方法是参见技术报告,也在半夜放出来了(真是一群勤奋的家伙啊)。 链接:https://githu
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posted @ 2025-05-01 23:06 xiaoxi666
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2025年4月29日
Dubbo实战:四步实现注册中心平滑迁移
摘要: 写在前面 如题,这是一个真实存在的业务场景。在微服务体系的迭代过程中,会存在注册中心的切换,典型如从zookeeper迁移到nacos。 最近面试中,经常会用该场景来考察候选人(涉及RPC、分布式、场景也足够开放),结果能完整描述出来的人寥寥无几,于是整理一篇文章分享下。 遇到这类场景应该如何思考
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posted @ 2025-04-29 14:00 xiaoxi666
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2025年4月15日
LLM中的Top-K/Top-p/温度都是怎么发挥作用的?
摘要: 写在前面 许多大模型具有推理参数,用于控制输出的“随机性”。常见的几个是 Top-K、Top-p,以及温度。比如我们常用的 Dify 平台就支持 Top-p 和 温度 的设置: 鼠标放到问号上面,可以看到各自的解释: Top-p: 含义:Kernel sampling threshold. Used
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posted @ 2025-04-15 22:52 xiaoxi666
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2025年2月18日
RLHF各种训练算法科普
摘要: 强化学习在LLM中的应用越来越多了,本文针对常见的几种训练算法,用生活中的例子做类比,帮助理解相关概念。 包括:PPO、DRO、DPO、β-DPO、sDPO、RSO、IPO、GPO、KTO、ORPO、SimPO、R-DPO、RLOO,以及GRPO。 PPO(Proximal Policy Optim
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posted @ 2025-02-18 23:18 xiaoxi666
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2025年1月30日
近期最值得关注的AI技术报告与Agent综述!
摘要: Deepseek这么火,来学学底层技术吧!
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posted @ 2025-01-30 21:09 xiaoxi666
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2024年12月9日
通俗理解自注意力机制和多头注意力机制
摘要: 前言 提到注意力机制,你一定会想起Transformer的经典架构图: (图源:https://www.datacamp.com/tutorial/how-transformers-work,这篇文章讲得不错) 初看起来可能一头雾水:向量映射是啥?编码器和解码器是干啥的?前馈机制是啥?为啥要归一化?
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posted @ 2024-12-09 11:32 xiaoxi666
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你的Docker部署能更简单吗?GitLab集成与多进程管理又怎么做?
摘要: 前言 文章开始前,先尝试回答几个问题: 在日常工作中,程序的打包和部署方式流程是怎样的? 如果使用Docker容器部署方式,是用原生Docker命令,还是Kaniko这类工具? 除了业务服务外,如果还需要同时运行其他进程,应该怎么办?举个例子:除了主服务进程(比如Web服务器),还需要同时启动Ngi
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posted @ 2024-12-09 11:30 xiaoxi666
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