要不要再学学下面的文章?
第一性原理思考:解决问题的通用框架(续) (blog.devtang.com)
本文深入探讨了几种思维框架,包括28原理、谬误推导和终局思维等,帮助在决策中聚焦关键因素,判断信息真伪。文章还列举了常见误区,如误把相关性当因果、从众心理和情绪化决策等,提醒在信息泛滥中保持清晰的逻辑思维。通过案例分析,这些思维模式能有效提升问题解决和决策的效率。
by @技术头条 2024-11-02 16:25 查看详情
第一性原理思考:解决问题的通用框架 (blog.devtang.com)
本文介绍了解决问题的通用框架,基于“第一性原理”思考,分为信息收集、建模、判断和策略迭代四步。通过广泛收集经验与原始数据,建立问题模型,量化核心指标并不断优化策略,可以逐步解决复杂问题。框架虽无法保证执行到位,但帮助接近真实问题,为复杂决策提供可靠支持。
by @技术头条 2024-11-02 16:20 查看详情
Spark向量化计算在美团生产环境的实践 (tech.meituan.com)
美团在 Spark 生产环境中引入了向量化计算,使用 Gluten 和 Velox 框架,实现了大数据任务的加速和资源优化。本文详细讲解了 Spark 向量化的原理、性能提升以及美团的实施过程和遇到的挑战,适合关注大数据优化的技术人员。
by @技术头条 2024-09-09 23:41 查看详情
OpenCV 模糊处理图片中包含的二维码 (blog.wangmao.me)
之前在某电商 App 上浏览商品评论区时,发现一些晒单照片中包含的二维码被马赛克处理了,从马赛克的处理痕迹来看不像是用户手动处理的,更像是机器识别+处理的,对此我更好奇其实现原理了。

借助 ChatGPT,了解到主流的处理方式是通过 OpenCV 识别二维码的位置,并创建一个模糊图层对其覆盖。
by @技术头条 2024-08-06 07:37 查看详情
Lamport时钟介绍 (www.codedump.info)
在分布式系统中,由于有多个机器(进程)在一起协调工作,于是如何定义分布式系统中事件的先后顺序就成了难题,本文介绍论文 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》中提到的Lamport时钟。
by @技术头条 2024-03-21 23:24 查看详情
Go 中的高速数据包处理:从 net.Dial 到 AF_XDP (colobu.com)
最近编写了一个Go程序,向数百万个IP地址发送ICMP ping消息。显然,希望这个过程能尽可能快速高效地完成。因此,这促使我研究各种与网络栈交互和快速发送数据包的各种方法。这是一个有趣的旅程,所以在本文中,我将分享一些学习成果,并记录下来供将来参考:)你将看到,仅使用8个内核就可以达到1880万数据包/秒。这里还有一个GitHub仓库,其中包含了示例代码,可以方便地跟随学习。
by @技术头条 2024-03-21 22:55 查看详情
带你认识本地大模型框架Ollama(可直接上手) (wiki.eryajf.net)
自 OpenAI 公司于2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来,经过 23 年一整年的发展之后,大模型的概念已逐渐普及,各种基于大模型的周边产品,以及集成层出不穷,可以说已经玩出花来了。在这个过程中,也有不少本地化的模型应用方案冒了出来,针对一些企业知识库问答的场景中,模型本地化是第一优先考虑的问题,因此如何在本地把模型调教的更加智能,就是一个非常重要的技能了。在 23 年的时候,我也接触过一些本地模型的开源项目(比如 LocalAI),当时在本地部署跑起来之后,发现交互的体验,回答的速度,以及智能程度,都远低于预期。最近又一次了解本地模型的玩法,从微信群里了解到了 ollama,经过几天业余时间的研究及了解,发现现在模型本地化的玩法,以及能力都早已不可同日而语,本文,将记录我这几天来对于 ollama 的粗浅认识以及快速入门玩起来。
by @技术头条 2024-03-12 22:53 查看详情
通过漫游交换进行隐蔽访问的新型后门 GTPDOOR 分析 (paper.seebug.org)
GTPDOOR 是一种基于 Linux 的恶意软件,旨在部署在邻近 GRX(GPRS 交换网络)的电信网络系统中,具有通过GTP-C(GPRS 隧道协议- 控制平面)信令消息传递 C2 流量的功能。这使得 C2 流量能够与正常流量混合,并重新利用可能对 GRX 网络开放且暴露的已允许端口。
by @技术头条 2024-03-12 22:49 查看详情
使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 (blog.yuanpei.me)
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。
by @技术头条 2024-03-12 22:29 查看详情
Java SPI机制学习与常用框架SPI案例 (l1n.wang)
SPI(Service ProviderInterface)是JDK内置的服务提供机制,常用于框架的动态扩展,类似于可拔插机制。提供方将接口实现类配置在classpath下的指定位置,调用方读取并加载。当提供方发生变化时,接口的实现也会改变。Java生态中JDK、Dubbo、Spring等都通过SPI提供了动态扩展的能力。
by @技术头条 2024-01-17 23:19 查看详情