这个人很懒，什么都没有写。
引言：微服务架构中的分布式事务挑战 随着企业级应用向微服务架构演进，系统被拆分为多个独立部署、独立维护的服务单元。这种架构带来了高内聚、低耦合、灵活扩展等优势，但也引入了新的复杂性—— 分布式事务管理 。 在单体架构中，所有业务逻辑运行在一个进程中，数据库事务（ACID）可以完美
引言：大模型时代的个性化需求 随着人工智能技术的飞速发展，以BERT、GPT、T5等为代表的 大规模预训练语言模型 （Large Language Models, LLMs）已成为自然语言处理（NLP）领域的核心基础设施。这些模型在海量文本数据上进行无监督学习，具备强大的语义理解
引言：从静态优化到智能自适应 在Web应用快速演进的今天，前端性能优化已不再局限于传统的“减小体积”、“减少请求数”等基础手段。随着用户行为复杂度提升、设备多样性加剧以及网络环境波动频繁，传统静态优化策略逐渐显现出其局限性——它们无法根据实时用户行为动态调整资源加载逻辑，导致资源
概述 在微服务架构盛行的今天，传统的单体应用已经难以满足现代业务系统对高可用性、可扩展性和灵活性的需求。然而，微服务架构也带来了新的挑战，其中分布式事务问题尤为突出。当一个业务操作需要跨越多个服务时，如何保证数据的一致性成为了一个关键难题。 分布式事务的核心问题在于，传统的ACI
引言 随着人工智能技术的快速发展，基于Kubernetes的云原生AI应用部署已成为现代AI工程化的重要趋势。传统的AI开发和部署模式已经无法满足大规模、高并发、可扩展的业务需求。Kubernetes作为容器编排的行业标准，为AI应用提供了强大的基础设施支持，而Kubeflow作
前言 在现代Web应用开发中，Node.js凭借其异步非阻塞I/O模型和事件驱动架构，成为了构建高性能服务的热门选择。然而，当面对高并发场景时，许多开发者会发现服务性能并未达到预期，甚至出现内存泄漏、响应延迟等问题。本文将深入分析Node.js高并发场景下的性能瓶颈，从事件循环机
引言 随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为企业数字化转型的重要技术支撑。在众多AI技术中，基于Transformer架构的大模型凭借其强大的语言理解和生成能力，在企业级应用开发中展现出巨大潜力。然而，如何将这些先进
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理领域的核心技术。这些模型通常包含数十亿甚至数千亿参数，在各种下游任务中表现出色。然而，如何在不破坏模型原有知识的前提下，针对特定任务或领域进行有效微
引言 在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的快速发展为自然语言处理任务带来了革命性的变化。然而，这些庞大的模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，在实际应用场景中往往需要进行针对性的微调以适应特定任务。传统的全参数微调方法虽然能够获得优
引言 在当今互联网应用快速发展的时代，高并发系统设计已成为软件工程师必须掌握的核心技能。Go语言凭借其简洁的语法、强大的并发特性以及优秀的性能表现，在高并发系统开发领域占据着重要地位。本文将深入研究Go语言在高并发场景下的系统设计方法，全面分析Goroutine调度机制、Chan
引言 随着Node.js 20版本的发布，JavaScript运行时环境迎来了显著的性能提升和新特性支持。作为后端开发的核心技术栈，Node.js的性能优化对于构建高效、稳定的Web应用至关重要。本文将深入探讨Node.js 20版本中的性能优化策略，重点分析V8引擎的新特性如何
引言 Node.js作为基于V8引擎的JavaScript运行环境，在处理高并发场景时展现出了独特的优势。然而，要构建稳定高效的高并发系统，需要深入理解其核心机制并掌握相关的优化策略。本文将从事件循环机制优化、集群部署策略以及内存泄漏排查三个方面，全面解析Node.js高并发系统
