一、前言关注用户体验，提高页面性能，是每位前端研发同学的日常工作之一，提高页面性能对业务的帮助，虽不易衡量，但肯定是利远大于弊，如何衡量页面性能优劣，如何帮助研发同学快速定位到页面性能瓶颈点，一直是前端的重点工作之一，本文分享汽车之家在页面性能监控建设方面的部分工作，主要包含三方面，整合选中技术方案...

  自动化优先方法是企业在其网络管理流程中采用网络自动化并为网络带来更多可预测性的最有效方法之一，在网络中，自动化优先方法将网络规划的重点放在自动化功能上，现在多家供应商都在吹捧这种策略，自动化优先方法一直渗透到IT团队和企业使用的实际网络自动化技术中，网络自动化咨询公司NetworktoCode联合创...

  一、网络排错的必备条件为什么要先讲必备条件?因为这里所讲的网络排错并不仅仅是停留在某一个小小命令的使用上，而是一套系统的方法，如果没有这些条件，我真的不能保证下面讲的这些你可以听得懂，并且能运用到实际当中，所以还是先看看这些基础的条件吧，1.熟悉OSI七层模型与TCP，IP协议栈这应该是网络排错要知...

  嵌入式用户标识模块，eSIM，在过去五年中发展迅速，到2025年，预计全球将安装超过34亿台设备，高于2021年的12亿台，与用户必须手动将其插入设备的普通SIM卡不同，eSIM会自动嵌入到每台设备中，并且可以远程控制和更新，这给它带来了一些独特的好处，彻底改变了企业和消费者对无线技术的看法，近十年...

  如今，在不断变化的技术领域，我们越来越依赖无线连接，如今，我们几乎所有的小工具都通过空中通信，小型电缆的时代早已一去不复返了，无线标准有很多，但最流行、最广泛、最知名的可能是蓝牙，该无线标准连接各种电子产品，从耳机和音箱到游戏控制器和智能家居配件，在本文中，我们将重点介绍该标准的最新版本——蓝牙5....

  由于大多数5G网络使用3.5千兆赫，GHz，频段部署，很可能会受到室内环境的影响，因为由外向内无法在中频段和高频段、3.5千兆赫和毫米波，mmWave，提供足够的室内覆盖，室内无线解决方案对于5G在消费者和企业市场的成功至关重要，然而，分布式天线系统，DASs，等传统解决方案不支持3GHz以上的频率...

  像许多技术一样，Wi，Fi技术的发展遵循一致的周期模式，每隔几年，我们就会迎来新一代的Wi，Fi，且有望比上一代更大、更好、更强大，更快的速度、更高的可靠性和更好的用户体验通常伴随着每一代新的Wi，Fi，Wi，Fi7也不例外，基于IEEE802.11be超高吞吐量，EHT，修订草案，Wi，Fi7即将...

  用户下单后需要冗余三个视角维度的数据，对于C端用户视角的数据一致性，采用双写，binlog补偿，定时任务兜底；对于B端商家视角的数据一致性，使用双写，binlog补偿，定时任务兜底，数据回源四种手段保证数据一致性，最后通过数据流对账，可视化监控来实时观测数据不一致的情况，并对异常数据进行手动修复，....

  大家好，我是飘渺，今天继续更新DDD&amp，微服务专栏，本篇主要与大家分享一下在多人团队中如何更好地组织代码和版本控制，代码仓库分离首先，看看在多模块多团队的情境下，应该如何合理组织代码，以Dailymart项目为例，目前的代码组织方式是将所有的业务模块和基础组件都存放在一个代码仓库中，这...

  探索更高效的模型架构，MoE是最具代表性的方向之一，MoE架构的主要优势是利用稀疏激活的性质，将大模型拆解成若干功能模块，每次计算仅激活其中一小部分，而保持其余模块不被使用，从而大大降低了模型的计算与学习成本，能够在同等计算量的情况下产生性能优势，然而，此前像MoE等利用稀疏激活性质的研究工作，都认...

  预训练是按部就班的学习，微调就是强化训练，在学习大模型的过程中，预训练与微调是其中非常重要的两个阶段，一个模型效果好不好并不是由神经网络模型的好坏决定的，而是由预训练和微调来决定的，大家都知道openAI的GPT模型采用的是Transformer技术架构，但市面上其它采用transformer架构的...

  ContextualRAG是一种先进的chunk增强技术，它巧妙地利用LLM，比如claude，为每个文档片段赋予更丰富的上下文，想象一下，如果我们的大脑在回忆某件事时，不仅能想起事件本身，还能自动联想到相关的前因后果，这就是ContextualRAG试图为LLM赋予的能力，这种方法的实现显著提高了...

  智能体，Agent，目前愈发火爆，但仍然有很多人不理解到底什么是智能体，其实早在4月份的时候，吴恩达教授在一次演讲中就提到，AIAgent正在引领工作流程的革新，与传统的工作流程不同，AIAgent通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者，它具备以...

  一、结论写在前面近期，多模态大型语言模型，LLMs，的发展主要集中在通过增加文本，图像配对数据和增强LLMs来提高多模态任务的性能，然而，这些扩展方法计算成本高昂，且忽视了从视觉方面有效提升模型能力的重要性，受到混合专家，MoE，在LLMs中成功应用的启发，该技术在训练过程中提高了模型的可扩展性，同...

  多模态实体链接的重要性与挑战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是知识图谱领域中的一项基础任务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到知识库中的实体，随着社交媒体和互联网的发展，文本和视觉的多模态性成为数据任务中的重要媒介，同时，线上信息的质量参差不齐，许多...