【今日观点】 如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题
如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题 日常在windows10系统下开发,想借助wsl2里的ubuntu中的命令,方便日常工作, 比如使用tail -f、grep等命令定位查看日志。 我们都知道wi...
汤不热吧如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题 日常在windows10系统下开发,想借助wsl2里的ubuntu中的命令,方便日常工作, 比如使用tail -f、grep等命令定位查看日志。 我们都知道wi...
随着AI模型在关键业务中的应用日益广泛,模型自身的安全和鲁棒性成为AI基础设施团队关注的焦点。传统的软件漏洞报告机制(Vulnerability Disclosure/VDR)需要被扩展,以适应AI独有的风险,例如对抗性攻击、数据泄漏或意外...
挑战:移动端向量检索的瓶颈 随着生成式AI和个性化推荐的普及,将向量检索能力部署到边缘设备(如手机、IoT设备)的需求日益增长。然而,在典型的移动端ARM架构设备上,实现“实时毫秒级响应”(通常要求延迟小于10ms)面临两大核心挑战: 内存...
引言:混合搜索的必要性 在现代检索增强生成(RAG)和语义搜索应用中,纯粹的向量搜索(基于语义相似度)和纯粹的关键词搜索(基于词汇匹配,如BM25)都有其局限性。向量搜索可能遗漏关键词精确匹配的文档,而关键词搜索则无法捕获深层次的语义关系。...
对于选择按流量(使用量)计费的公有云虚拟机(VPS)或虚拟主机用户来说,DDoS攻击确实是一个潜在的财务噩梦。理论上,如果您的网站遭受持续的大流量攻击,而您又没有设置任何防护或限制,每小时消耗的带宽可能轻易达到数TB,最终导致一夜欠费数万甚...
如何实现云原生向量库在低频访问下的按需缩容至零 随着AI应用爆发,向量检索(Vector Search)成为基础设施的关键组件。对于许多初创项目或内部工具而言,向量库(Vector DB)的访问频率可能极低,大部分时间处于空闲状态。传统的云...
既然 pgvector 已经能跑,专业向量数据库在千万级以上的核心优势到底在哪? 随着大模型和RAG(检索增强生成)技术的普及,向量数据库(VDB)成为了AI基础设施的关键组件。PostgreSQL的扩展 pgvector 凭借其易用性和对...
在构建高性能的AI检索系统时,向量数据库(如Milvus、Pinecone或Weaviate)的分片(Sharding)策略是决定系统吞吐量和延迟的关键因素。分片的初衷是通过将数据分散到多个物理或逻辑分区上,实现查询的并行化,从而提高检索速...
每年到了黑五(Black Friday),各大VPS提供商,尤其是像RackNerd、CloudCone等,都会推出令人咋舌的超低价年付机器,通常价格在10到20美元/年不等。对于个人站长和预算有限的用户来说,这无疑极具吸引力。然而,随之而...
在多租户的AI基础设施中,数据安全和模型知识产权保护是至关重要的挑战。传统的Docker或Kubernetes容器虽然提供了资源隔离,但它们共享宿主机的内核。这意味着如果容器内存在内核漏洞,或租户恶意利用了Namespace和Cgroup的...
在AI基础设施的部署实践中,向量数据库(VDB)的性能和存储效率至关重要。许多用户在使用 Milvus、Qdrant 或 Weaviate 等VDB时会遇到一个令人困惑的问题:执行了大量Delete操作后,磁盘空间并没有按预期释放。这些未释...