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本文介绍了一款基于Win11 LTSC 2024深度优化的精简版系统(版本号26220.5770)。该系统移除了Defender、Edge浏览器、微软商店等组件,但保留了IE、杜比视界、运行库等核心功能。特别说明该系统不支持更新补丁,仅推荐固态硬盘使用。文中详细提供了系统功能恢复方法(如共享服务、代理设置等)、常见问题解决方案(如人脸识别设置、数字激活、索引服务等),并附带了优化版Edge浏览器和
设置 --> 隐私和安全性--> Windows 安全中心。PS:如果是连接同一无限局域网,需要ping对方的`防火墙和网络保护 --> 选择正在使用的网络。打开Windows安全中心。
摘要:可能大家都听说过交换机,但却从未见过交换机,那么,交换机是什么?其工作原理又是怎样的?它又有什么功能与作用呢?今天我们就来聊聊交换机。可能大家都听说过交换机,但却从未见过交换机,那么,交换机是什么?其工作原理又是怎样的?它又有什么功能与作用呢?今天我们就来聊聊交换机。一、什么是交换机?交换机是一种用于电(光)信号转发的网络设备。它可以为接入交换机的任意两个网络节点提供独享的电信号通路。最常见
学习背景什么是nginx?【百度百科】Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器…那么除了反向代理,nginx支持正向代理、负载均衡以及基于SSL安全证书的HTTPS访问等功能特性~本文主要是介绍是nginx如何配置正向代理、反向代理及负载均衡,如果你自己从来没有安装过nginx,想要先初步了解下nginx的基本安装及最简单的访问,可以看下我的这篇博文nginx
一:ERR_CONNECTION_REFUSED错误该原因大部分是你服务器访问不支持https协议,怎么验证呢,比如访问:http://leyangjun.com域名如果可以正常访问,但是访问:https://leyangjun.com域名无法访问且浏览器放回ERR_CONNECTION_REFUSED错误信息,说明你服务不支持https协议。以下是浏览器返回的错误截图二:解决方案(配置HTTPS
1.Feign简介Feign是声明式Web Service客户端,它让微服务之间的调用变得更简单,类似controller调用service。SpringCloud集成了Ribbon和Eureka,可以使用Feigin提供负载均衡的http客户端只需要创建一个接口,然后添加注解即可使用FeignFeign,主要是社区版,大家都习惯面向接口编程。这个是很多开发人员的规范。调用微服务访问两种方法微服务
环境准备准备两台主机并且都装有Nginx和Apache或者Tomcat我的第一个主机A的ip:-.-.-.244;第二个主机B的ip:-.-.-.17在主机A和主机B的apache访问目录(默认是/var/www/html)下放测试代码loadBalanceTest.html,内容分别为【I am -.-.-.244 server】、 【I am -.-.-.17 server】环境测试...
随着大语言模型(LLM)技术的爆发式发展,单智能体LLM应用已无法满足金融分析、医疗诊断、软件开发等跨领域、高复杂度、高并发、对能力专业性与实时性要求极高的任务需求。多智能体协作(Multi-Agent System, MAS)应运而生,成为当前LLM应用落地的核心范式之一。但传统的固定分工式多智能体架构存在三大痛点:一是任务与智能体的匹配僵化,无法应对领域边界模糊、需求动态变化的任务;二是专业智
随着AI Agent在DevOps、自动化运维、工程效能领域的大规模落地,任务执行失败率高、人工修复成本高已经成为制约企业效能提升的核心瓶颈:据Gartner 2024年统计,企业级Agent任务平均失败率高达38%,其中80%的失败故障为高频重复场景,每年仅处理这些重复故障就消耗企业DevOps团队30%以上的人力成本。
本文针对图生图(I2I)服务的负载均衡问题,提出了三种智能调度策略:1)动态权重算法,基于GPU实时负载、任务亲和性和历史耗时进行节点选择;2)任务分级与队列隔离,按复杂度分配不同规格的计算资源;3)客户端一致性哈希保证用户体验一致性。文章强调必须避免仅监控CPU/内存、忽视冷启动等常见误区,并给出结合多阶段部署的落地架构方案。核心观点是:图生图负载均衡需实现"复杂任务匹配强大算力,简单任务利用空
遭遇 Opus 4.6 "High load" 让你抓狂?本文深入剖析大模型推理架构与资源博弈真相,助你洞察技术背后的瓶颈。更有构建韧性工作流的实战策略,让你在面对服务波动时从容应对,不再被动!🚀
平台的核心技术资源集中在社区内容的分发效率和评价系统的反作弊机制上,这些能力对于维护社区氛围有价值,但在游戏流畅运行优化方面并不具备独特的技术优势,暂时无法满足关注Steam移植或PC大作移动端体验用户的需求。然而编辑推荐的瓶颈也很明显——人力有限,能覆盖的游戏数量和用户兴趣的多样性之间存在天然的落差。好游快爆在算法驱动的个性化推荐方面投入相对有限,推荐逻辑更多依赖编辑团队的主观判断和攻略内容的关
本文深入解析Linux CFS完全公平调度中的cfs_bandwidth结构体,这是实现CPU资源硬隔离的核心机制。主要内容包括: 核心机制 采用"周期+配额"模型,通过quota(单周期CPU时间上限)和period(统计窗口)实现容器/进程组的CPU使用限制 支持突发带宽(burst),允许短时超配额运行以应对流量峰值 技术实现 详细剖析cfs_bandwidth结构体,包
将微调后的多模态模型封装为高性能RESTful API,讲解异步推理、请求批处理、Docker容器化与负载均衡部署。
