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实践
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如何巧妙结合Jenkins与Git实现项目自动化部署
在现代软件开发中，自动化部署是提高效率和质量的关键。Jenkins，作为一个开源的自动化服务器，能够通过各种操作系统的插件来实现自动化构建、测试和部署。而Git，作为分布式版本控制系统，提供了强大的代码管理和版本追踪能力。本文将详细介绍如...
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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...
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资源受限MCU上A/B分区OTA的Flash内存布局优化实践
在嵌入式系统，尤其是资源受限的MCU（如STM32系列）上实现OTA（Over-The-Air）固件升级，A/B分区方案因其高可靠性和回滚能力而备受青睐。然而，有限的Flash空间是其最大的挑战。本文将深入探讨如何在有限的Flash空间内...
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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...
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边缘节点日志设计：多场景下的定制化策略与实践
边缘计算正成为越来越多行业数字化转型的关键技术，但边缘节点的异构性和多场景特性，也给日志管理带来了巨大挑战。不同业务对日志的侧重点和需求差异巨大，如何设计一套既通用又灵活的日志方案，是摆在开发者面前的一道难题。本文将探讨边缘节点日志的设计...
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MPC与ZKP：重塑分布式账本隐私与信任的“双子星”技术深度解析
在去中心化、透明化成为主流叙事的分布式账本技术（DLT）世界里，隐私和信任始终是横亘在它大规模应用面前的两座大山。毕竟，不是所有数据都适合“阳光普照”，也不是所有交互都需要彻底暴露。正是在这样的背景下，多方安全计算（Multi-Party...
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解密DID与VC的互操作性：主流标准和落地实践
去中心化身份（DID）和可验证凭证（VC）无疑是构建未来数字信任基石的关键技术。它们旨在将用户从中心化身份提供商的束缚中解放出来，赋予个人对其数字身份和数据更大的控制权。然而，在复杂且日益碎片化的数字世界中，如何确保DID和VC在跨平台应...
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敏感数据如何上链又保密？哈希锚定与零知识证明的实践
数据安全与隐私，如同硬币的两面，在数字化时代始终是企业和个人面临的永恒挑战。将敏感数据“锚定”至区块链，利用其不可篡改性提供可靠的数字凭证，无疑是一个充满前景的思路。然而，直接将敏感数据上链显然不切实际，不仅隐私无法保障，还面临存储成本、...
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平衡体验与权利：企业DID/VC生物识别系统的落地实践指南
在企业数字化转型的浪潮中，将DID（去中心化身份）/VC（可验证凭证）与生物识别技术引入员工身份验证和权限管理，无疑能大幅提升安全性和效率。然而，除了纯粹的技术实现和合规性考量，如何确保员工在日常使用中的流畅性、可靠性，并真正理解和便捷行...
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DID/VC与生物识别：在分层认证中守护员工隐私的实践之道
在企业环境中，将去中心化身份（DID）/可验证凭证（VC）与生物识别技术相结合，构建分层认证体系，无疑能大幅提升安全性和便利性。然而，这其中员工隐私的保护是一个不容忽视的棘手问题。如何既能享受到先进认证带来的便利和安全，又能最大限度地减少...
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揭秘RISC-V芯片安全核心：物理不可克隆函数（PUF）如何守护IoT设备身份与密钥
在万物互联的时代，物联网（IoT）设备的安全性正成为一个日益严峻的挑战。从智能家居到工业控制，每一个联网设备都可能成为潜在的攻击面。如何为海量的IoT设备提供独一无二、不可篡改的身份，并安全地生成和管理加密密钥，是摆在所有开发者面前的难题...
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深挖区块链游戏与元宇宙：MPC和ZKP如何解锁隐私与复杂链上逻辑
当我第一次接触到区块链游戏和元宇宙，那种开放、透明、资产真正归属于玩家的理念，真的让我心潮澎湃。但很快，我作为一名技术人，也看到了一个核心的矛盾点：区块链的“透明性”固然是其核心优势，可这在涉及到玩家隐私，尤其是那些核心的、不希望被公之于...
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以太坊L2与跨链桥合约：现有形式化验证工具能否挑起大梁？
“代码即法律”在区块链世界里，听起来掷地有声，但在复杂的智能合约面前，这句话也往往伴随着巨大的风险。每一次重大的安全事件，无论是DeFi协议的漏洞，还是跨链桥的资产损失，都在提醒我们，代码的安全性绝不能只靠“肉眼可见”。形式化验证，作为一...
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Kubernetes微服务可观测性统一实践：整合日志、指标与追踪
在Kubernetes（K8s）上部署微服务，特别是当这些服务既有新开发的，也有从遗留单体应用中拆分出来的，如何统一管理其可观测性数据（日志、指标、链路追踪）并聚合到一个统一的仪表盘，是许多团队面临的共同挑战。碎片化的监控工具不仅增加了运...
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跨网络环境下的代码部署：如何提升用户体验并优化调整代码效率？
跨网络环境下的代码部署：如何提升用户体验并优化调整代码效率？ 在现代软件开发中，应用往往需要部署在多个不同的网络环境中，例如：本地开发环境、测试环境、生产环境以及多个地域的服务器集群。这些环境的网络状况可能千差万别，带宽、延迟、丢包率...
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万亿参数级AI模型推理：NUMA内存墙与分片、同步、数据流优化实践
作为一名深耕高性能计算和AI基础设施的工程师，我深知当我们将万亿参数级别的多模态AI模型推向生产环境时，那些看似微不足道的系统瓶颈会如何放大，最终成为横亘在推理性能面前的“内存墙”。尤其是在现有的非统一内存访问（NUMA）架构下，这个问题...
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优化CI/CD流水线：实现高效软件交付的最佳实践
在现代软件开发中，持续集成（CI）和持续部署（CD）是确保快速、高效交付的关键。本文将探讨如何优化CI/CD流水线，以实现最佳的软件交付实践。 首先，理解CI/CD的基本概念至关重要。持续集成涉及频繁地将代码变更合并到共享仓库，并自动...
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边缘AI处理器中，如何利用NoC为AI模型权重和推理结果提供细粒度安全保护，并量化其性能开销？
在当前万物互联的时代，边缘AI算力正在爆发式增长，它将复杂的AI模型从云端推向了终端设备。但与此同时，模型安全问题也日益凸显。想象一下，一个投入了巨大研发成本训练出的AI模型，部署到边缘设备上，却面临着被轻易逆向工程、篡改甚至窃取的风险，...
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利用 RISC-V 向量扩展加速密码学算法：理论与实践
随着物联网、云计算和边缘计算的快速发展，密码学算法在保护数据安全和隐私方面扮演着越来越重要的角色。然而，传统的密码学算法在计算密集型操作中往往面临性能瓶颈。RISC-V 架构的向量扩展（Vector Extension，RVV）为加速密码...
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如何提高模型评估的准确性：揭秘机器学习中的关键因素
如何提高模型评估的准确性：揭秘机器学习中的关键因素 在机器学习中，模型评估是至关重要的一环，它帮助我们了解模型的性能，并为模型的改进提供方向。然而，模型评估的准确性直接影响着最终模型的可靠性和实用性。因此，如何提高模型评估的准确性成为...