技术

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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 24

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 74

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


IntelliJ IDEA使用

2015年06月14日

命令行下打开项目

2018.12.6 补充

Intellij idea–>Tools–>Create Command-line Lanucher

进入指定项目的根目录，如果是gradle 项目就是 build.gradle 所在目录，如果是maven项目就是pom.xml 所在目录。然后输入：idea .，回车即可打开指定项目。

war 和 war exploded

  1. war 模式，将web 工程以包的形式上传到服务器（也就是你本地的tomcat 文件夹）。

    • 当项目比较大，有复杂的包依赖关系，想检查包冲突时，建议使用这种方式

  2. war explored 模式，将web 工程以当前文件夹的位置关系上传到服务器

中文乱码

C:\Program Files (x86)\JetBrains\IntelliJ IDEA Community Edition 14.1.2\bin\idea.exe.vmoptions

添加-Dfile.encoding=UTF-8

file ==> settings 搜索 encoding，找到file encoding 改为utf-8

查看类图

这里uml图的生成是由子类找父类的

快捷键的选择

  1. 习惯eclipse的同学可以使用Eclipse
  2. 在Ubuntu环境下的同学可以使用Default for GNOME

使用maven创建项目

在maven命令行模式下，我们一般用mvn archetype:generate创建项目的目录结构，比如mvn archetype:generate -DgroupId=org.lqk -DartifactId=demo -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false -DarchetypeCatalog=local 其中配置 -DarchetypeCatalog=local的原因是mvn archetype:generate运行时会下载http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml，而国内无法下载，因此需要提前下载到本地，放在～/.m2目录下。并告诉maven使用本地archetype-catalog.xml件。

在Intellij中，则需要添加配置

Alt text

通常情况下，先用maven命令行创建完项目，再使用intellij导入，也是比较方便的。

ubuntu下输入法无法显示问题

参见http://dachengxi.blog.51cto.com/4658215/1747124，注意脚本插入的位置。

配置jdk

有时我们的pc装了多个jdk，并且默认的JAVA_HOME并不适合intellij。

intellij在寻找可用的jdk时会按序查找多个环境变量，因此设置某个环境变量的值，即可设置intellij使用的jdk。参见https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/articles/206544879-Selecting-the-JDK-version-the-IDE-will-run-under

配置jdk vm

idea64.exe.vmoptions

-Xms512m
-Xmx2048m
-XX:MaxPermSize=1024m
-XX:ReservedCodeCacheSize=240m
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50
-ea
-Dsun.io.useCanonCaches=false
-Djava.net.preferIPv4Stack=true
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow

前三个值要调大一点，否则你intellij会慢的要死。

配置go语言开发环境

2018.4.27 补充

18年之后，建议idea 专为 go语言做的 goland

intellij 安装 go语言插件，这个网上有很多，可以参见http://blog.csdn.net/qinxiandiqi/article/details/50319953

基本环境，windows下如果使用goxxx.msi安装，新建项目时，idea则会自动添加GOROOT和GOPATH环境变量，这两个变量很重要，作用参见其它文档。

运行main函数时

  1. 针对单个go文件(比如main.go)的运行，直接点击main函数左侧的运行按钮，实际执行go run main.go。

  2. 如果运行的go文件引用了其它go文件中的内容（go还不能自动对main.go引用的其它go文件进行编译），则可在idea terminal中直接运行go run *.go