标签：详解

2026-02-22andy阅读(5)评论(0)

背景 随着《个人信息保护法》等法规的完善，开发者在处理用户数据（如人脸、语音、健康数据）时面临巨大的合规压力。传统的云端训练需要将原始数据上传服务器，这存在严重隐私风险。端侧训练（On-device Learning）技术通过在用户手机本地...

2026-02-22andy阅读(10)评论(0)

在高性能后端开发中，垃圾回收（GC）的停顿时间（STW）往往是系统响应抖动的元凶。Go 语言通过不断演进，在 1.8 版本引入了混合写屏障（Hybrid Write Barrier），极大地缩短了 STW 耗时。本文将带你透视这一机制的核心...

2026-02-18andy阅读(37)评论(0)

Go语言以其高效的并发能力闻名，但其高性能的基础之一是极其高效的内存分配器。Go的内存分配器基于Google的TCMalloc（Thread-Caching Malloc）思想，采用了精妙的三级缓存结构，极大地减少了分配过程中的锁竞争压力。...

2026-02-17andy阅读(27)评论(0)

怎么解决移动端AI推理时间不稳定问题：详解CPU降频机制与应对策略 在移动端部署AI模型时，开发者经常会发现一个令人困扰的现象：模型的推理延迟（Latency）极不稳定。第一次运行可能非常快，但连续运行几次后，延迟会显著增加，甚至在两次间隔...

2026-02-17andy阅读(33)评论(0)

深度学习模型在手机或嵌入式设备上运行时，性能优化不仅仅是为了追求速度，更关键的是控制功耗和散热。高计算负载会导致设备温度急剧上升，一旦达到系统设定的阈值，操作系统会强制降低CPU/GPU的工作频率（即热降频或Thermal Throttli...

2026-02-17andy阅读(24)评论(0)

NVIDIA 的 Unified Memory (UM) 或称托管内存（Managed Memory），是 CUDA 6.0 引入的一项重要特性。它旨在通过提供一个统一的地址空间，让 CPU（Host）和 GPU（Device）可以共享数据...

2026-02-16andy阅读(26)评论(0)

MediaPipe 是 Google 开源的一个跨平台、可定制的机器学习框架，它在端侧推理和实时数据流处理方面表现出色。手势识别（如 MediaPipe Hands）是其最经典的用例之一。理解 MediaPipe 如何调度其内部的多任务处理...

2026-02-16andy阅读(33)评论(0)

随着大模型（LLM）的飞速发展，将这些强大的AI能力部署到资源受限的手机等端侧设备上，成为了AI工程化的一大挑战。Llama系列模型虽然效果优秀，但其巨大的参数量和高昂的内存需求，使得直接部署几乎不可能。本文将详细讲解如何通过4-bit量化...

2026-02-16andy阅读(36)评论(0)

Go 语言的并发模型是其成功的核心要素之一。其轻量级的协程（goroutine）由 Go 运行时（Runtime）的调度器管理。高效的调度器是保证 goroutine 性能的关键，而实现这一效率的秘诀在于它的负载均衡策略——Work Ste...

2026-02-16andy阅读(31)评论(0)

JVM的Safepoint（安全点）停顿是保障JVM内部操作（如垃圾回收、JIT编译优化或去优化、偏向锁撤销等）正确执行的关键机制。当JVM需要进行这些“世界级”的操作时，它必须确保所有Java线程都停止在一个稳定且已知的状态，即Safep...