后端
一个帮助Java开发者快速学会Kotlin的文章
今天有个小伙伴来问小灰，说自己JAVA用的贼溜，想再学习下Kotlin，问小灰上手难不难？
怎么说呢？其实我一直觉得语言这方面，是触类旁通、一通百通的，既然JAVA已经贼溜了，想必学其他的语言也一定事半功倍。
不过呢，如果有好的辅助，肯定就更加容易学会啦，今天小灰就和大家写一篇对比展示Java和Kotlin两种语言在语法上不同地方的文章，可以快速帮助会JAVA的小伙伴掌握Kotlin的编写技巧！
金融机构架构面临的挑战-1.1 容灾
以云计算、大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代技术已经崛起，不断向金融领域渗透、银行也通过信息科技转型、数字化来应对挑战，保持传统金融行业“高可用、高标准、低风险”特性的同时，也增加了互联网金融对“高性能、高弹性、低成本”方面的要求。
经过多年的发展和演进，走出了一条解决海量数据存储、计算以及应对高并发交易的道路，通过微服务分布式架构、云计算和大数据等技术构建了一套能满足业务发展要求的技术体系
[Java]重学Java-如何保证线程安全
保证线程安全的三大特性
由于CPU是多线程切换执行的，那么对于操作的程序，我们需要保证3个特性:
原子性
原子（atomic）本意是“不能被进一步分割的最小粒子”，而原子操作（atomic operation）意
为“不可被中断的一个或一系列操作”。 -《并发编程的艺术》
提供了互斥访问,同一时刻只能有一个线程对它进行操作。
在Java中提供了原子类(Atomic)来保证原子性，但是我们
Activity启动过程
Activity启动流程分为三步：
1. Launcher请求ATMS过程
image.png
2. ATMS到ApplicationThread的调用过程
image.png
3. ActivityThread启动Activity过程
image.png
ActivityThread启动Activity的过程中performLauncherA
OceanBaseVS金仓：选型别只听“分布式“，先把延迟和复杂SQL这两笔账算清
前言
上周帮一个朋友单位把关信创选型，OceanBase 跟金仓二选一。两边都来了人，PPT 厚厚一沓，会开了一下午，没吵出结果。
推 OB 的说，人家银行核心都跑过了，分布式多牛。推金仓的说，我们在政企市场干了二十多年，图的就是稳。
回来的路上我一直在琢磨，两边吵的其
大模型技术全景(九):AI Agent,让大模型“自己干活“——架构与设计模式
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὜
Mistral_Mixtral_MoE架构与专家混合模型
文章目录
1. 先把问题讲清楚：高效架构到底在省什么
2. 标准注意力为什么贵
3. Sliding Window Attention：每层只看附近历史
4. Rolling Buffer：KV Cache 也可以只保留窗口
5. GQA：减少每个历史 token 存多少 KV
6. Mixtral 的 MoE：专家不
vLLM 与 SGLang 推理框架性能横评：架构、吞吐、延迟与生态深度对比
一、 引言：大模型推理框架的演进与挑战随着大语言模型（LLM）应用从探索走向规模化部署，推理框架的性能、效率和易用性成为关键瓶颈。vLLM 以其创新的 PagedAttention 和高效的连续批处理闻名，而 SGLang 则凭借其面向状态机编程的灵活性和对复杂推理任务的原生支持崭露头角。本文旨在对这两个主流推理框架进行系统性性
远控自建对比实测：ToDesk、RustDesk+frp、TightVNC+frp 怎么选
"我自己搭一套远控，不用花钱买会员。"这句话在技术论坛里隔三差五就会出现。思路很直接：买一台云服务器，装上开源的远控服务端，用 frp 做内网穿透，整个链路跑通之后，远控就不依赖任何商业服务了。
听起来很美好。但"能跑通"和"值得用"是两件事。这次我们实际花了将近一天
