andy的文章

2026-01-14andy阅读(123)评论(0)

对于运行在VPS或云虚拟机上的Java应用来说，合理设置线程池大小是性能优化的关键一步。线程池设置得太小会导致任务排队和处理速度慢（线程饥饿），设置得太大则会浪费系统资源，增加线程上下文切换的开销，反而降低性能。 科学设置线程池大小的核心原...

2026-01-14andy阅读(103)评论(0)

简介：RAG系统中的数据隐私挑战 检索增强生成（RAG）系统通过从私有语料库中检索相关信息来增强大型语言模型（LLM）的回复质量。然而，当RAG系统应用于企业级或多租户场景时，数据隔离和隐私保护成为一个关键的架构问题。 如果用户A的查询不小...

2026-01-13andy阅读(138)评论(0)

OpenResty 是高性能 Web 平台，它通过将强大的 LuaJIT 嵌入到 Nginx 核心中，使得个人站长和企业用户能够编写高度定制化的逻辑来处理请求、管理流量和优化性能。本文将聚焦于 OpenResty 中最常用的几个配置参数以及...

2026-01-13andy阅读(132)评论(0)

引言：模型窃取与防御的必要性 数据提取攻击（Data Extraction Attacks），也称为模型窃取（Model Stealing），是指恶意用户通过查询公开的机器学习API，收集输入-输出对，并利用这些数据训练一个功能相似的“代理...

2026-01-13andy阅读(152)评论(0)

对于个人站长或小型业务而言，Google Sheets是收集和管理数据的一个非常便捷的工具。然而，当这些数据需要被网站应用程序调用时（例如展示产品列表、用户反馈），就需要将其同步到高性能的数据库，如MySQL。 本文将详细指导您如何利用运行...

2026-01-13andy阅读(138)评论(0)

随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，模型部署不仅仅是追求高性能和低延迟，数据治理和法律合规性已成为AI基础设施必须解决的关键挑战。尤其是《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等法规，要求企业必须保护用户在与A...

2026-01-12andy阅读(99)评论(0)

对于个人站长或技术开发者来说，在处理大量日志数据、传感器数据或爬虫结果时，经常需要在VPS或虚拟机上使用Python和NumPy来构建数据集。NumPy数组的核心优势在于其固定大小和连续内存存储，但这也意味着它们并非天然支持高效的动态增长。...

2026-01-12andy阅读(85)评论(0)

在训练大型语言模型（LLM）时，数据泄露是一个核心风险。强大的模型往往会“记忆”训练集中的特定样本，导致敏感的个人信息（PII）被恶意重构或提取。为了解决这一问题，差分隐私随机梯度下降（Differential Private Stocha...

2026-01-12andy阅读(128)评论(0)

对于个人站长或独立开发者而言，编写完实用的Python脚本后，常常需要将它分发给非技术用户使用。这时，要求用户安装Python环境是非常不便的。使用PyInstaller工具可以将你的Python脚本及其所有依赖项打包成一个独立的、无需安装...

2026-01-12andy阅读(96)评论(0)

在部署高价值的AI模型（尤其是大型语言模型LLMs）时，API的访问控制是基础设施中至关重要的一环。不加限制的访问不仅可能导致高昂的计算成本，更可能暴露服务稳定性问题，并允许恶意用户通过自动化手段系统性地进行知识提取（即窃取模型的训练成果）...