使用 GDB + Qemu 调试 Linux 内核

在某些情况下，我们需要对于内核中的流程进行分析，虽然通过 BPF 的技术可以对于函数传入的参数和返回结果进行展示，但是在流程的调试上还是不如直接 GDB 单步调试来的直接。本文采用的编译方式如下，在一台 16 核 CentOS 7.7 的机器上进行内核源码相关的编译（主要是考虑编译效率），调试则是基于 VirtualBox 的 Ubuntu 20.04 系统中，采用 Qemu + GDB 进行单步调试，网上查看了很多文章，在最终进行单步跟踪的时候，始终不能够在断点处停止，进行过多次尝试和查询文档，最终发现需要在内核启动参数上添加 nokaslr ，本文是对整个搭建过程的总结。

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Docker容器技术使用指南

Docker 容器是资源分割和调度的基本单位，封装整个服务的运行时环境，用于构建、发布和运行分布式应用的一个框架。它是一个跨平台、可移植并且简单易用的容器解决方案。Docker 的源代码托管在 GitHub 上，基于 Go 语言开发并遵从 Apache 2．0 协议。

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最 Cool 的 Kubernetes 网络方案 Cilium 入门教程

最近业界使用范围最广的K8S CNI网络方案 Calico 宣布支持 eBPF，而作为第一个通过 eBPF 实现了 kube-proxy 所有功能的 K8S 网络方案——Cilium，它的先见之名是否能转成优势，继而成为 CNI 新的头牌呢？今天我们一起来入门最 Cool Kubernetes 网络方案 Cilium。

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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；

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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。

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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）。

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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）。

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Linux内存回收之LRU算法

每个进程都不希望自己占用的内存被交换到硬盘中，因为内存被交换到硬盘后，如果进程要使用到这些内存时，必须先将这些内存从硬盘中加载到内存中，才能继续使用，这样进程的性能将会大打折扣。正因为这个原因，内核必须提供一种最优的方案来挑选一些内存交换到硬盘，并且对进程性能的影响降到最小。

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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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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

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