什么是范数？用 NumPy 动手算一遍就明白了

博主头像 做数据科学和机器学习，范数（Norm）这个东西你迟早会碰到。 损失函数正则化、向量相似度计算、矩阵分解——这些场景背后都有范数的影子。 但很多同学对范数的理解停留在"好像是个求长度的东西"这个层面，具体怎么算、不同范数之间有什么区别，一问就含糊了。 其实范数没那么抽象，用 NumPy 的 linal ...

Linux桌面端应用向鸿蒙PC迁移适配纪实

博主头像 背景 不知不觉，向鸿蒙的迁移工作从调研开始算已经半年多了，每次总觉得提测没问题了，就会又测出新的问题 不过这次应该可能……但愿真的没问题了，故趁着提测的空档，梳理这一篇文章作为记录，内容仅供参考 我们原本是运行在 Linux 中的 C++&Qt 项目，由一个用户界面和多个底层服务构成。 公司里所有人 ...

我劝你别再无脑用 MySQL：PostgreSQL 这 5 个底层能力，正在拉开架构师差距

博主头像 深挖MySQL与PG核心底层差异，不盲目站队！拆解两者架构、MVCC机制、索引体系核心区别，详解PG的JSONB、GIN索引、递归CTE等独家实战能力。盘点6个MySQL迁PG生产级大坑及解决方案，搭配Java实战代码，提供可落地的数据库选型指南，适配面试、架构选型、业务迁移场景。 ...

.NET上位机踩坑：用Pipelines替代环形缓冲区(番外篇)

博主头像 前言 大家好，我是 wacky。 书接上回，我们上回探讨了如何解决TCP粘包和半包的问题，并在最后引入了环形缓冲区的概念。虽然环形缓冲区主要是通过固定数组+读写索引+模运算来实现循环，但是实际开发过程中，还存在手动管理 offset、count，数组扩容、数据移动，容易越界、内存拷贝多等一系列的问题 ...

语音降噪模型GTCRN学习笔记（一）

博主头像 在audio DSP这类低算力、低memory的处理器上，只有算力要求低、参数量小的模型才能部署。在语音降噪领域，以前的模型参数通常都大于500k，很难在audio DSP上落地。近两年出了一个GTCRN(Grouped Temporal Convolutional Recurrent Networ ...

vllm企业私有化大模型部署实战指南

博主头像 原文：https://mp.weixin.qq.com/s/QaJNbqA3zND2JT4H0Vn5qQ 在企业内网物理断网、禁止外网访问的安全管控下，无法在线拉取镜像、模型权重及依赖，常规云端部署方案不适用。 为了满足智能问答、知识库RAG、本地推理等业务对稳定性、低延迟、高并发和数据私密性的要求 ...

基于日志的监控告警：我们是怎么用一套轻量方案把线上问题"盯"住的

博主头像 业务接口反馈慢，但从监控面板，CPU、内存、QPS 全都绿绿的，看不出哪里不对。最后查日志，发现某个下游服务调用耗时飙到了 5 秒，但因为它没报错，只是慢，所以传统的指标监控根本没捕捉到。 指标监控擅长告诉你"系统是不是挂了"，但对于"系统是不是慢了"、"流程是不是卡住了"这类灰度异常，往往力不从心 ...

【笔记】生成式模型的注意力计算-矩阵视角

博主头像 这几周处于个人调整的 GAP 期，逐渐整理过去的学习笔记。本文是我 2025 年 5 月份左右记录的散乱学习笔记，国庆假期做了整理，分享给初学者。 1 简介 注意力计算是大模型推理的关键环节，其核心矩阵运算包括三部分：计算 Q、K、V 矩阵、计算注意力、计算线性变换。本文将介绍单机、张量并行两种场景 ...

从手动检查到自动监控：一个数据质量工作流的实现

博主头像 做数据工程的人大概都有过这样的经历：每天到工位第一件事，打开终端敲几条 SQL，看看关键表的行数是不是正常、最新数据更新到几点了、字段空值有没有突然飙高。 这套检查做完，可能半个小时就过去了。 如果某天查出来有问题，还得翻日志、查上下游、挨个通知相关的人。 这些任务虽然不复杂，但琐碎且需每天重复。 ...

学习NOTE番外 1——浅谈逆元

博主头像 想必 OIer 们一定对逆元很熟悉，但是总会有像本蒟蒻一样的 dalao 不太清楚，所以我来写写我的认知与感受。 我还是太菜了。 逆元是什么 定义有点难说，相当于是：逆元就是某个运算下的“撤销键”。在模运算里，逆元就是让 \(a\times x\) 变回 \(1\) 的那个 。 比如说一个数的倒数， ...

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