🔥51CTO热榜:2025-03-03

为了深入了解内存使用情况,该公司技术团队借助了 C# 强大的 Diagnostics 工具链。其中,Performance Monitor(性能监视器)发挥了关键作用。
通过服务器IP,进程名,文件名等可以精确定位到具体的应用,可以沟通临时停止或重启此应用,最后排查此应用连接不释放的问题。
在当今数字化时代,人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着我们的生活方式和工作模式。从简单的数据处理到复杂的创意生成,AI技术正逐渐渗透到各个领域,成为推动社会进步的重要力量。
DOM 是一棵大而复杂的树形结构对象,jQuery 提供了非常便捷的方法,可以随意操作这棵树上的父子、兄弟节点,但难以追溯的 DOM 变更行为;你可以想象一下,事件回调、ajax 异步回调、定时器不停地异步操作 DOM 树,代码散落在几千行的 js 文件中,对维护者来说就是噩梦。
在项目初期,我们的应用频繁与数据库进行交互,许多查询操作效率低下。例如,在一个商品展示页面,原本的代码每次加载页面时,会为每个商品分别执行一次数据库查询,获取商品详情、库存信息以及相关评论等。
使用 pytest-benchmark 自动化持续性能测试/检查。持续性能测试是一种在代码开发过程中定期运行性能测试的方法,以确保代码的性能不会随着时间推移而下降。
对于springboot程序打包,可以分为jar和war,这里是jar包;有场景是咋们配置文件或者第三方等依赖包不想放到工程jar中,并且把这些文件压缩成一个zip包,方便上传到linux。
本文使用的评分系统与人类专家评估密切相关,并证实了该系统在评估「LRM 倾向于内部模拟而不是环境交互」的可靠性。他们使用系统分析了 4018 条轨迹,并创建了一个综合性开源数据集,以推进在智能体环境中平衡推理与行动的研究。
赋予机器人像人一样的灵巧操控技能是通往未来终极具身智能的重要一步。如何让一个具身智能体获得广泛的灵巧操控技能一直是具身智能领域的一个重要问题。
Gartner最新报告警告,传统的端点安全和拼凑的解决方案正在失效,企业若不能以AI驱动的一体化平台重构防线,或将在这场不对称的AI安全战争中彻底出局。
近期,来自北京航空航天大学、360 AI 安全实验室、新加坡国立大学和南洋理工大学的研究团队提出了一种名为「Reasoning-Augmented Conversation(RACE)」 的新型多轮攻击框架。
近日,AI 工程师和技术作家 Andriy Burkov 发布了一份「从头开始写 GRPO 代码」的教程,其中介绍了如何基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 模型构建一个使用 GRPO 的分布式强化学习流程。
AI如何理解物理世界?视频联合嵌入预测架构V-JEPA带来新突破,无需硬编码核心知识,在自监督预训练中展现出对直观物理的理解,超越了基于像素的预测模型和多模态LLM。
基于连续概念,Meta团队新研究提出了超越「下一个token预测」语言建模新范式。更加重要的是,新方法不仅能增强原有的范式,而且比起知识蒸馏,数据量减少20%,甚至能从小模型提取概念指导更大的模型!
DeepMind再放大招!继AlphaGo之后,他们利用改进的强化学习技术,让AI在《我的世界》类游戏Craftax中超越了人类专家水平。AI仅需少量数据就能高效学习。本文将深入解读DeepMind的最新研究,揭秘AI如何“脑补”世界,实现超越SOTA的性能,甚至让我们看到了通往AGI的曙光。
近日,马斯克和谷歌联创谢尔盖·布林,分别抛出了惊人言论。前者大胆预测,2029年AI将超越人类智慧总和,20%概率会导致文明灭绝。而后者则喊话员工每周工作60小时,全力开发可能取代自己的AI。
JVM 内存划分是一种典型的“空间换时间”设计哲学,通过牺牲部分内存冗余(如栈帧的独立分配、堆的分代结构),换取了高效的执行速度、灵活的垃圾回收策略和稳定的多线程环境。
当服务集群增减节点的时候,是否存在“反向依赖”,是否“耦合”,是否上游调用方需要修改配置重启,是否能做到上游无感知,是今天需要讨论的问题。
LLM在推理任务中表现惊艳,却在自我纠正上的短板却一直令人头疼。UIUC联手马里兰大学全华人团队提出一种革命性的自我奖励推理框架,将生成、评估和纠正能力集成于单一LLM,让模型像人类一样「边想边改」,无需外部帮助即可提升准确性。