标签：详解

2026-02-13andy阅读(51)评论(0)

在软件开发过程中，配置正确的 .gitignore 文件至关重要，它能防止敏感信息（如API密钥、数据库凭证）和冗余文件（如编译产物、日志文件）被提交到版本库中。本文将深入探讨 .gitignore 的高级排除规则，并重点解决一个常见而棘手...

2026-02-13andy阅读(28)评论(0)

在AI模型的推理加速领域，显存带宽往往是性能瓶颈的关键。模型计算图中的许多操作，如卷积（Conv）和随后的激活函数（ReLU），虽然逻辑上是独立的步骤，但在执行时，需要将中间结果从计算单元（如GPU或NPU）写入显存，再由下一个操作读取。这...

2026-02-13andy阅读(38)评论(0)

Java 平台自诞生以来，其并发模型主要基于“平台线程”（Platform Threads），即操作系统线程的一对一映射。当并发量达到数万级别时，创建和管理这些重量级的操作系统线程会带来巨大的内存开销和上下文切换成本，严重限制了Java在高...

2026-02-12andy阅读(43)评论(0)

Git 是分布式版本控制的强大工具，但它最初设计是针对纯文本代码的。当仓库中包含大量大型二进制文件（如高分辨率图像、视频、音频文件、编译产物或数据集）时，Git 的性能会急剧下降，导致克隆（clone）、抓取（fetch）和检出（check...

2026-02-12andy阅读(36)评论(0)

在将复杂的 TensorFlow 模型部署到端侧（如移动设备或嵌入式系统）时，我们通常需要使用 TensorFlow Lite (TFLite) 转换器。然而，当模型中包含自定义层、复杂的控制流或某些非核心 TensorFlow 算子时，转...

2026-02-12andy阅读(53)评论(0)

模型量化（Quantization）是端侧推理加速的关键技术之一，它将浮点数（FP32）权重和激活值转换为低比特整数（如INT8），显著减少了模型大小并提高了计算效率。然而，量化方式的选择——特别是对称量化（Symmetric Quanti...

2026-02-12andy阅读(38)评论(0)

详解神经网络权重的聚类压缩算法：如何利用 Codebook 降低移动端内存带宽压力 在移动端和边缘设备上部署深度学习模型时，模型体积和推理时的内存带宽往往是最大的性能瓶颈。传统的量化（如INT8）可以压缩数据，但聚类压缩提供了一种更为灵活且...

2026-02-12andy阅读(60)评论(0)

作为Java并发编程的利器，CompletableFuture 极大地简化了异步任务的编排。然而，许多开发者在使用自定义线程池进行任务切换时，会遭遇一个隐蔽的陷阱：异步任务突然变得阻塞，甚至导致整个系统性能下降。 这个陷阱的核心在于对 Co...

2026-02-11andy阅读(63)评论(0)

构建生产级的高可用（HA）Kubernetes 集群是确保业务连续性的基石。一个高可用的集群意味着即使部分控制平面组件（Master 节点）发生故障，整个集群的管理功能仍然可以正常运行。这主要依赖于两个核心机制：API Server 的负载...

2026-02-11andy阅读(53)评论(0)

如何解决模型PTQ后在端侧精度断崖式下跌的问题：详解PTQ与QAT量化技术 随着AI模型部署到手机、IoT设备等端侧硬件的需求日益增加，模型量化（Quantization）成为了提升推理速度和减少内存占用的关键技术。然而，许多开发者发现，在...