andy的文章

2026-02-12andy阅读(44)评论(0)

在将复杂的 TensorFlow 模型部署到端侧（如移动设备或嵌入式系统）时，我们通常需要使用 TensorFlow Lite (TFLite) 转换器。然而，当模型中包含自定义层、复杂的控制流或某些非核心 TensorFlow 算子时，转...

2026-02-12andy阅读(65)评论(0)

模型量化（Quantization）是端侧推理加速的关键技术之一，它将浮点数（FP32）权重和激活值转换为低比特整数（如INT8），显著减少了模型大小并提高了计算效率。然而，量化方式的选择——特别是对称量化（Symmetric Quanti...

2026-02-12andy阅读(50)评论(0)

详解神经网络权重的聚类压缩算法：如何利用 Codebook 降低移动端内存带宽压力 在移动端和边缘设备上部署深度学习模型时，模型体积和推理时的内存带宽往往是最大的性能瓶颈。传统的量化（如INT8）可以压缩数据，但聚类压缩提供了一种更为灵活且...

2026-02-12andy阅读(62)评论(0)

大规模语言模型（LLM）在生产环境中的部署面临两大核心挑战：极低的延迟和极高的吞吐量。NVIDIA TensorRT-LLM（TRT-LLM）通过优化LLM结构和GPU调度，极大地提升了推理性能。然而，要将其转化为高可用、可水平扩展的企业级...

2026-02-12andy阅读(59)评论(0)

对于个人站长和VPS用户来说，流量（数据传输）限制是一个核心的成本控制点。一旦流量包用尽，服务器是直接被暂停，导致网站无法访问，还是会默默地转为按量付费，产生高额账单？答案取决于您的服务提供商和您选择的计费模式。 了解您的流量超限策略是防止...

2026-02-12andy阅读(59)评论(0)

座舱与云端通信的“隐形盾牌”：针对车载场景优化的 TLS 1.3 高效加密链路 在现代汽车架构中，座舱（Cockpit）与云端服务（如OTA更新、远程诊断、实时地图）之间的通信必须满足两个核心要求：极致的安全性和极低的延迟。传统上使用的TL...

2026-02-12andy阅读(61)评论(0)

联邦学习（Federated Learning, FL）被设计用于解决数据孤岛问题，允许在不共享原始数据的前提下训练全局模型。然而，即使是模型参数的梯度信息，也可能通过复杂的重构攻击（Reconstruction Attacks）和成员推断...

2026-02-12andy阅读(71)评论(0)

作为Java并发编程的利器，CompletableFuture 极大地简化了异步任务的编排。然而，许多开发者在使用自定义线程池进行任务切换时，会遭遇一个隐蔽的陷阱：异步任务突然变得阻塞，甚至导致整个系统性能下降。 这个陷阱的核心在于对 Co...

2026-02-12andy阅读(77)评论(0)

什么是 ThreadLocal？ ThreadLocal 是 Java 语言中提供的一种机制，用于在多线程环境下提供线程局部变量。这意味着每个线程都拥有其自己的独立变量副本，互不干扰。它常用于存储用户会话信息、事务上下文或请求ID等需要在整...

2026-02-11andy阅读(81)评论(0)

构建生产级的高可用（HA）Kubernetes 集群是确保业务连续性的基石。一个高可用的集群意味着即使部分控制平面组件（Master 节点）发生故障，整个集群的管理功能仍然可以正常运行。这主要依赖于两个核心机制：API Server 的负载...