前言在Docker容器化部署中，資源隔離與限制是保障系統(tǒng)穩(wěn)定性的關鍵。若不對容器資源進行約束，單個容器可能因資源濫用耗盡主機資源，導致其他容器或主機服務崩潰。本文將從CPU、內存、磁盤IO三大核心資源入手，詳細講解Docker資源限制…

潯川社團福利發(fā)放方式公告為進一步規(guī)范福利發(fā)放流程，提升成員領取體驗，結合《潯川社團福利發(fā)放更改公告》相關規(guī)則，現(xiàn)將本次現(xiàn)金紅包福利的具體發(fā)放方式專項公告如下，敬請全體成員知悉：一、核心發(fā)放渠道本次福利活動的…

深入TTL異或門：不只是邏輯，更是電氣邊界的實戰(zhàn)解讀你有沒有遇到過這種情況？電路板上的74LS86明明接得“完全正確”，可輸出就是不穩(wěn)定，時而高、時而低；或者在高溫環(huán)境下，原本正常的奇偶校驗突然出…

移動端適配進展：能否在手機上使用 Anything-LLM？ 在智能設備無處不在的今天，我們早已習慣了“隨時查、隨時問”的信息獲取方式。無論是通勤路上翻看合同要點，還是出差途中快速檢索產品參數，移動端的信息處理能力已成為…

如何在本地運行一個支持多格式上傳的AI助手？ 在企業(yè)知識管理日益復雜的今天，如何讓大語言模型真正“讀懂”你的內部文檔？許多團隊嘗試使用ChatGPT類工具提問，卻發(fā)現(xiàn)它對私有資料一無所知；而將敏感文件上傳至第三方平臺…

輕松上手！anything-llm圖形化界面操作全攻略 在企業(yè)知識管理日益智能化的今天，越來越多團隊開始嘗試用大語言模型（LLM）來提升信息處理效率。但現(xiàn)實往往很骨感：大多數開源項目要么依賴復雜命令行，要么必須寫…

RLVR（基于可驗證獎勵的強化學習）在2025年成為大模型訓練新范式。與傳統(tǒng)RLHF依賴人類主觀反饋不同，RLVR使用自動化、客觀的獎勵信號。RLVR使模型展現(xiàn)出"推理感"，因為模型通過自我發(fā)現(xiàn)問題解決路徑，而非簡單?！?

20 個 Kubernetes 運維技巧：支撐生產級集群穩(wěn)定運行的實踐清單 在 Kubernetes 世界里，集群能跑 ≠ 集群穩(wěn)定 ≠ 能扛生產。 真正的差距，往往體現(xiàn)在那些“看似不起眼”的運維細節(jié)上。 這篇文章，整理了 20 個來自真實生產環(huán)境的 Kubernetes 運維技巧，覆蓋 高可用、性能、監(jiān)控…