文章标签
可用
-
提升AI数据标注质量：超越可视化，共识与自动化检查的实战
在构建高质量AI模型的过程中，数据标注的质量与一致性是基石。我们常常关注标注工具的可视化和交互优化，但这些只是表层。要真正确保标注数据的可靠性，防止“脏数据”污染模型，我们需要引入更深层的机制，如“共识机制”、“交叉验证”以及“自动化规则...
-
微服务通信协议：效率、性能与小团队维护成本考量
在微服务架构中，服务间的通信是核心，也是决定系统整体性能、可维护性和开发效率的关键一环。面对RESTful、gRPC和消息队列等多种选择，如何进行权衡，尤其对于资源有限的中小型团队，这更是个需要深思熟虑的问题。 1. 常见通信协议及特...
-
边缘节点日志如何与云端监控系统无缝集成？数据格式与上报频率设计实践
随着边缘计算的兴起，如何将散落在各地的边缘节点日志高效、可靠地汇聚到云端，并与现有监控系统（如Prometheus、ELK Stack）无缝集成，成为了许多技术团队面临的挑战。这不仅仅是数据传输的问题，更关乎如何设计数据格式和上报策略，以...
-
边缘设备AI模型不停机热更新：技术挑战与实践解析
在边缘计算领域，AI模型的部署和持续迭代是常态。然而，如何在不中断实时数据处理的前提下，平滑地更新边缘设备上的AI模型，一直是困扰开发者和架构师的核心难题。这不仅仅是简单的文件替换，更涉及复杂的系统设计和风险控制。作为一名在边缘计算一线摸...
-
优化OTA固件更新中的SPI Flash寿命：磨损均衡与健康度监控实践
在物联网设备和嵌入式系统中，通过OTA（Over-The-Air）进行固件更新已成为标准实践。外部SPI Flash作为固件存储介质，其擦写寿命（通常为1万到10万次循环）是一个不容忽视的关键问题。频繁的OTA更新操作若不加注意，可能导致...
-
IoT边缘云日志安全与合规：从采集到处理的全生命周期实践
在物联网（IoT）边缘计算与云计算协同的架构中，日志数据扮演着至关重要的角色，它是系统健康、性能监控、故障排查乃至业务决策的基石。然而，日志数据的全生命周期安全性和合规性，从采集、传输到存储、处理，每一步都蕴含着巨大的风险。任何一个环节的...
-
物联网设备频繁写日志的Flash磨损管理：SD卡分担压力的可行性分析
在物联网设备中，频繁记录日志是常态，尤其是那些需要长期运行、监控状态或记录事件的设备。闪存（Flash）作为主流的非易失性存储介质，其写入寿命（P/E循环）是固有的瓶颈。频繁的日志写入确实会加速Flash的磨损，最终可能导致存储失效。你提...
-
资源受限环境下如何选择监督学习框架：平衡模型性能与训练成本
作为一名在初创公司做机器学习项目的工程师，我经常面临一个现实问题：如何在有限的GPU资源和预算下，训练出性能足够好的模型？最近一个项目里，我们只有两块旧显卡，却要处理一个中等规模的图像分类任务，这让我不得不重新审视各种监督学习框架的选择。...
-
不引入新框架，如何优雅解决 Kafka 消息积压与批处理的可靠性难题？
在实时数据流处理中，我们经常面临一个经典的“两难”困境： 消息积压（Lag） 与 处理稳定性 的博弈。 当流量洪峰来袭，数据库写入瓶颈导致消费速度跟不上生产速度时，积压就像滚雪球一样越滚越大。此时，工程师的第一反应往往是“上批处理”，...
-
微服务下运单状态一致性与错误恢复：网络不稳定怎么办？
在微服务架构中，将一个复杂的物流系统拆分为“包裹追踪服务”和“运费计算服务”等独立单元，无疑提升了系统的灵活性和可伸缩性。然而，当一个运单状态的更新需要在多个服务之间同步时，特别是在网络不稳定的环境下，确保其最终正确性和数据一致性，避免数...
