浅谈小机下移之NUMACPU及应用部署

NUMA是NonUniform Memory AccessArchitecture非统一内存访问架构的缩写。在此之前是对称多处理器（SMP）架构，即服务器中各CPU都是对称的，共享相同的物理内存、IO等资源，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，SMP通常也被称为一致存储器访问架构（UMA）。SMP这种共享的架构决定了SMP的扩展能力有限，任何一个共享的环节出现瓶颈都会影响扩展能力，特别是内存资源，每个CPUCore都是通过共享的北桥控制器来访问内存，随着core数量的增加，内存访问冲突也会成倍增加，容易造成CPU资源的低效浪费，即使增加CPU，性能也无法得到线性增长。

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浅谈Wi-Fi6无线网络技术的发展与应用

随着移动互联网时代的到来，无线网络给大家的日常工作、生活和学习带来了便利，随时随地的上网成了人们的基本诉求。Wi-Fi无线网络成为与水电同等重要的基础设施。Wi-Fi技术诞生20年以来，为数十亿设备提供连接，也成为越来越多用户上网接入的首选，并且有逐步取代有线互联网接入的趋势，其重要性、应用价值及商业价值被行业广泛认可。

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一文读懂蓝牙技术从1.0到5.0的前世今生

世界是蓝色的，而不知不觉这个世界将有 40 亿蓝牙设备了。这篇文章，我们将带你一起回顾蓝牙 1.0 到 5.0 的技术变迁，从音频传输、图文传输、视频传输，再到以低功耗为主打的物联网传输。我们还将和你一起梳理，越来越广阔的蓝牙应用的场景。关于蓝牙技术你所不知道的前世今生，都在这里了

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一文盘点10大连接数百亿终端的无线网络技术

物联网架构一般被分为感知层、网络层、平台层和应用层，其中网络层处于物联网生态系统的枢纽位置，在物联网设备连接方面扮演着举足轻重的作用。物联网的最终目标仍然是服务于人，因此，具有更高便携性的无线网络连接技术得到了更广泛的关注。在互联网时代已经发展出一大批无线网络技术，面向万物互联，无线网络连接技术得到了更好的发展。

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自动化机器学习平台的技术现状及趋势

数据科学平台，当前在一定程度上越来越关注与面向机器学习的关联性分析。而这个技术重点，其实就是围绕以机器学习方法，进行从数据存储、获取、处理、特征提取、方法及参数选择、训练、部署、应用挂接等这个大过程、大闭环的实现。从这个角度，数据科学平台、开始与数据分析平台、机器学习平台、人工智能平台具有了越来越多的同质性。

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浅析基于机器学习的威亚擦除技术

威亚擦除（Wire Remove）是较为常见而重要的数字影视合成技术，数字合成师需要对拍摄特技镜头过程中所使用的威亚（Wire）进行擦除以避免画面的穿帮。本文将跨界融合数字影视合成技术、计算机视觉以及人工智能技术，以数字影视合成技术中的威亚擦除作为人工智能和数字影视技术跨界融合的研究对象。围绕目前较为成熟的“影片修复” “图像补全（Image Inpainting）”、Adobe软件中的Content-Aware Fill（内容识别填充）技术以及Nuke13 中新增的CopyCat机器学习工具集等技术进行综合研究，为当下数字影视合成中的威亚擦除提供新的思路和解决方案。

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有源相控阵雷达技术发展趋势

有源相控阵（AESA，亦译有源电扫描阵列）雷达已成为现代先进战机的标准配置，不仅会在许多新机型中取代机械扫描阵列（MSA）和无源电扫描阵列（PESA）雷达，还用于现役飞机的批量升级。AESA也已渗入以前由MSA和PESA技术主导的其他领域，包括机载预警雷达、面对空导弹火控雷达和立体搜索雷达。这种发展势头还会持续下去，并将得到进一步的发展。但是，AESA也不是“万能药”，并非适合所有雷达应用。因为它会对支撑硬件提出许多独特的要求，而在传统雷达技术中，这样的硬件很少甚至根本没有。这些要求增加了系统集成的费用，并且在不同程度上影响到其应用。

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射频电路设计的常见问题及五大经验总结

射频电路板设计由于在理论上还有很多不确定性，因此常被形容为一种“黑色艺术”，但这个观点只有部分正确，RF电路板设计也有许多可以遵循的准则和不应该被忽视的法则。不过，在实际设计时，真正实用的技巧是当这些准则和法则因各种设计约束而无法准确地实施时如何对它们进行折衷处理。当然，有许多重要的RF设计课题值得讨论，包括阻抗和阻抗匹配、绝缘层材料和层叠板以及波长和驻波等，在全面掌握各类设计原则前提下的仔细规划是一次性成功设计的保证。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。