摘要: VLLM量化推理
https://llmc-zhcn.readthedocs.io/en/latest/backend/vllm.html#id1
安装此工具前需安装两个包:
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摘要: 本文来自微信团队工程师方乐明的技术分享，由InfoQ编辑发布，下文有修订和改动。一、引言微信红包业务量级的高速发展，对后台系统架构的可用性要求越来越高。在保障微信红包业务体验的前提下，红包后台系统进行了一系列高可用方面的优化设计。本次分享介绍了微信红包后台系统的高可用实践经验，主要包括后台的 set 化设计、异步化设计、订单异地存储设计、存储层容灾设计与平行扩缩容等。听众可以了解到微信红包后台架构... 阅读全文
摘要: 本文来自微信团队工程师方乐明的技术分享，由InfoQ编辑发布，下文收录时有修订和改动。一、引言每年节假日，微信红包的收发数量都会暴涨，尤以除夕为最。如此大规模、高峰值的业务需要，背后需要怎样的技术支撑？百亿级别的红包规模，如何保证并发性能与资金安全？本文将为读者介绍微信百亿级别红包背后的高并发设计实践，内容包括微信红包系统的技术难点、解决高并发问题通常使用的方案，以及微信红包系统的所采用高并发解决... 阅读全文
摘要: 设置端口转发
在 Windows 上，以管理员身份打开 PowerShell，
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-->netsh interface portproxy add ... 阅读全文
摘要: 1. N卡驱动和toolkit安装
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=runfile_local
2. pytho... 阅读全文
摘要: 先下载cuda版本的pytorch的整个打包文件:
https://download.pytorch.org/whl/cu124/torch-2.5.1%2Bcu124-cp312-cp312-linux_x86_64.whl#sha256=bf6484bfe5bc4f92a4a1a1bf553041505e19a911f717065330eb061afe0e14d7
https://mi... 阅读全文
摘要: 本文由腾讯技术团队原创分享于鹅厂黑板报，下文有排版优化。1、写在前面直至现在，「微信鸿蒙版」这五个字，依然被赋予着太多意义。这是一款产品，也不仅仅是一款产品。开发它的本质，是让两个高速前进，相互影响的复杂系统，彼此磨合和熟悉，像是执行一场空中加油任务。不管外界如何评价和鞭策，这款产品本身，依然需要研发团队一个键一个键敲出来，从内核，到架构，到内测，到公测，再到一轮一轮的 debug，他们要在不到一... 阅读全文
摘要: 本文由转转王棕生分享，原题“IM系列(一)：转转IM系统架构探秘”，下文进行了排版和内容优化。1、引言转转是二手电商平台，在这个平台上，人人可以是买家，人人也可以是卖家。转转从最初的信息模式升级为一个闭环的交易模式，IM打通了买家与卖家之间的通道。本文描述了转转IM为整个平台提供的支撑能力，给出了系统的整体架构设计，分析了系统架构的特性。技术交流：- 移动端IM开发入门文章... 阅读全文
# /etc/hosts
140.82.112.4 www.github.com
摘要: 1、HarmonyChat是什么？HarmonyChat是一个简洁的鸿蒙NEXT上的基于WebSocket协议的聊天客户端 ，它基于MobileIMSDK通信库， 有完善的网络通信通力、简洁的聊天界面UI、合理的代码拆分和逻辑实现，非常适合学习研究或直接用于简单的鸿蒙NEXT单页聊天项目中 。HarmonyChat的源码下载请见本文：“5、源码的开源仓库地址”。2... 阅读全文
摘要: 相关链接：① MobileIMSDK-鸿蒙端的详细介绍② MobileIMSDK-鸿蒙端的开发手册new（* 精编PDF版）一、理论知识准备您需要对鸿蒙Next和ArkTS开发有所了解：1）HarmonyOS NEXT星河版零基础入门到实战（B站视频）2）零基础快速上手HarmonyOS ArkTS开发（系列文章）3）HarmonyOS 第一课... 阅读全文
