技术

从0到1构建一个db 上下文记忆 agentic chat 图数据库的一些考量 LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 向量数据库的一些考量 fastapi+sqlalchemy进行项目开发 LLM微调实践 Python协程实现 Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 Python虚拟机 LLM工作流编排 Python实践 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Python一些比较有意思的库 Transformers源码学习 LangChain源码学习 通用分布式计算引擎Ray Python并发 go依赖注入 go collection gc的基本原理 golang性能分析及优化 数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办？ 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占资源怎么办？ Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 线程排队 jib源码分析之细节 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用？ 串一串一致性协议 当我在说PaaS时，我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂？ 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践（二） Thrift基本原理与实践（一） 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring（八） 支持AOP 自己动手写spring（七） 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring（六） 支持FactoryBean 自己动手写spring（九） 总结 自己动手写spring（五） bean的生命周期管理 自己动手写spring（四） 整合xml与注解方式 自己动手写spring（三） 支持注解方式 自己动手写spring（二） 创建一个bean工厂 自己动手写spring（一） 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


首页


最新文章
从0到1构建一个db 2024年12月07日 上下文记忆 2024年11月20日 agentic chat 2024年10月21日 图数据库的一些考量 2024年10月12日 bert 2024年10月11日 rerank微调 2024年10月10日 大模型推理tips 2024年09月28日 LLM一些探索 2024年09月21日 Agent实践 2024年09月13日 LLM预训练 2024年08月17日
MachineLearning
上下文记忆 2024年11月20日 agentic chat 2024年10月21日 bert 2024年10月11日 rerank微调 2024年10月10日 大模型推理tips 2024年09月28日 LLM一些探索 2024年09月21日 Agent实践 2024年09月13日 LLM预训练 2024年08月17日 RAG向量检索与微调 2024年08月14日 LLM微调实践 2024年07月28日 RAG与知识图谱 2024年07月12日 大模型推理服务框架vLLM 2024年07月07日 Agent Functon Calling 2024年06月22日 LLamaIndex入门 2024年06月15日 Multi-Agent探索 2024年06月10日 LLM工作流编排 2024年05月16日 大模型推理服务框架 2024年02月02日 模型服务化（未完成） 2024年01月23日 大模型Post-Training 2023年12月18日 大模型训练 2023年12月16日 大模型推理 2023年12月16日 从Attention到Transformer 2023年10月30日 下一个平台Agent 2023年10月30日 激发LLM涌现——提示工程 2023年10月29日 LLM微调理论 2023年10月29日 大佬沉思 2023年10月18日 LLM外挂知识库 2023年09月25日 LLMOps 2023年09月10日 多模态LLM 2023年09月07日 Transformers源码学习 2023年09月04日 LangChain源码学习 2023年08月29日 如何应用LLM 2023年05月20日 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ 2023年03月25日 AutoML和AutoDL 2022年08月22日 特征平台 2022年06月27日 实时训练 2022年06月10日 tensorflow原理——python层分析 2022年03月30日 如何学习tensorflow 2022年03月30日 数据并行——allreduce 2022年03月30日 数据并行——ps 2022年03月25日 推荐系统embedding原理及实践 2022年03月02日 机器学习中的python调用c 2022年03月02日 机器学习训练框架概述 2022年03月02日 tensornet源码分析 2022年02月22日 大模型训练和推理 2022年02月10日 X的生成——特征工程 2022年02月09日 tvm 2022年02月08日 tensorflow原理——core层分析 2022年02月08日 模型演变 2022年01月28日 《深度学习推荐系统实战》笔记 2022年01月27日 keras 和 Estimator 2022年01月24日 tensorflow分布式训练 2022年01月18日 分布式训练的一些问题 2022年01月13日 基于Volcano的弹性训练 2022年01月02日 图神经网络 2021年11月30日 pytorch弹性分布式训练 2021年11月27日 从RNN到Attention 2021年10月31日 pytorch分布式训练 2021年10月30日 CNN 2021年10月29日 《动手学深度学习》笔记 2021年10月25日 pytorch与线性回归 2021年10月21日 推理服务 2021年09月27日 mpi 2021年09月07日 学习pytorch 2021年09月06日 提高gpu 利用率 2021年08月18日 GPU与容器的结合 2021年08月18日 GPU入门 2021年08月18日 AI云平台梳理 2021年08月18日 tensorflow学习 2021年08月18日 kaggle泰坦尼克问题实践 2019年09月28日 神经网络模型优化 2019年09月12日 概率论 2019年08月31日 直觉上理解深度学习 2019年08月31日 如何学习机器学习 2019年08月23日 深度学习泛谈 2016年06月05日
Kubernetes
k8s设备管理 2023年09月03日 多类型负载协调员Koordinator 2022年12月17日 controller-runtime细节分析 2022年11月24日 finops学习 2022年11月19日 kubevela多集群 2022年11月10日 kubevela中cue的应用 2022年11月10日 基于k8s的工作流 2022年11月09日 kubevela源码分析 2022年11月06日 容器和CPU那些事儿 2022年11月06日 数据集管理fluid 2022年10月27日 应用管理平台kubevela 2022年10月23日 karmada支持crd 2022年10月21日 多集群管理 2022年09月21日 K8S YAML 资源清单管理方案 2022年04月08日 从混部到统一调度 2021年11月22日 volcano特性源码分析 2021年09月30日 kubebuilder 学习 2021年09月16日 client-go学习 2021年08月25日 tf-operator源码分析 2021年08月18日 k8s批处理调度/Job调度 2021年08月17日 喜马拉雅容器化实践 2021年08月02日 Kubernetes 实践 2021年05月11日 openkruise学习 2021年01月16日 基于Kubernetes选主及应用 2021年01月13日 Admission Controller 与 Admission Webhook 2020年11月16日 k8s水平扩缩容 2020年10月10日 Scheduler如何给Node打分 2020年09月03日 Scheduler扩展 2020年08月23日 深入controller 2020年08月23日 openkruise cloneset学习 2020年08月12日 controller-runtime源码分析 2020年08月10日 pv与pvc实现 2020年07月30日 csi学习 2020年07月30日 client-go informer源码分析 2020年07月20日 kubelet 组件分析 2020年07月19日 调度实践 2020年06月25日 Pod是如何被创建出来的？ 2020年06月24日 Kubernetes events学习及应用 2020年04月27日 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 2020年04月03日 资源调度泛谈 2020年03月21日 如何学习Kubernetes 2020年03月03日 以应用为中心 2020年01月11日 kubernetes operator 2019年10月21日 kubernetes扩缩容 2019年09月19日 serverless 泛谈 2019年08月31日 什么是云原生 2019年08月04日 自定义CNI IPAM 2019年05月28日 docker和k8s安全访问机制 2019年03月29日 Kubernetes监控 2019年03月07日 Kubernetes 控制器模型 2019年03月07日 Kubernetes资源调度——scheduler 2019年03月03日 Kubernetes类型系统 2019年01月26日 Kubernetes源码分析——controller mananger 2019年01月19日 Kubernetes源码分析——apiserver 2019年01月05日 Kubernetes源码分析——kubelet 2018年12月31日 Kubernetes介绍 2018年12月31日 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 2018年12月23日 kubernetes yaml配置 2018年11月04日 CNI——容器网络是如何打通的 2018年10月11日 当我在说PaaS时，我在说什么 2018年09月26日 《深入剖析kubernetes》笔记 2018年08月26日 Kubernetes存储 2015年03月12日 访问Kubernetes上的Service 2015年03月04日 Kubernetes副本管理 2015年03月03日 Kubernetes pod 组件 2015年03月03日