汤不热吧

2026-02-24andy阅读(2)评论(0)

如何利用 Kubeflow Pipelines 与 Optuna 构建自动化模型迭代的 AutoML 管道？ 在现代 MLOps 体系中，持续训练（Continuous Training, CT）是核心环节。然而，大多数流水线仅能实现“固定...

2026-02-24andy阅读(2)评论(0)

如何解决 Go 语言中接口 nil 判定的陷阱 在 Go 语言开发中，判定一个变量是否为 nil 是最基础的操作。然而，在处理接口（interface）类型时，很多开发者会遇到一个极其隐蔽的坑：一个存储了 nil 指针的接口变量，在进行 *...

2026-02-24andy阅读(2)评论(0)

如何利用 sync.Pool 缓解高并发场景下的 GC 压力与对象频繁分配 在 Go 语言的高并发网络编程或高性能服务开发中，频繁地创建和销毁临时对象（如 []byte 缓冲区、小结构体等）会给垃圾回收器（GC）带来巨大的扫描与清理压力，导...

2026-02-23andy阅读(6)评论(0)

如何通过 AclLite 封装大幅简化昇腾推理程序的开发流程 在国产昇腾（Ascend）芯片上进行 AI 推理开发时，开发者通常需要直接面对 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 的...

2026-02-23andy阅读(8)评论(0)

如何利用 Optuna 结合 Hyperband 算法实现高效的分布式超参数优化 在深度学习模型的开发过程中，超参数搜索（HPO）往往是消耗计算资源最多的环节之一。为了在有限的时间内找到最优参数，我们需要解决两个核心问题：一是搜索算法的高效...

2026-02-23andy阅读(6)评论(0)

如何在昇腾（Ascend）平台上深度适配并优化 PyTorch 模型训练 随着国产算力的崛起，昇腾（Ascend）系列芯片已成为 AI 开发者的重要选择。很多开发者习惯了 NVIDIA + CUDA 的生态，初次接触昇腾的 CANN（Com...

2026-02-23andy阅读(6)评论(0)

如何使用 NCNN 框架在移动端高效部署 PyTorch 模型 在端侧 AI 落地过程中，如何让原本在服务器跑的重量级模型在手机端「跑得快、不发烫」是核心挑战。腾讯开发的 NCNN 是一个针对移动端优化的极致高性能神经网络推理框架，它无第三...

2026-02-23andy阅读(14)评论(0)

如何解决 PyTorch 模型迁移至昇腾 NPU 时的算子性能瓶颈与精度漂移 在国产化替代的浪潮中，将深度学习模型从 CUDA 环境迁移到华为昇腾（Ascend）CANN 平台，绝非简单的 device=’cuda’...

2026-02-23andy阅读(10)评论(0)

如何使用 MLflow 与 Weights & Biases 统一管理数千次实验的超参数与指标 在 AI 基础设施建设中，实验追踪（Experiment Tracking）是提升研发效率的核心环。当模型训练规模从几个原型扩展到数千次...

2026-02-23andy阅读(8)评论(0)

如何理解 Map 的哈希碰撞与扩容 在高性能编程中，Map（哈希表）是处理键值对的首选工具。然而，随着存储数据的增长，Map 如何处理键冲突以及如何平滑扩容是决定系统稳定性的关键。本文将深入解析哈希碰撞的成因及现代扩容技术的演进。 1. 哈...