摘要: 一、基本介绍MobileIMSDK-鸿蒙端是一套基于鸿蒙Next（纯血鸿蒙）系统的IM即时通讯客户端库：1）超轻量级（编译后库文件仅50KB）、无任何第3方库依赖（开箱即用）；2）纯ArkTS编写、无Native代码、高度提炼、简单易用；3）基于鸿蒙Next标准WebSocket API，简洁优雅；4）可运行于任何支持鸿蒙Next的平台；5）能与 MobileIMSDK的各种... 阅读全文
摘要: 本文由小白debug分享，原题“能 ping 通，TCP 就一定能连通吗？”，下文进行了排版和内容优化。1、引言平时，我们想要知道，自己的机器到目的机器之间，网络通不通，一般会执行ping命令。一般对于状况良好的网络来说，你能看到它对应的loss丢包率为0%，也就是所谓的能ping通。如果看到丢包率100%，也就是ping不通。▲ ping正常▲ p... 阅读全文
摘要: 本文由转转QA刘宝成分享，原题“抓包工具wireshark的使用”，下文进行了排版和内容优化。1、引言跟网络通信有关的应用场景下（比如Web系统、IM聊天应用、消息推送系统等），经常要用到网络抓包工具，用以验证客户端和服务器之间收发的数据包是否正确。以IM聊天系统为例，TLS/SSL加密开启到底有没有成功？加密效果怎么样？端到端加密后的聊天内容安全强度够不够？等等这些疑问，... 阅读全文
摘要: 本文由转转技术团队刘筱雨分享，原题“一文读懂浏览器本地存储：Web Storage”，下文进行了排版和内容优化。1、引言鉴于目前浏览器技术的进步（主要是HTML5的普及），在Web网页端IM聊天应用的技术选型阶段，很多开发者都会纠结到底该不该像原生移动端IM那样将聊天记录缓存在浏览器的本地，还是像传统Web端即时通讯那样继续存储在服务端？本文将为你简洁明了地讲清楚浏览器本地... 阅读全文
摘要: 为了更好地分类阅读 52im.net 总计1000多篇精编文章，我将在每周三推送新的一期技术文集，本次是第44 期。[-1-] 微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结[链接] http://www.52im.net/thread-1569-1-1.html[摘要] 朋友圈的数据是永远存储的，而且随着业务的快速发展，存储容量、带宽和设备的消耗... 阅读全文
摘要: 本文由得物技术WWQ分享，原题“基于IM场景下的Wasm初探：提升Web应用性能”，下文进行了排版和内容优化。1、什么是WasmWasm，全称 WebAssembly，官网描述是一种用于基于堆栈的虚拟机的二进制指令格式。Wasm被设计为一个可移植的目标，用于编译C/C++/Rust等高级语言，支持在Web上部署客户端和服务器应用程序。简单的来说，Wasm就是使用C... 阅读全文
摘要: 为了更好地分类阅读 52im.net 总计1000多篇精编文章，我将在每周三推送新的一期技术文集，本次是第 43 期。[-1-] 直播系统聊天技术(一)：百万在线的美拍直播弹幕系统的实时推送技术实践之路[链接] http://www.52im.net/thread-1236-1-1.html[摘要] 直播弹幕指直播间的用户，礼物，评论，点赞等消息，... 阅读全文
摘要: 本文由携程技术团队Aaron分享，原题“干货 | 携程弱网识别技术探索”，下文进行了排版和内容优化。1、引言网络优化一直是移动互联网时代的热议话题，弱网识别作为移动端弱网优化的第一步，受到的关注和讨论也是最多的。本文从方案设计、代码开发到技术落地，详尽的分享了携程在移动端弱网识别方面的实践经验，如果你也有类似需求，这篇文章会是一个不错的实操指南。技术交流：- 移动端IM开发... 阅读全文
摘要: 为了更好地分类阅读 52im.net 总计1000多篇精编文章，我将在每周三推送新的一期技术文集，本次是第42 期。[-1-] 实时音频的混音在视频直播中的技术原理和实践总结[链接] http://www.52im.net/thread-1904-1-1.html[摘要] 今天，我们就来聊一聊混音技术在视频直播应用中的实现原理、方案等，及其在创新玩法中的实践... 阅读全文
