架构

晚霞的不甘

CANN 在工业质检中的亚像素级视觉检测系统设计在半导体封装、锂电池极片、精密轴承等制造场景中，缺陷容忍度常低于 10 微米。传统像素级检测（1 pixel = 0.1mm）远远不够。

CANN HIXL 高性能单边通信库深度解析：PGAS 模型在异构显存上的地址映射与异步传输机制CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann HIXL 仓库链接： https://gitcode.com/cann/hixl

岁岁种桃花儿

Flink CDC从入门到上天系列第一篇：Flink CDC简易应用术语解析: CDC：表示变更数据捕获技术技术本质: 通过捕获数据库变更事件(增删改)，并按照发生顺序记录下来。实现数据同步

AIGC 的“隐形引擎”：深度拆解 CANN ops-math 通用数学库的架构与野心目录前言一、定位：CANN 算子版图中的“地基”二、核心功能深读：AIGC 时代的三大支柱1. Math 模块：潜空间（Latent Space）的导航员

CANN技术深度解析cann组织链接：https://atomgit.com/cann\nops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

CANN生态深度解析：ops-nn仓库的核心架构与技术实现在人工智能（AI）快速发展的今天，高效的计算引擎和算子库成为了AI应用落地的关键支撑。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为一个开源的异构计算架构，为AI模型的训练和推理提供了强大的底层支持。其中，ops-nn仓库作为CANN生态中的核心组成部分，专注于神经网络算子的实现与优化，是构建高性能AI计算系统的重要基石。

系统级整合：`ops-transformer` 在 CANN 全栈架构中的角色与实践cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

深度解码计算语言接口 (ACL)：CANN 架构下的算力之门在当今的人工智能芯片领域，算力的角逐早已超越了单纯的硅基晶体管密度比拼，转而演变为软硬件全栈协同能力的较量。华为（Ascend）AI 处理器之所以能在高性能计算和边缘推理领域占据重要席位，很大程度上归功于其强大的异构计算架构 —— CANN (Compute Architecture for Neural Networks)。

深度解码AI之魂：CANN Compiler 核心架构与技术演进在人工智能芯片的角逐中，硬件算力的堆砌仅仅是基础，而能够释放硬件潜能、打通算法框架与底层芯片鸿沟的软件栈，才是决定胜负的关键“胜负手”。作为（Ascend）AI 生态的资深架构师，我将目光聚焦于 AtomGit 平台上最新开源的 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 组织。在众多组件中，compiler 仓库无疑是整个异构计算架构的心脏。它不仅承担着将上层深度学习模型转化为底层 NPU 可执行指令的重任，更是异构加速性能优化的核心引擎。

艾莉丝努力练剑

跨节点通信优化：使用hixl降低网络延迟的实战随着大模型训练参数规模的指数级增长，分布式训练已成为AI算力底座的必然选择。在数千张AI卡组成的集群中，节点间的通信效率往往成为制约整体性能的短板。尤其是在混合专家（MoE）架构和大规模专家并行策略普及的今天，频繁的跨节点交互使得网络延迟问题愈发凸显。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾AI计算的基石，在集合通信领域持续创新，提供了包括NHR算法、双流并行等优化方案。而在实际开发中，如何将这些底层优化能力高效应用到业务代码中，hixl 库提供

深度解读 CANN HCCL：揭秘昇腾高性能集体通信的同步机制在（Ascend）AI 计算架构中，CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 扮演着承上启下的核心角色。而对于大规模分布式训练而言，HCCL (Huawei Collective Communication Library) 则是其灵魂所在。它负责在多计算节点（NPU）之间高效地完成数据交换（如 AllReduce、AllGather 等）。

程序员泠零澪回家种桔子

Spring AI框架全方位详解Spring AI 是 Spring 生态体系下专为 AI 应用开发打造的开源框架，核心定位是“降低 Java 开发者集成 AI 能力的门槛”——通过提供统一 API 与标准化抽象，屏蔽不同 AI 供应商（如 OpenAI、Anthropic、阿里云通义）、不同模型类型（聊天、图像生成、嵌入模型）的底层差异，让开发者无需关注复杂的 AI 接口适配，即可快速在 Spring 应用中嵌入 AI 功能。以下从核心定义、核心特性、技术架构、适用场景、核心价值五个维度展开详解：

