鉴于日趋流行的serverless技术架构、以及用户经常谈及的降本的需求。考虑Jenkins主从架构的特性，slave节点可以在工作的时候部署在任意平台上执行master节点下发的任务，因此可以基于CCE Autopilot集群为Jenkins的agent节点设置运行平台。
往期的博文，Huazie 围绕 Spring Boot 的核心功能，带大家从总整体上了解 Spring Boot 自动配置的原理以及自动配置核心组件的运作过程。这些内容大家需要重点关注，只有了解这些基础的组件和功能，我们在后续集成其他三方类库的 Starters 时，才能够更加清晰地了解它们都运用了自动配置的哪些功能。
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Advantage Actor-Critic (A2C)算法是一个强化学习算法，它结合了策略梯度（Actor）和价值函数（Critic）的方法。A2C算法在许多强化学习任务中表现优越，因为它能够利用价值函数来减少策略梯度的方差，同时直接优化策略。
序列到序列（Seq2Seq）模型是一种深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本生成和对话系统等自然语言处理任务。它的核心思想是将一个序列（如一句话）映射到另一个序列。本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。
作为程序员，多多少少都会遇到一些内存溢出的场景，如果你还没遇到，说明你工作的年限可能比较短，或者你根本就是个假程序员！哈哈，开个玩笑。今天，我们就以Java代码的方式来列举几个典型的内存溢出案例，希望大家在日常工作中，尽量避免写这些low水平的代码。
深度学习领域所谓的“模型”，是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。为了便于理解，我们以一元一次方程为例子解释：
随着互联网的发展，越来越多的公司摒弃了Hibernate，而选择拥抱了MyBatis。而且，很多大厂在面试的时候喜欢问MyBatis底层的原理和源码实现。总之，MyBatis几乎成为了Java开发人员必须深入掌握的框架技术，今天，我们就一起来深入分析MyBatis源码。文章有点长，建议先收藏后慢慢研究。整体三万字左右，全程高能，小伙伴们可慢慢研究。
IOC和AOP是Spring中的两个核心的概念，下面谈谈对这两个概念的理解。
学习 Redis 源代码之前，我们需要对 Redis 代码的整体架构有一个了解，基于redis1.0源码，我们列出了主流程相关的如下源码文件。
Python作为一种高级编程语言，提供了多种并发编程的方式，其中多线程与多进程是最常见的两种方式之一。在本文中，我们将探讨Python中多线程与多进程的概念、区别以及如何使用线程池与进程池来提高并发执行效率。
随着ChatGPT的兴起，大语言模型再次走进人们的视野，其在NLP领域表现出的语言识别、理解以及推理能力令人惊叹。越来越多的行业开始探索大语言模型的应用，比如政务、医疗、交通、导购等行业。
在Java刚被创建出来时，JVM使用的是绿色线程（Green Thread）。实际上在维基百科的绿色线程定义里，绿色线程和虚拟线程是等价的，即由运行库或虚拟机而非底层OS负责调度的线程。关于绿色线程，很重要的两点：
带大家分析 Spring Boot 内置的有关 Redis 的自动配置类【RedisAutoConfiguration】。
随着信息时代的到来，大数据已经成为各个领域的重要资源。企业、政府机构以及科研机构都在努力收集、存储和分析海量的数据，以便从中获取有价值的洞察和决策支持。而大数据开发技巧，作为解锁数据价值的关键钥匙，扮演着至关重要的角色。
FFmpeg的全称是“Fast Forward Moving Picture Expert Group”，组件由命令行应用程序和函数库两部分组成。在官网 FFmpeg 有它十分详尽的介绍说明，这里就不赘述了。通俗概括来说，FFmpeg 是一个免费的开源程序库，一个多媒体音视频处理分析工具软件，且提供命令行方式调用，专门用来编辑处理各种音视频或图像。它的源码是由 C 语言编写的，基于 Linux 系统中开发，不过在其它操作系统中都可以运行，跨平台性良好。
大语言模型很强大，就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑，没有四肢，没有工具，是没办法与世界互动的。如果我们能给大模型配备上四肢和工具呢？大模型是不是就会打破次元壁，从数字世界走向现实世界，与现实世界实现梦幻联动呢？
线程池的核心思想是预先创建一定数量的线程，并把它们保存在线程池中，当有任务需要执行时，线程池会从空闲线程中取出一个线程来执行该任务。任务执行完毕后，线程不是被销毁，而是返还给线程池，可以立即或稍后被再次用来执行其他任务。这种机制可以避免因频繁创建和销毁线程而带来的性能开销，同时也能控制同时运行的线程数量，从而提高系统的性能和资源利用率。线程池的主要组成部分包括工作线程、任务队列、线程管理器等。线程池的设计有助于优化多线程程序的性能和资源利用，同时简化了线程的管理和复用的复杂性。
在大数据处理领域，Apache Flink以其流处理和批处理一体化的能力，成为许多企业的首选。然而，随着数据量的增长，性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧，并提供代码示例。、
本文起到了作为GC知识框架的作用。不管技术风云怎么变化，打牢基础总是不会错的。
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