文章标签
存储
-
Python项目Docker镜像瘦身实战：多阶段构建与依赖优化
在使用Docker部署Python项目时，镜像体积过大是一个常见问题。这不仅会增加构建和部署时间，还会占用大量的存储空间。尤其当项目依赖大量的第三方库时，这个问题会更加突出。本文将介绍几种在不影响项目功能的前提下，有效减小Python项目...
-
Tableau 可视化交互式数据仪表盘：打造动态数据分析体验
Tableau 可视化交互式数据仪表盘：打造动态数据分析体验 Tableau 是一款强大的数据可视化工具，它可以帮助用户将复杂的數據轉換為易于理解的图表和仪表盘。然而，Tableau 的真正力量在于它能够创建交互式数据可视化，让用户能...
-
爬虫实战经验：使用Python进行网站数据抓取
在当今信息化社会，大量有价值的信息存储在互联网上。通过编写网络爬虫，我们可以方便地从各种网页中提取出所需的信息。本文将介绍如何使用Python编程语言开发网络爬虫，并结合具体案例讲解实战经验。 1. Python中常用的网络爬虫库 ...
-
如何选择合适的服务器并优化其性能？
服务器是网站的根基，选择合适的服务器能够提高网站的访问速度和稳定性。在服务器选择时，需要考虑以下几个方面：服务器硬件、服务器软件配置、网络带宽、服务器负载均衡和安全防护。服务器硬件包括CPU、内存、存储、网络等，需要根据网站的流量和特点进...
-
自动化部署管理：从入门到精通，助你告别手动操作的烦恼
自动化部署管理：从入门到精通，助你告别手动操作的烦恼 在软件开发的世界里，部署是一个至关重要的环节。传统的手动部署方式不仅耗时费力，而且容易出错，给开发团队带来了巨大的压力。为了解决这些问题，自动化部署管理应运而生。 什么是自动化...
-
在Cortex-M这类MCU上部署Transformer：如何从模型结构入手做极致裁剪并平衡精度？
在Cortex-M这类资源极度受限的MCU上部署Transformer，框架优化（如使用CMSIS-NN或专用推理引擎）固然重要，但 模型结构本身的极致裁剪往往是决定性因素 。这不仅仅是“减小模型”，而是在精度、延迟、内存（RAM/Fla...
-
如何在大型数据库中优化B树索引？
在处理大型数据库时，B树索引是一种常用且高效的数据结构。它能够保持数据的有序性，且支持快速的查找、插入、删除等操作。然而，随着数据量的增加，B树索引的性能可能会下降。因此，如何优化B树索引成为数据库开发者需要面对的重要课题。 1. 合...
-
WebUSB实战：在浏览器中构建实时硬件数据仪表盘
嘿，各位码农朋友们，有没有想过，有一天你的浏览器不仅仅是网页的载体，它还能直接“摸”到你的物理设备，实现实时的数据交互？别眨眼，这不是科幻，这就是WebUSB API带来的魅力。今天咱们就来聊聊，怎么用WebUSB API，把那些沉睡在桌...
-
使用 Rust 构建 CSV 数据分析命令行工具
本文将指导你如何使用 Rust 构建一个简单的命令行工具，用于读取 CSV 文件并进行基本的数据分析，例如计算平均值和最大值。我们将涵盖项目设置、CSV 数据读取、数据计算以及错误处理等方面。 1. 项目设置 首先，我们需要创建一...
-
WebAssembly多线程图像处理加速及竞态条件规避实战
WebAssembly（Wasm）以其高性能、可移植性和安全性，在Web应用中扮演着越来越重要的角色。尤其是在需要大量计算的场景下，如图像处理，Wasm更能发挥其优势。本文将深入探讨如何利用WebAssembly的多线程技术来加速图像处理...
-
Rust并发编程实践：手撸一个简易Actor模型
并发编程一直是软件开发中的一个难点，但同时也是构建高性能、高响应应用的关键。Actor模型作为一种强大的并发模型，通过将程序分解为独立的、并发执行的“Actor”，并使用消息传递进行通信，极大地简化了并发编程的复杂性。本文将带你使用Rus...
-
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...
-
Web NFC 如何与 PLC 深度融合？探索工业物联网中的数据桥梁与间接集成路径
在数字化浪潮席卷工业领域的今天，我们总是想方设法让各种技术为生产效率和管理智能化服务。Web NFC（近场通信）作为一项在移动端普及的技术，其便捷性和即时性令人印象深刻。但当它遇到硬核的工业控制系统——比如PLC（可编程逻辑控制器），一个...
-
构建多链DApp去中心化身份验证系统：抵御伪造与中间人攻击，保障用户资产安全
在Web3的世界里，多链（Multi-chain）早已不是一个新鲜词。然而，当你的DApp想要在多个区块链上无缝运行，并且需要用户在不同链之间进行资产或数据交互时，一个核心但常常被忽视的挑战浮现出来：如何安全、隐私地验证用户的“身份”？传...
-
边缘设备部署Transformer模型：除了减写Flash，还有哪些框架层内存优化技巧？
作为一名长期在嵌入式AI领域摸爬滚打的工程师，我深知在边缘设备上跑大模型（比如Transformer）的痛苦——内存就那么点，动不动就OOM。用户提到了Flash写入优化，这确实是基础，但内存占用才是更棘手的瓶颈。除了量化、剪枝这些“老生...
-
在遗留系统中推广可观测性“左移”：挑战与数据驱动的说服之道
在大型遗留系统中推广“可观测性左移”无疑是一项充满挑战但极具价值的工作。想象一下，当故障发生时，我们不再是摸黑“背锅”，而是能够迅速定位问题根源，甚至在问题影响用户之前就能预警并解决。这正是可观测性左移的魅力所在。然而，将这种理念和实践植...
-
在缺乏大量标注数据时，如何利用半监督或无监督学习提升图像识别模型的性能？
在计算机视觉领域，获取高质量的标注数据一直是模型训练的最大瓶颈之一。特别是对于特定场景的图像识别任务，手动标注成本高昂且耗时。当面对“标注数据稀缺”的困境时，我们该如何有效利用半监督学习（Semi-Supervised Learning,...
-
中小团队微服务运维：一套轻量级治理实践方案
微服务架构的流行带来了研发效率的提升，但对于很多中小团队来说，其日益增长的运维复杂性却是一个不小的挑战。服务数量一多，故障排查、性能瓶颈定位、部署发布都可能变成一场“噩梦”。今天，我想分享一套适合中小团队的轻量级微服务治理方案，涵盖监控、...
-
在有限资源下，对比学习正负样本构建策略：SimCLR与MoCo的实践智慧
嘿，各位搞AI的朋友们，今天咱们聊聊一个在深度学习，特别是自监督学习领域非常核心但又常常让人头疼的话题：在有限的计算资源下，如何巧妙地设计对比学习中的正负样本构建策略，才能让模型性能达到最优？我们会结合SimCLR和MoCo这两个经典算法...