刚开机 SSH 就被疯狂爆破,除了改端口,还有啥一劳永逸的招?
很多站长刚启动新的VPS或虚拟机实例,几分钟内就会发现SSH日志中充满了来自世界各地的爆破尝试。虽然修改默认端口(22)能减少一部分骚扰,但这只是“安全靠模糊”(Security by Obscurity)。想要一劳永逸地解决SSH爆破,我...
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OTA(Over-The-Air)固件升级是嵌入式设备生命周期管理的核心。然而,便捷性也带来了巨大的安全风险。如果攻击者能够植入伪造的、包含后门的固件,设备的完整性将荡然无存。确保OTA升级的安全性,就像给固件加了一道“生死线”,核心在于两...
移动端AI应用面临一个常见的挑战:模型迭代速度远快于App发版周期。每次微小的模型优化都需要用户下载新的App包,这极大降低了模型部署的效率和灵活性。本文将详细介绍如何在Android和iOS设备上,通过模型热更新机制,实现在不重新发布Ap...
作为架构师,支撑百万级的并发长文本(如大模型推理)请求,同时保证低延时,是一个极具挑战性的任务。长文本推理的挑战在于:推理时间长(Token生成速度慢),且显存消耗大(KV Cache占用)。纯粹的增加服务器并不能解决根本问题,我们需要一套...
如何使用TFX Data Validation (TFDV)确保AI训练管道的数据质量和一致性 在MLOps实践中,模型性能的衰退往往不是因为模型算法本身,而是因为数据质量或分布发生变化(数据漂移或模式偏差)。“脏数据”进入训练管道是致命的...
详解 Git 提交规范:如何利用 Conventional Commits 构建自动化的版本发布日志 Git 提交规范是现代软件开发中不可或缺的一环。一个清晰、一致的提交历史不仅能帮助团队成员快速理解变更内容,更是实现自动化版本发布和生成 ...
在 AI 模型部署到端侧设备或采用异构 CPU 架构(如 ARM big.LITTLE 或 Intel P/E 核设计)的服务器时,我们经常面临一个挑战:推理延迟(Latency)的抖动(Jitter)过大,导致 P99 延迟性能不佳。这是...
在 Android 端侧推理项目中,我们通常需要集成各种高性能计算库(如 TNN, MNN, NCNN 或 TensorFlow Lite的自定义 Delegate),这些库都以 .so 动态链接库的形式提供。管理这些 .so 文件面临两大...
在移动端进行AI推理时,显存(通常是共享内存DRAM或专用的VRAM)往往是瓶颈。对于参数量较大的模型(如轻量级LLM或大型CV模型),其激活值和中间计算结果可能会瞬间占用数百兆甚至超过1GB的内存。本文将聚焦于推理引擎中最关键的优化技术之...
vLLM(Virtual Large Language Model)框架凭借其创新的内存管理技术 PagedAttention,极大地提升了LLM推理的吞吐量和效率。PagedAttention借鉴了传统操作系统中的虚拟内存和分页思想,核心...