摘要: 本文由微信后台Astra项目团队分享，原题“Ray在微信AI计算中的大规模实践”，下文进行了排版和内容优化。1、引言微信存在大量AI计算的应用场景，主要分为三种：流量分发、产品运营和内容创作。流量分发场景中的 AI 计算主要用于搜索、广告、推荐场景的核心特征生产，产品运营相关的 AI 计算主要用于产品功能相关和内容运营相关（低质、优质、生态建设），由于大模型的兴起，AIGC... 阅读全文
摘要: 本文来自微信团队工程师张文瑞的技术分享，由InfoQ编辑发布，下文有修订和改动。原文地址：infoq.cn/article/1-billion-bonus-from-the-clouds，感谢原作者的分享。一、引言与传统意义上的红包相比，手机端的红包似乎更符合现在年轻一代的习惯。这其中，以春节发红包最为流行。以微信为例，除夕全天微信用户红包总发送量可以达到百亿个，红包峰值收发量为比百万个/秒。本文... 阅读全文
摘要: 本文由LearnLHC分享，原始出处：blog.csdn.net/LearnLHC/article/details/115268028，本文进行了排版和内容优化。1、引言熟悉网络编程的（尤其搞实时音视频聊天技术的）同学们都有个约定俗成的主观论调，一提起UDP和TCP，马上想到的是UDP没有TCP可靠，但UDP肯定比TCP高效。说到UDP比TCP高效，理由是什么呢？事实真是这样吗？跟着本文咱们一探究... 阅读全文
摘要: 关于MobileIMSDKMobileIMSDK 是一套专门为移动端开发的开源IM即时通讯框架，超轻量级、高度提炼，一套API优雅支持 UDP 、TCP 、WebSocket 三种协议，支持 iOS、Android、H5、标准Java、小程序、Uniapp，服务端基于Netty编写。工程开源地址是：1）Gitee码云地址：https://gitee... 阅读全文
摘要: 1、引言当你在浏览器输入 qq.com 按下回车键，到页面呈现在你面前，整个过程发生了什么？我以前思考过这个问题，从最前面的浏览器到最后的 db 都梳理的一遍，触发了一次技术顿悟，将很多散落的知识点贯通起来了。本文将抛弃千篇一律的计网知识理论，从现实的互联网技术实践角度，一步步为你分享一次网络请求背后的技术秘密。 技术交流：- 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端I... 阅读全文
摘要: 一、关于RainbowChat-WebRainbowChat-Web是一套Web网页端IM系统，是RainbowChat的姊妹系统（RainbowChat是一套基于开源IM聊天框架 MobileIMSDK (Github地址) 的产品级移动端IM系统）。► 详细介绍：http://www.52im.net/thread-2483-1-1.htm... 阅读全文
数据分析：从一堆已知的数据中进行分类，总结得出统计数据，如最大 值，最小值，平均值，总和等。
只能对已知数据进行操作，无法预测出新的数据的特征，于是就有了机器学习。
机器学习：给出一堆已知的，有特征栏位的和结果栏位的数据，选定一个算法，如线性回归，逻辑回归等，其实就是一条公式，进行学习，其实就是运行一堆函数，比较结果，得出规律，也就是确定了公式中参数的值。当输入新的数据时，就能预测出所需的结果，其实就是把输入数据代入公式，算出结果。
机器学习只能做比较简单的任务，如预测下个月的销售数据，判断文字内容是正面还是反面(分类)，对于复杂的任务，如对话，其实就是针对输入文字预测靠谱的输出文字(回答)，于是就有了深度学习。
深度学习：给出一堆数据，只需两个本栏位，如问题，答案等，选定一个算法，其实就是神经网络的类型，如卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)，TRANSFORMER神经网络等，进行学习，其实就是运行一堆函数，比较结果，得出规律，也就是确定了公式中参数的值。