理解ASP.NET Core - 中间件(Middleware)中间件 先借用微软官方文档的一张图： 可以看到，中间件实 - 掘金
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*****理解ASP.NET Core - 中间件(Middleware)，以及中间件的生命周期*****
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【docker】教你将程序打包成 Docker 镜像
引言
在现代软件开发中，容器化技术已经成为趋势。不仅仅是Docker，云原生架构、Kubernetes等同样依赖镜像技术来实现应用的快速交付和高效部署。将程序制作成镜像是迈向容器化和云原生的第一步。这篇文章将从零开始，带你轻松掌握将程序打包成镜像的核心技能，为你的应用构建“…
CDP与Selenium相结合——玩转网页端自动化数据采集/爬取程序
Selenium
Selenium 是一款开源且可移植的自动化软件测试工具，专门用于测试网页端应用程序或者采集网页端数据。它能够在不同的浏览器和操作系统上运行，具有很强的跨平台能力。Selenium可以帮助测试人员更高效地自动化测试基于Web网页端的应用程序，也可以帮忙开发者方便地完成…
记一次TIA V16下面1200PLC硬件编译错误的处理
今天使用TIA V16做了一个CPU 1214C AC/DC/Rly的程序，编译的时候报错如下：双击错误之处也没跳转到出错位置。刚开始以为是不是路径有中文，项目名有中文，后来一想都16版本了，不至于吧？
电脑里面另一个虚拟机里有TIA V17，把项目程序拷贝到那边，打开编译通过了。我估计是固…
转载：【AI系统】AI系统架构的组成
AI 系统组成
如图所示，大致可以将 AI 系统分为以下几个具体的方向：AI 训练与推理框架
AI 框架不仅仅是指如 PyTorch 等训练框架，还包括推理框架。其负责提供用户前端的 AI 编程语言，接口和工具链。负责静态程序分析与计算图构建，编译优化等工作。AI 框架本身通过提供供用户…
转载：【AI系统】AI系统概述与设计目标
AI 系统全栈架构
通过对 AI 的发展、以及模型算法、硬件与数据的趋势介绍，我们已经了解了 AI 系统的重要性。本文将介 AI 系统的设计目标、组成和生态，让读者形成 AI 系统的知识体系，为后续展开每篇文章的内容做好铺垫。
AI 系统设计本身需要各个环节通盘考量，无论是系统性…
转载：【AI系统】AI 发展驱动力
AI 起源于上世纪五十年代，经历了几次繁荣与低谷，直到 2016 年谷歌旗下的 DeepMind 发布 AlphaGo 程序赢得与世界围棋冠军的比赛，大众对 AI 的关注与热情被重新点燃。其实 AI 技术早在这个标志事件之前已经在工业界很多互联网公司中得到了广泛应用与部署。例如，搜索引擎服务…
转载：【AI系统】昇腾数据布局转换
NHWC 的数据排布方式更适合多核 CPU 运算， NCHW 的数据排布方式更适合 GPU 并行运算。那么接下来让我们了解一下在华为昇腾的 NPU 中，这种特征图的存储方式。截止到 2024 年，华为昇腾在私有格式的数据处理和特殊的数据形态越来越少，主要是得益于 AI 编译器和软件的迭代升级…
转载：【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
AI 的历史与现状
本文将介绍 AI 的由来、现状和趋势，让大家能够了解 AI 应用的由来与趋势，为后面理解 AI 系统的设计形成初步的基础。在后面文章介绍的人工智能系统（AI System）奠定基础，值得注意的是，这些系统设计原则大部分也适合于机器学习系统（ML System）。
因为系统…
转载：【AI系统】分布式通信与 NVLink
在进入大模型时代后，大模型的发展已成为 AI 的核心，但训练大模型实际上是一项比较复杂的工作，因为它需要大量的 GPU 资源和较长的训练时间。
此外，由于单个 GPU 工作线程的内存有限，并且许多大模型的大小已经超出了单个 GPU 的范围。所以就需要实现跨多个 GPU 的模型训练，…
转载：【AI系统】NVLink 原理剖析
随着 AI 技术的飞速发展，大模型的参数量已经从亿级跃升至万亿级，这一变化不仅标志着 AI 的显著提升，也对支持这些庞大模型训练的底层硬件和网络架构提出了前所未有的挑战。为了有效地训练这些复杂的模型，需要依赖于大规模的 GPU 服务器集群，它们通过高速网络相互连接，以便…
转载：【AI系统】代数简化
代数简化（Algebraic Reduced）是一种从数学上来指导我们优化计算图的方法。其目的是利用交换率、结合律等规律调整图中算子的执行顺序，或者删除不必要的算子，以提高图整体的计算效率。
代数化简可以通过子图替换的方式完成，具体实现：1）可以先抽象出一套通用的子图替换框架…