#人工智能
谢青池,美团光年之外的产品负责人,用了一年多的时间一篇一篇地啃完了200多篇AI论文,从开始全然不得要领,到后来逐渐地入门,而他希望将他的论文探索之旅开源给大家。
正因为他是产品经理,也许他的讲解能更通俗地带领我们一窥“技术之美”。
《AI演义 36篇论文开启你的探索之旅》
谢青池,美团光年之外的产品负责人,用了一年多的时间一篇一篇地啃完了200多篇AI论文,从开始全然不得要领,到后来逐渐地入门,而他希望将他的论文探索之旅开源给大家。
正因为他是产品经理,也许他的讲解能更通俗地带领我们一窥“技术之美”。
《AI演义 36篇论文开启你的探索之旅》
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Forwarded from yihong0618 和朋友们的频道 (伊)
如果对 debug 感兴趣,大家可以依次看我心目中最厉害的 debugger 的三个视频和一个播客,能学到非常多的东西:
1. Real World Debugging with eBPF
https://www.youtube.com/watch?v=nggZEwGLC-Q
2. eBPF for Python Troubleshooting
https://m.bilibili.com/video/BV1bJz9YTEGJ
3. gdb -p $(pidof python)
https://bilibili.com/video/BV121Wnz1ELm
4. 播客《和 Gray 聊聊那些年遇到的神奇 Bug》
https://pythonhunter.org/episodes/ep35
1. Real World Debugging with eBPF
https://www.youtube.com/watch?v=nggZEwGLC-Q
2. eBPF for Python Troubleshooting
https://m.bilibili.com/video/BV1bJz9YTEGJ
3. gdb -p $(pidof python)
https://bilibili.com/video/BV121Wnz1ELm
4. 播客《和 Gray 聊聊那些年遇到的神奇 Bug》
https://pythonhunter.org/episodes/ep35
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#系统编程
《Performance Engineering of Software Systems》,MIT公开课,课程涵盖性能分析、高性能算法技术、指令级优化、缓存优化、并行编程以及构建可扩展系统等主题。
《Performance Engineering of Software Systems》,MIT公开课,课程涵盖性能分析、高性能算法技术、指令级优化、缓存优化、并行编程以及构建可扩展系统等主题。
MIT OpenCourseWare
Lecture Slides | Performance Engineering of Software Systems | Electrical Engineering and Computer Science | MIT OpenCourseWare
Complete lecture slides for 6.172 Performance Engineering of Software Systems.
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#系统编程
《The Life of a Packet in the Linux kernel》,Linux中数据包的一生。
这篇文章以curl 访问一个网站为例,介绍了数据包在Linux系统中从应用程序发送到接收的完整路径。包括Linux网络数据包从send()到recv()的九大核心步骤,涵盖套接字、TCP/IP协议栈、路由、ARP、队列管理、DMA、NAPI、防火墙、NAT等关键机制,结合命令实践,帮助开发者理解底层网络通信原理,可以看作是Linux网络栈入门指南。
《The Life of a Packet in the Linux kernel》,Linux中数据包的一生。
这篇文章以curl 访问一个网站为例,介绍了数据包在Linux系统中从应用程序发送到接收的完整路径。包括Linux网络数据包从send()到recv()的九大核心步骤,涵盖套接字、TCP/IP协议栈、路由、ARP、队列管理、DMA、NAPI、防火墙、NAT等关键机制,结合命令实践,帮助开发者理解底层网络通信原理,可以看作是Linux网络栈入门指南。
0xkato
The Life of a Packet in the Linux kernel
A practical, plain-English tour of how Linux moves packets from write() to the wire and back
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#系统设计
Cloudflare昨晚故障的分析:《Cloudflare outage on November 18, 2025》。
