架构

Solidigm联合绿算技术共同发布《面向 SOHO AI 推理的存储扩展方案》技术白皮书————基于绿算技术存储节点与 Solidigm NVMe SSD 的 DGX Spark KV Cache Offload 实践

（2026|IPI|我的论文投稿中，PSP 超轻量采样算法，轻量化架构探索/早融合+头压缩）LUMIN：面向工业异常检测的轻量级通用制造检测网络论文地址：https://arxiv.org/abs/2609.04775项目页面：https://github.com/pfyangcrc/LUMIN

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钉钉私有化部署与混合云部署全解析：适用企业、架构方案与选型指南随着企业数字化转型的深入，越来越多的组织开始重新审视协同办公平台的部署方式。钉钉作为国内领先的企业级协同办公平台，除了大家熟知的公有云 SaaS 版本外，还提供了私有化部署和混合云部署两种重要形态，以满足不同企业在数据安全、合规管控、系统集成等方面的差异化需求。

超级架构师

连接企业系统，不等于把接口直接交给 Agent：LIMENORA 的集成边界Agent 要产生业务价值，最终必须连接企业系统。它可能查询客户数据、创建工单、读取合同、修改配置、调用 SaaS 服务，或者把任务交给机器人和边缘设备执行。

星载数据处理单元中单粒子翻转防护机制的设计考量与实现路径星载数据处理单元（On-Board Data Handling Unit，OBDH）是卫星平台的信息中枢，承担着遥测数据采集、遥控指令解析、载荷数据管理、任务调度及星上自主决策等核心功能。随着商业航天任务对数据处理能力要求的不断提升，星载数据处理单元所采用的微控制器需要具备更高的运算性能、更大的存储容量以及更强的环境适应性。然而，空间辐射环境中的高能粒子与重离子能够对半导体器件造成单粒子翻转（Single Event Upset，SEU）效应，导致存储单元逻辑状态发生反转，进而引发数据错误、程序跑飞或系统

零信任架构实战：基于海宇风控黑名单构建自动化企业信贷网关在企业贷款审批与供应链金融业务中，把控借款主体的信用资质与履约隐患是金融机构面临的核心挑战。随着金融异动风险的隐蔽化，传统的基于人工尽调或简单的文件比对方式，往往存在数据滞后、覆盖面窄的问题，极易放过那些隐藏极深的异常企业或非存续主体，给机构带来不可预估的风险敞口。

基于RAG架构的AI品牌心智量化：中立监测平台的技术实现与多模型验证实践2026年，全球生成式AI搜索用户规模已达18.2亿，38%的商业查询通过AI对话界面完成。搜索范式从“关键词匹配-链接列表”进化为“生成式AI答案”，品牌传统的内容分发逻辑被彻底改写。

Git 版本控制系统（上）：架构原理与操作入门大家好啊，我是云泽Q，欢迎阅读我的文章，一名热爱计算机技术的在校大学生，喜欢在课余时间做一些计算机技术的总结性文章，希望我的文章能为你解答困惑~

中科院提名者

深度学习语音增强架构演进的具体原因，从DNN开始深度学习语音增强（Deep Learning-based Speech Enhancement, DL-SE）从 2012–2013 年左右诞生至今，经历了数次重大的架构与范式演进。

基于 Keepalived 的传统 Web 高可用架构的容器化改造与可观测性升级搭建一套生产级高可用、读写分离、可观测的 Web 业务系统。当主业务节点（Node-1）的 Tomcat 故障时，VIP 自动漂移到备节点（Node-2），保障查询业务不中断；同时通过 Prometheus 监控栈对核心组件进行告警。

大模型Skill暴论：所有Skill终将消亡？最新Skill方法论与模型增强开发实战最近听了卡比的 AI 架构分享，里面关于 Skill 的整套颠覆性观点彻底刷新了我对「大模型技能开发」的认知。