本文深入解析Linux内核中的cpu_util指标及其核心算法PELT(Per-Entity Load Tracking)。cpu_util通过实时量化CPU资源占用比例(0-1024范围),为多核负载均衡和动态调频提供精准决策依据。文章详细剖析了PELT算法的指数加权滑动平均模型、util_avg计算逻辑,以及从任务级到CPU级的负载聚合过程。通过源码分析、环境搭建、实操案例和性能调优建议,展示
【昇腾CANN】GE图引擎架构原理:让模型跑得快的隐形引擎
很多人做 RAG 时都会遇到一个问题:为什么明明已经用了 Embedding,检索结果却依旧“不够准”?为什么用户问“苹果营收”,系统却检索不到“Apple Inc.”相关内容?真正的问题,往往不在大模型,而在 RAG 的检索架构本身。
你有没有遇到过这些场景:外卖平台高峰期时,有的骑手同时接20单送不过来全部超时,有的骑手半天抢不到1单?AI多Agent写作系统里,写提纲的Agent闲得发慌,写正文的Agent被几百个任务堵死?公司的分布式计算集群里,有的CPU节点使用率100%跑满,有的GPU节点使用率只有10%?这些问题的本质都是多Agent场景下的任务分发与负载均衡失效。本文的目的就是从原理到实战,完整讲解这个问题的解决方
要聊能力路由,首先得明白什么是多智能体系统。从学术定义上来说,多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是由多个具有自主性、交互性、反应性和主动性的智能体(Agent)组成的分布式计算系统。每个Agent都有自己的目标、知识库和行为规则,它们通过通信、协作、协商甚至竞争来完成单个Agent无法独立完成的复杂任务。在大语言模型(LLM)时代,我们常说的“多智能体系统”通常指的是L
是由章文嵩博士主导开发的开源负载均衡解决方案,集成在 Linux 内核中,通过模块实现四层负载均衡。内核级转发:数据包在内核空间完成调度,性能接近硬件 LB高并发:可支持数十万并发连接多种工作模式丰富调度算法:rr、wrr、lc、wlc、sh、dh 等开源免费:无授权费用模式请求路径响应路径性能复杂度生产常用度NAT过 Director过 Director中低★★★DR过 Director直连 C
MoE模型推理的瓶颈在于路由机制而非计算,主要面临负载不均衡和通信开销两大挑战。负载不均衡源于softmax输出的偏态分布,导致多数token集中于少数专家,现有解决方案包括辅助损失函数和token丢弃策略。在昇腾NPU上,Top-K路由通过Cube/Vector双核架构实现两阶段并行化处理,显著提升效率。Expert Parallel模式下的All-to-All通信则通过MC2融合技术优化,将通
概念定义核心属性智能体管控工程,专门针对AI Agent集群的全生命周期管理体系状态感知、上下文感知、资源异构适配智能体实例(Agent Instance)独立运行的可执行AI服务单元能力标签、资源需求、运行状态、上下文存储全局调度器(Global Scheduler)集群核心组件,负责为任务分配合适的Agent实例策略可配置、低延迟、高并发负载均衡器(Agent Load Balancer)配合
某企业法务团队上线了一套合同问答系统。用户问:"渠道商季度返点的计算条件是什么?"系统返回了三段参考文档,生成了一段看起来完整的回答。法务审核时发现:引用的是 2024 年旧版渠道政策,而 2026 年新版政策已经在知识库里了——只是被排在第 8 条结果,没有进入最终送给模型的上下文窗口。
官方网页地址:https://baidu-baige.github.io/LoongForge/GitHub 地址:https://github.com/baidu-baige/LoongForge。
本文深入解析Linux内核中调度域(sched_domain)的构建机制,重点剖析build_sched_domains函数的实现原理。调度域是Linux在多核和NUMA系统中实现负载均衡的关键基础设施,通过分层结构(SMT→MC→SMP→NUMA)组织CPU拓扑。文章详细介绍了调度域和调度组的数据结构,阐述了内核如何根据物理拓扑构建层级关系、划分调度组,并初始化负载均衡参数。通过源码分析展示了调
随着物联网、工业互联网及分布式智能系统的演进,系统性能优化与可靠传输面临调度架构、精密控制、信号完整性与网络延迟等多维耦合挑战。本文旨在构建一个统一的框架,以解析系统调度与链路管控的数学模型、量化软硬件协同的性能增益、计算复杂信号的有效功率,并评估在电磁干扰与网络延迟下的有效传输速度。通过引入阿里云、谷歌及工业控制领域的公开案例与技术参数,本文提供了可验证的工程实践路径与量化基准。
最近刷到一篇来自上交大和中科院团队的综述,发表于2026年4月,题目叫 *Externalization in LLM Agents*,说的是一个很有意思的视角:**大模型Agent的核心进化,不是在把模型做得更大,而是在把认知负担一件一件地"搬出去"。
随着大模型技术的成熟,多智能体系统已经成为企业落地AI应用的主流架构:相比单个通用大模型,垂直领域的专家Agent准确率更高、成本更低、安全性更好。但90%的多智能体系统还在使用静态路由或者简单语义路由:要么按照关键词正则匹配分配Agent,要么只做语义相似度匹配完全不考虑负载,导致能力匹配错误、资源利用率低、峰值稳定性差三个核心痛点。根据2024年OpenAI开发者调查报告,多智能体系统中37%
Linux内核周期性负载均衡机制在多核架构中扮演关键角色,通过rebalance_domains函数实现动态任务调度。该机制采用分层架构(SMT/MC/NUMA域),根据CPU忙闲状态动态调整均衡间隔:空闲时缩短间隔(最小1ms)快速拉取任务,繁忙时延长间隔(最大100ms)减少开销。核心逻辑包括调度域遍历、负载阈值判断和任务迁移,通过get_sd_balance_interval函数实现间隔的动