舆情监测系统选型与技术落地：Infoseek 字节探索全栈架构解析与实战在数字化与智能化深度融合的 2026 年，网络舆情的传播形式已从单一文本升级为文本、图片、视频、音频融合的多模态形态，AIGC 虚假信息、水军有组织攻击成为新的舆情风险点，企业对舆情监测系统的需求，也从简单的 “信息抓取” 升级为 “多模态采集、意图级研判、合规化处置、数据化复盘” 的全能力需求。而传统舆情监测系统普遍存在技术短板：分布式采集能力不足、多模态数据处理效率低、AI 分析精度差、合规性无法满足新规要求，已无法适配当下的舆论环境。作为舆情监测领域的技术先行者，Infoseek 字节探索基于 De

CANN ops-nn 算子库深度解析：神经网络计算引擎的底层架构、硬件映射与融合优化机制CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann ops-nn 仓库链接： https://gitcode.com/cann/ops-nn

前端整洁架构（Clean Architecture）实战解析：从理论到 Todo 项目落地整洁架构 Clean Architecture 由 Robert C. Martin（“Uncle Bob”）提出，是一种以 “业务逻辑中心化、外部依赖解耦” 为核心的软件架构设计方法。它通过分层设计 + 单向依赖规则，将业务逻辑与框架、UI、数据源等外部元素隔离，确保核心逻辑独立于技术实现。在前端应用中，这一架构能帮助开发者构建易维护、可测试、能长期迭代的代码结构 —— 尤其适用于业务复杂、多端适配的大型项目：比如企业级后台管理系统、跨 Web / 小程序 / 桌面端的应用，可通过核心逻辑复用降低跨

roman_日积跬步-终至千里

【架构实战-Spring】动态数据源切换方案核心结论：本架构通过 AOP 切面 + ThreadLocal 线程隔离 + Spring 动态路由的组合，实现了零侵入的运行时数据源切换。解决了在不重启服务的情况下，根据用户请求动态连接数百个不同数据库的核心难题。

Remesh 框架详解：基于 CQRS 的前端领域驱动设计方案Remesh 是一款基于 CQRS（命令查询职责分离）模式的前端领域驱动设计（DDD）框架，核心用于解决大型前端应用的状态管理混乱、业务逻辑与视图耦合严重的问题该框架在 Vue 和 React 生态中均可使用，核心差异点如下：

晚霞的不甘

CANN 编译器深度解析：UB、L1 与 Global Memory 的协同调度机制在 GPU 编程中，开发者常关注“显存 vs 寄存器”；而在 Ascend NPU 上，真正的性能战场在 Unified Buffer（UB） ——一块仅 256KB（310P）或 512KB（910B）的片上高速缓存。

前端分层架构实战：DDD 与 Clean Architecture 在大型业务系统中的落地路径与项目实践在某电商后台管理系统的迭代中，我们曾陷入典型的前端业务膨胀困境：修改 “订单拦截规则” 的状态校验逻辑时，需要同时调整 5 个关联组件的代码 —— 业务逻辑散落在组件的 setup 或 methods 中，耦合严重；后续扩展至小程序端时，核心业务逻辑无法复用，需重新编写 60% 的代码；新成员接手时，需花 1 周才能理清 “拦截规则从查询到展示” 的全链路逻辑。这些问题的核心是 “业务逻辑与技术实现的耦合”。领域驱动设计（DDD）与整洁架构（Clean Architecture）为解决这些问题提供了思

MySQL进阶之战——索引、事务与锁、高可用架构的三重奏这篇是基于大家会了简单的crud来写的文章，是从简单的crud患者变成真正会用MySQL的大师，那么我们话不多说，开始正题！