腾渊信息科技公司

腾渊科技重磅出品——工业智能体落地实战：从单点AI到智能体集群的架构演进大家好，我是腾渊码农。这篇文章分享给正在探索工业智能体落地或面临智能体部署效率问题的技术团队和管理者。

OceanBase数据库官方博客

深度拆解seekdb：AI Native Database 的技术架构与核心能力“Future users of large data banks must be protected from having to know how the data is organized in the machine.” “宜使后来之人，得其用，而不必知其藏。” —— E. F. Codd，《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》[1]，1970

大模型码小白

【AI大模型】DeepSeek Harness 深度解析：大模型评测框架的架构与实践DeepSeek Harness 是围绕 DeepSeek 系列大模型所构建的一套评测与实验框架，用于统一管理模型的加载、推理、任务适配与指标计算。它的定位与社区常见的 lm-evaluation-harness 类似，但在内部结构上更贴合 DeepSeek 模型的多卡部署、长上下文以及 MoE（Mixture of Experts）特性。

表格神经网络架构发展史：从 MLP 到表格基础模型的二十年导语：表格数据（tabular data）——行样本、列特征的结构化表格——是现实世界最常见的数据形态，据估计占据企业数据 70% 以上。然而与图像、文本不同，表格长期是深度学习的"滑铁卢"：决策树集成（GBDT / XGBoost）在大多数基准上稳压神经网络。过去近二十年，学术界围绕"如何让神经网络真正吃好表格数据"演化出了一条清晰的架构演进脉络。本文按五个阶段系统梳理，每个代表架构均附论文原图、示例代码、设计说明、实例与得失分析。

阿拉斯攀登

Linux高级权限：SUID、环境变量、服务启停安全风险本篇属于《网络安全筑基入门系列》第 10 篇。文中涉及的 PATH 劫持、sudo 提权等实验，务必只在自己搭建的本地虚拟机（Ubuntu/Kali）里演练。对真实系统做任何提权操作都属于非法侵入，请严格遵守白帽边界。

Agent Skill 自进化架构深度解析：从发现到落地的完整闭环在大语言模型（LLM）应用日益普及的今天，我们常常面临一个核心挑战：如何让一个智能体（Agent）不仅能够理解复杂指令，还能在实际运行中持续学习和优化自身能力，而无需频繁地重新训练庞大的基础模型？

零信任架构实战：基于天远行驶OCR证识别构建自动化高并发物流车队准入网关在大型物流平台与同城货运网络中，高并发的司机与车辆入驻是常态。为了确保运力合规，平台必须对每一辆接入的商用车进行严格的身份与资质评估。在这个高并发物流车队准入场景中，不仅要验证车辆的真实合法性，还需要极速完成车辆类型、使用性质等核心资质的前置校验，防范履约隐患与异动企业造成的潜在风险。传统依赖人工比对行驶证照片的审核流程，不仅效率低下，在节假日高峰期极易造成业务拥堵，而且容易受到模糊照片或信息不匹配资质的干扰，难以实时防范信息偏差。

同一个接口，为什么销售只看到自己的订单？我拆了 681 行数据权限拦截器的源码本文是 ForgeAdmin 框架源码拆解系列的一篇，所有代码都来自 forge-starter-datascope 模块，文末有仓库地址。

零信任架构实战：基于海宇运营商近3个月平均账单构建自动化分布式租赁网关在智能手机、高端数码设备及新能源汽车的数字租赁业务场景中，如何准确判断承租人的真实资信实力是风控的核心挑战。在这个分布式数字租赁前置准入合规审查服务中，平台亟需一种高频、客观的维度来交叉验证客户的消费活跃度，以防范极高比例的履约隐患与低频非活跃账号带来的设备流失风险。传统依赖人工查阅或要求用户自行上传流水截图的审核流程极易造成漏查，且面对大量信息不匹配资质时往往无能为力，难以在毫秒级别实时防范信息偏差。