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深入理解Cache工作原理

Cache 一致性是 Cache 中遇到的比较坑的一个问题。 什么原因需要 Cache 处理一致性呢? 主要是多核系统中,假如core 0读了主存储的数据,写了数据。core 1也读了主从的数据。这个时候core 1并不知道数据已经被改动了,也就是说,core 1 Cache中的数据过时了,会产生错误。

  • 2022-01-11
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Cilium容器网络的落地实践

随着越来越多的企业采用 Kubernetes,围绕多云、安全、可见性和可扩展性等新要求,可编程数据平面的需求用例范围越来越广。此外,服务网格和无服务器等新技术对 Kubernetes 底层提出了更多的定制化要求。这些新需求都有一些共同点:它们需要一个更可编程的数据平面,能够在不牺牲性能的情况下执行 Kubernetes 感知的网络数据操作。

  • 2022-01-11
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深入理解 Cilium 的 eBPF 收发包路径

eBPF 正在变得无处不在,我们可能会争论这到底是一件好事还是坏事(eBPF 也确实带了一 些安全问题),但当前无法忽视的事实是:Linux 内核的网络开发者们正在将 eBPF 应用 于各种地方(putting it everywhere)。其结果是,eBPF 与内核的默认收发包路径( datapath)耦合得越来越紧(moreandmore tightly coupled with the default datapath)。

  • 2022-01-11
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Linux内核Page Cache和Buffer Cache关系及演化历史

在我们进行数据持久化,对文件内容进行落盘处理时,我们时常会使用fsync操作,该操作会将文件关联的脏页(dirty page)数据(实际文件内容及元数据信息)一同写回磁盘。这里提到的脏页(dirty page)即为页缓存(page cache)。

  • 2022-01-11
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深入理解DPDK程序设计|Linux网络2.0

IP层及以下,例如路由器、交换机、防火墙、基站等设备都是采用硬件解决方案。基于专用网络处理器(NP),有基于FPGA,更有基于ASIC的。但是基于硬件的劣势非常明显,发生Bug不易修复,不易调试维护,并且网络技术一直在发展,例如2G/3G/4G/5G等移动技术的革新,这些属于业务的逻辑基于硬件实现太痛苦,不能快速迭代。传统领域面临的挑战是急需一套软件架构的高性能网络IO开发框架。

  • 2022-01-11
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一文读懂基于Kubernetes打造的边缘计算

云原生的理念如今正如火如荼。它不仅仅是一种技术,更是随着云生态的发展而被逐渐提炼出的一系列技术、最佳实践与方法论的集合;它带来了资源利用率提升、分布式系统的弹性扩展与可靠性等能力,能够让IT系统最大程度的享受云计算红利,业界全面拥抱云原生就是最好的佐证。伴随5G、IoT的发展,边缘计算正在成为云计算的新边界,而规模和复杂度的日益提升对边缘计算的效率,可靠性,资源利用率等一系列能力又有了新的诉求。试想,如果能将云能力从中心往边缘触达,上述问题是不是将迎刃而解?那么在云原生时代构建云到边的触达通路,保持云边一致性体验,我们的抓手又在哪里呢?本次分享将一一为你揭晓;

  • 2022-01-11
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面向中国资本市场应用的分布式总账白皮书

近年来,金融领域的技术创新不断涌现,以金融科技(FinTech)为代表的一 系列影响深远的技术创新,正在改变着金融服务业的业态。其中,分布式总账技 术(Distributed Ledger Technology,简称 DTL)得到了金融界和 IT 界的普遍关注。

  • 2022-01-12
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植德_区块链合规白皮书1.0

区块链技术还存在诸如安全稳定性风险、交易风险、数据信息安全风险、信用的技 术背书风险、扩展应用的安全漏洞风险等等,其在金融领域的进一步推广取决 于网络安全、业务处理性能、交易一致性等方面的改善。

  • 2022-01-11
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智能体OpenClaw(小龙虾)应用实践

1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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从零上手OpenClaw科研智能体-厦大团队

OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)

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2025年,AI在旅游业中的角色发生了关键转变。它不再只是搜索结果后的辅助工具,而是逐渐走到决策前台,成为能够理解需求、整合信息、给出方案的“旅行决策助手”。从“帮你查”到“替你想”,AI正在重塑人们准备一次旅行的方式。

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2026智能沙发消费与产业趋势洞察报告

一方面,智能音箱、智能门锁、智能照明等品类已完成市场启蒙,渗透率持续攀升;另一方面,大量智能家居设备仍停留在“连接即智能”的初级阶段,功能内卷与价值空心化并存。在这一背景下,客厅中最重要的家具一-沙发,正成为下一个被智能技术深度重构的关键场景。

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