汤不热吧

2026-01-31andy阅读(46)评论(0)

在进行科学计算、数据分析或构建基于Python的数据API服务时，我们经常会用到强大的NumPy库。然而，当我们需要将包含NumPy数组（ndarray）的数据结构转换为JSON格式以便通过网络传输或写入配置文件时，Python内置的jso...

2026-01-31andy阅读(43)评论(0)

如何解决 Elasticsearch 深度分页问题：Scroll 与 Search After 实战指南 在使用 Elasticsearch 进行数据查询时，我们通常使用 from 和 size 参数来实现分页。然而，当试图获取大量分页结果...

2026-01-31andy阅读(39)评论(0)

对于日常需要管理Kubernetes集群的工程师来说，kubectl无疑是使用频率最高的工具。熟练掌握一些快捷操作和技巧，能够极大地提升工作效率，实现对集群管理的“效率翻倍”。本文将聚焦于几个最实用的kubectl命令行加速技巧。 1. 终...

2026-01-31andy阅读(41)评论(0)

在现代智能座舱中，语音交互的体验直接决定了用户的满意度。传统的云端 ASR（自动语音识别）虽然识别精度高，但其固有的网络传输和全句等待时间，使得端到端延迟通常在数百毫秒甚至秒级，难以满足实时交互对“零延迟”的严苛要求。 本文将聚焦如何结合离...

2026-01-31andy阅读(37)评论(0)

在构建大规模深度学习模型训练系统时，参数服务器（Parameter Server, PS）架构是一种常见的解决方案。它将模型参数的存储和更新集中在专用的PS节点上，而Worker节点（训练器）只负责计算梯度并发送给PS。PyTorch 提供...

2026-01-31andy阅读(51)评论(0)

计算机体系结构中有一个长期存在的瓶颈，称为“内存墙”（Memory Wall）。它描述了处理器速度增长（基于摩尔定律）远快于内存访问速度和带宽增长的现象。对于传统的CPU计算任务，这早已是性能限制因素；而对于今天的大型语言模型（LLMs），...

2026-01-31andy阅读(48)评论(0)

导言：为什么我们需要因果解释？ 在AI模型部署中，可解释性（XAI）是信任和合规性的基石。然而，传统的XAI方法如LIME和SHAP，本质上是基于特征的局部相关性（Association）。它们能回答“哪些特征导致了当前的预测结果？”，但无...

2026-01-31andy阅读(45)评论(0)

概述：为什么需要分布式 Faiss 检索 随着深度学习模型产生的向量维度和数量爆炸式增长（例如，十亿级以上的向量），单台服务器的内存和计算能力（即使配备了多张高性能 GPU）也难以完全容纳和处理。Faiss 提供了强大的机制来应对这种超大规...

2026-01-31andy阅读(54)评论(0)

在日常的 Git 工作流中，我们经常会遇到这样的情况：提交（commit）完成后才发现提交信息写错了，或者遗漏了一两个文件。如果直接进行新的提交来修正，会产生不必要的历史记录。 git commit –amend 命令是解决这一...

2026-01-31andy阅读(44)评论(0)

在构建大型深度学习模型时，分布式数据并行（DDP）是提高训练速度的关键技术。然而，许多人误以为分布式训练只是简单地将模型复制到多张卡上并行计算。事实并非如此，真正的效率瓶颈在于梯度同步。PyTorch DDP通过其独特的梯度桶（Gradie...