很多人喷生产代码不应该写unwrap,但是有一种场景是:这时候传过来的例如配置文件就是不对,你出错也好、panic也罢,都不能正确处理。与其这样,不如panic报错,我并不认为所有的错误都能被处理,处理的方式之一就是把错误暴露出来,这样才便于问题的修复。
与之相对应的,一个配置文件发布新版本的时候没有进行灰度测试,导致如此大的影响,这才是更大的问题。
Cloudflare昨晚故障的分析:《Cloudflare outage on November 18, 2025》。
很多人喷生产代码不应该写unwrap,但是有一种场景是:这时候传过来的例如配置文件就是不对,你出错也好、panic也罢,都不能正确处理。与其这样,不如panic报错,我并不认为所有的错误都能被处理,处理的方式之一就是把错误暴露出来,这样才便于问题的修复。
与之相对应的,一个配置文件发布新版本的时候没有进行灰度测试,导致如此大的影响,这才是更大的问题。
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#杂
软件发布中的"金丝雀测试"(Canary Testing),这个术语的命名可以追溯到19世纪末到20世纪初的英国煤矿工业。在煤矿中,矿工会随身携带金丝雀下井,这是一种对有毒气体特别敏感的小鸟。当矿井中出现有毒气体时,金丝雀会先于人类出现中毒症状(昏倒或死亡),于是金丝雀的状况成为矿工安全的"早期预警系统"。
在软件开发领域,"金丝雀测试"借用了这个概念:将新版本先部署到一小部分用户(金丝雀),监测这小部分用户的系统表现和错误率,如果出现问题,只影响少量用户,可以快速回滚,确认新版本稳定后再全面推广。
软件发布中的"金丝雀测试"(Canary Testing),这个术语的命名可以追溯到19世纪末到20世纪初的英国煤矿工业。在煤矿中,矿工会随身携带金丝雀下井,这是一种对有毒气体特别敏感的小鸟。当矿井中出现有毒气体时,金丝雀会先于人类出现中毒症状(昏倒或死亡),于是金丝雀的状况成为矿工安全的"早期预警系统"。
在软件开发领域,"金丝雀测试"借用了这个概念:将新版本先部署到一小部分用户(金丝雀),监测这小部分用户的系统表现和错误率,如果出现问题,只影响少量用户,可以快速回滚,确认新版本稳定后再全面推广。
👍12
#杂
我从1998年还在上高中的时候就开始学习编程,从小霸王学习机上的QBasic编程起步,大学后才开始学的C语言。前几年回老家,把我当年学编程买的教材带了回来,见附图。
在我刚开始学习编程的那个年代,只有一些简单的教材。在我那个小县城能买到编程书就更难了,我当时是去邮购的(“邮购”这个行为就有很强的年代感)。
所以在一开始,我学习编程就是“孤独”的:没有人指点、没有人能回答我的疑问。到了后来,有互联网之后,稍微好了一点:可以在网络上搜索问题,可以通过在论坛BBS之类的地方发帖提问(论坛、BBS这又是一个有年代感的事物)。
来到AI时代,现在我有不懂的直接问AI,AI对我来说既是老师、也是同学可以陪着我学习,如果当年有类似的东西应该就不会有那些“孤独感”了。有了AI,我甚至大部分时候都不会通过传统的买书的方式来学习新的编程知识了,另一个原因是出版远远赶不上现在新技术迭代的速度。
总而言之,我还是很羡慕现在学习编程的朋友的:资源足够充沛、答案也不再难获得,更看重个人的好奇心、提问题的能力。
我从1998年还在上高中的时候就开始学习编程,从小霸王学习机上的QBasic编程起步,大学后才开始学的C语言。前几年回老家,把我当年学编程买的教材带了回来,见附图。
在我刚开始学习编程的那个年代,只有一些简单的教材。在我那个小县城能买到编程书就更难了,我当时是去邮购的(“邮购”这个行为就有很强的年代感)。
所以在一开始,我学习编程就是“孤独”的:没有人指点、没有人能回答我的疑问。到了后来,有互联网之后,稍微好了一点:可以在网络上搜索问题,可以通过在论坛BBS之类的地方发帖提问(论坛、BBS这又是一个有年代感的事物)。
来到AI时代,现在我有不懂的直接问AI,AI对我来说既是老师、也是同学可以陪着我学习,如果当年有类似的东西应该就不会有那些“孤独感”了。有了AI,我甚至大部分时候都不会通过传统的买书的方式来学习新的编程知识了,另一个原因是出版远远赶不上现在新技术迭代的速度。
总而言之,我还是很羡慕现在学习编程的朋友的:资源足够充沛、答案也不再难获得,更看重个人的好奇心、提问题的能力。
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#分布式
《图解分布式系统》初稿已经完成,我逐步进行一些精修和给一些朋友阅读给反馈。现在一个做法就是把文档拆成单章节发给AI看,让它给一些意见,这里有一个tips:一定不能说是自己写的,可以说是朋友等,这样避免AI讨好你尽说一些好话,目前看AI的评价还算可以。
没有太大意外的话,春节后正式在博客上逐章对外公开。
《图解分布式系统》初稿已经完成,我逐步进行一些精修和给一些朋友阅读给反馈。现在一个做法就是把文档拆成单章节发给AI看,让它给一些意见,这里有一个tips:一定不能说是自己写的,可以说是朋友等,这样避免AI讨好你尽说一些好话,目前看AI的评价还算可以。
没有太大意外的话,春节后正式在博客上逐章对外公开。
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