标签：利用

2026-02-04andy阅读(72)评论(0)

在现代的云原生应用开发中，将应用配置（如数据库连接字符串、日志级别、外部API地址）硬编码到容器镜像中是一种反模式。这种做法不仅使得跨环境部署变得困难，也严重阻碍了CI/CD的效率。 Kubernetes 提供了 ConfigMap 这一核...

2026-02-03andy阅读(55)评论(0)

Elasticsearch 的查询速度是系统性能的关键指标。当用户报告搜索变慢时，我们往往难以确定瓶颈是出在特定的查询子句、过滤器、还是聚合计算上。Profile API 就是 Elasticsearch 提供的“X光片”，能够精确地诊断查...

2026-02-03andy阅读(50)评论(0)

在AI模型部署和MLOps实践中，大型语言模型（LLM）的“黑箱”特性是信任和合规性的主要障碍。当LLM用于关键决策（如金融分析、医疗诊断辅助）时，我们不仅需要正确的答案，更需要了解模型是如何得出这个答案的。思维链（Chain-of-Tho...

2026-02-03andy阅读(81)评论(0)

作为Python的高级特性之一，装饰器（Decorator）不仅可以用来修改或增强函数的行为，更强大的功能在于通过使用类来实现装饰器，从而实现状态的保持（Stateful Closure）和类方法的属性拦截（Attribute Interc...

2026-01-31andy阅读(63)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(72)评论(0)

在 Python 的异步编程中，asyncio 提供了强大的高层抽象（如 async/await、asyncio.run）。然而，对于需要精细控制任务执行顺序、实现自定义调度逻辑或与特定底层 I/O 机制集成的场景，我们需要深入了解其低级 ...

2026-01-29andy阅读(78)评论(0)

在AI模型部署，尤其是涉及信贷、招聘或司法等高风险场景时，确保模型决策的公平性（Fairness）至关重要。传统的公平性指标（如群体平等机会或统计奇偶性）仅能发现群体偏差，但无法解释模型对特定个体的决策是否公平。 反事实分析（Counter...

2026-01-29andy阅读(89)评论(0)

在日常的软件开发工作中，我们经常需要在两个分支之间来回切换，比如在主分支（main）上快速修复一个Bug，然后立即切换回正在开发的特性分支（feature-X）。手动输入完整的或复制粘贴分支名称不仅效率低下，还容易出错。 Git 提供了一个...