-
告别警报疲劳：如何构建智能、高效的报警体系
各位同行们，谁还没被半夜的PagerDuty或者轰炸式告警邮件吵醒过？那种一打开监控界面，几十条甚至上百条告警信息扑面而来的感觉，相信不少人都深有体会。我们引入了更多的监控指标和可观测性工具，本意是为了更好地洞察系统，但如果不加思考地配置...
-
AIOps如何利用机器学习提升多日志时序（MLT）融合告警的智能化水平
在复杂的IT运维环境中，单一日志的告警往往无法揭示问题的全貌，多日志时序（MLT）融合告警因此变得至关重要。然而，手动定义规则和阈值来分析海量、高维的时序数据，不仅效率低下，而且难以应对动态变化的业务场景。AIOps（智能运维）的引入，特...
-
创业公司技术栈选择：如何在有限资源下实现创新与稳定的平衡
作为一名创业公司的技术负责人，我深知那种“想追新又怕掉坑”的纠结。我们总想用最少的资源办成最大的事，但技术栈的选择，往往就像一场精妙的平衡术——一边是令人心动的技术潮流，一边是现实的招聘难度和未来的维护成本。有没有一种选择，既能让团队保持...
-
创业公司技术选型：如何避免“酷炫陷阱”与“保守泥潭”？
作为一名在技术圈摸爬滚打了十几年的老兵，我见过太多创业公司在技术选型上栽跟头。今天，我想分享一套我个人总结的、经过实战检验的决策框架，希望能帮你避开那些常见的“坑”。 核心原则：业务驱动，而非技术驱动 技术选型的出发点永远应该是业...
-
边缘节点Redis内存配置实战：如何平衡性能与避免OOM
在边缘计算场景中，服务器资源往往受限，Redis作为缓存和消息中间件，其内存管理至关重要。不合理的 maxmemory 配置或淘汰策略，轻则导致性能抖动，重则引发OOM，直接影响服务可用性。本文将结合实战经验，探讨如何在资源受限的边缘节点...
-
Softmax定点化：Cortex-M上指数计算查表与多项式近似的性能抉择
在嵌入式AI推理，尤其是面向低功耗Cortex-M系列微控制器时，Softmax函数的定点化处理是一个常见而关键的优化环节。Softmax的核心在于 exp(x) 指数运算，而浮点指数计算在资源受限的MCU上通常是性能瓶颈。本文将深入对比...
-
高安全场景下，当硬件TRNG不可用时，我们有哪些实用的伪随机数生成折中方案？
在金融交易、医疗设备或关键基础设施等对安全性要求极高的场景中，伪随机数（PRNG）的熵源质量直接关系到系统的整体安全。然而，许多嵌入式设备或特定硬件平台因成本、功耗或设计限制，无法集成真随机数发生器（TRNG）。这时，除了纯软件PRNG，...
-
嵌入式Linux无HRNG？利用定时器、ADC、GPIO实现低开销软件随机数生成器
在嵌入式Linux系统中，当硬件随机数生成器（HRNG）不可用时，构建一个高性能、低开销的软件随机数生成器（SRNG）是保障系统安全的关键。核心思路是 不依赖额外硬件 ，而是从现有硬件组件中挖掘物理熵，并通过精巧的软件机制将其注入内核的熵...
-
多卡低显存环境下的对比学习负样本池管理与显存优化实战指南
在对比学习（如SimCLR、MoCo、BYOL等）中，负样本的质量和数量直接决定了模型性能。然而，当使用更强大的编码器或在显存受限的环境下（尤其是多卡但单卡显存较低的场景）进行训练时， 负样本池（Negative Sample Pool）...
-
Pulsar集群弹性伸缩与Broker负载均衡的协同工作原理
在Pulsar的架构中，Broker是处理消息生产和消费的核心节点，而Topic（主题）是消息的逻辑单元。当面临突发流量高峰时，如何让Pulsar集群的自动伸缩机制与Broker的负载均衡策略有效协同，是保障系统稳定性的关键。这不仅关系到...