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dashen65

这个人很懒,什么都没有写。

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ES6新增的常用数组方法

ES6在数组操作上引入了一系列新的方法,这些方法使得对数组的处理更加方便和高效。在本篇博客中,我们将介绍ES6中新增的常用数组方法,包括 forEach 、 map 、 filter 、 every 和 some 。 forEach方法 forEach 方法是遍历数组并对每个元素

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dashen65 2025-02-04T14:00:14+08:00
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C语言的编译过程常见的错误和警告

引言 在学习和使用C语言时,编译过程是必不可少的一部分。在编写代码的过程中,我们经常会遇到编译器报错或警告的情况。这些错误和警告信息对我们来说是非常重要的,它们帮助我们找出并修复我们代码中可能存在的问题。本篇博客将会介绍一些C语言编译过程中常见的错误和警告,帮助读者更好地理解这些

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dashen65 2025-02-07T16:00:13+08:00
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使用Next.js构建高性能React应用的完整指南

引言 在现代前端开发中,React因其组件化架构和强大的生态系统成为主流选择。然而,单纯使用React进行开发可能面临SEO优化困难、首屏加载慢等问题。Next.js作为React的服务器端渲染(SSR)解决方案,提供了一站式开发体验,显著提升用户体验和搜索引擎友好性。 为什么选

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dashen65 2025-08-04T22:01:21+08:00
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Node.js高并发系统架构设计:事件循环优化、集群部署到负载均衡,构建可扩展的后端服务

引言 在当今互联网时代,构建高并发、高性能的后端服务已成为每个开发者面临的挑战。Node.js凭借其独特的单线程事件循环模型和非阻塞I/O机制,在处理高并发请求方面表现出色。然而,要真正发挥Node.js的潜力,需要深入理解其底层机制,并结合现代架构设计原则,构建可扩展的企业级应

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dashen65 2025-09-07T07:44:16+08:00
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大语言模型(LLM)微调技术预研:从LoRA到QLoRA的参数高效微调方法对比分析

引言:大语言模型微调的挑战与机遇 随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)如 GPT、Llama、Qwen 等在自然语言处理领域取得突破性进展,其在实际应用场景中的部署需求日益增长。然而,直接对千亿级参数的原始模型进行全量微调(Full Fine

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dashen65 2025-10-04T21:44:03+08:00
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高并发系统架构设计:从单体到分布式的消息队列选型与性能调优实战

引言:高并发场景下的系统挑战 在现代互联网应用中,用户量的爆发式增长、业务逻辑的复杂化以及实时性要求的提升,使得传统的单体架构难以满足高并发、高可用、低延迟的需求。尤其是在电商大促、直播互动、社交推送、金融交易等典型高并发场景下,系统的吞吐能力、容错能力和扩展性成为核心关注点。

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dashen65 2025-10-12T07:42:13+08:00
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Node.js高并发性能优化:从事件循环到集群部署的全链路优化

引言:高并发场景下的Node.js挑战与机遇 在现代Web应用架构中,高并发处理能力已成为衡量系统性能的核心指标之一。随着微服务、实时通信、IoT设备接入等场景的普及,对后端服务的请求吞吐量提出了前所未有的要求。Node.js凭借其非阻塞I/O和事件驱动模型,在高并发场景下展现出

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dashen65 2025-10-19T14:25:41+08:00
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Node.js高并发性能优化实战:从事件循环到集群部署的全链路优化策略

引言:Node.js在高并发场景下的挑战与机遇 随着互联网应用对实时性、响应速度和系统吞吐量的要求不断提升,高并发处理能力已成为现代Web服务的核心竞争力之一。Node.js凭借其基于事件驱动、非阻塞I/O的架构设计,在处理大量并发连接方面展现出显著优势,尤其适合构建实时通信、A

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dashen65 2025-10-20T21:12:16+08:00
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前端工程化体系建设:基于Webpack 5和Vite的现代化构建工具链选型与配置优化

引言:前端工程化的演进与挑战 随着前端技术的飞速发展,现代 Web 应用已从简单的静态页面演变为复杂的单页应用(SPA)或微前端架构系统。这种复杂性的提升带来了前所未有的工程挑战:模块依赖管理、代码打包效率、开发体验、构建性能、部署流程、缓存策略、多环境适配等,都成为前端团队必须

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dashen65 2025-10-28T07:25:49+08:00
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React 18并发渲染机制深度解析:Suspense、Transition与自动批处理技术实践

引言:从同步到并发——React的演进之路 自2013年发布以来,React凭借其声明式编程模型和高效的虚拟DOM更新机制,迅速成为前端开发领域的主流框架。然而,随着用户对应用响应速度要求的不断提升,传统的 同步渲染模型 逐渐暴露出性能瓶颈。在早期版本中,所有状态更新都以“阻塞式

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dashen65 2025-11-12T12:58:54+08:00
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Kubernetes原生AI应用部署新趋势:KubeRay与KServe性能优化实战,云原生AI平台搭建指南

引言:云原生AI平台的演进与挑战 随着人工智能技术在企业级场景中的广泛应用,传统的模型训练与推理部署方式已难以满足现代业务对弹性、可扩展性和高可用性的要求。尤其是在大规模模型(如LLM、CV模型)和实时推理服务(如推荐系统、语音识别)的背景下,如何高效、稳定地管理机器学习生命周期

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dashen65 2025-11-28T17:36:16+08:00
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