《AI赋能工业制造：开启智能生产新时代》
在新一轮科技革命中，人工智能（AI）与工业制造深度融合，推动制造业迈向智能化、数字化新时代。AI通过智能生产调度、设备故障预测、质量检测和供应链优化等应用，显著提升效率和创新能力。特斯拉和富士康的智能工厂展示了AI在实际生产中的巨大潜力。然而，数据质量、技术集成和人才短缺等问题仍需解决。未来，AI将与5G、物联网等技术融合，进一步推动工业制造全面升级。
Java 高级面试技巧：yield() 与 sleep() 方法的使用场景和区别
本文详细解析了 Java 中 `Thread` 类的 `yield()` 和 `sleep()` 方法，解释了它们的作用、区别及为什么是静态方法。`yield()` 让当前线程释放 CPU 时间片，给其他同等优先级线程运行机会，但不保证暂停；`sleep()` 则让线程进入休眠状态，指定时间后继续执行。两者都是静态方法，因为它们影响线程调度机制而非单一线程行为。这些知识点在面试中常被提及，掌握它们有助于更好地应对多线程编程问题。
任务调度企业级场景下的新选择，兼容 XXL-JOB 通信协议
XXL-JOB 是一个开源的分布式任务调度平台，开箱即用、简单易上手，得到了很多开发者的喜爱。和其他中间件开源项目一样，当开发者把开源项目部署到公共云，应用到企业级场景中时，就会在稳定性、性能、安全、其他云产品间集成体验上提出更高的要求。基于此背景，便宜云服务器微服务引擎 MSE 基于自研的分布式任务调度平台 SchedulerX，通过兼容 XXL-JOB 客户端的通信协议，在开源 XXL-JOB 版本的基础上，提升了稳定性、安全、性能、可观测等能力，满足企业客户的需求。此外，为方便测试，提供了一个月 400 元额度的免费试用和预付费首购 5 折、续费 6.5 折起的优惠。
Java 线程池常见误区
线程池是Java中处理并发任务的重要机制，Doug Lea对其进行了封装，简化了使用。然而，若不理解其内部实现，容易在配置参数时产生误解。核心池内的线程会在提交任务时逐步创建至核心线程数，而非仅在运行时创建。BlockingQueue作为缓冲区，能应对突发流量，但配置不当会导致任务被拒绝。配置线程池时需考虑QPS、任务执行时间及GC影响，并留出冗余以确保稳定性。深入理解源码有助于灵活配置线程池，避免潜在问题。
多线程优化For循环：实战指南
本文介绍如何使用多线程优化For循环，提高程序处理大量数据或耗时操作的效率。通过并行任务处理，充分利用多核处理器性能，显著缩短执行时间。文中详细解释了多线程基础概念，如线程、进程、线程池等，并提供了Python代码示例，包括单线程、多线程和多进程实现方式。最后，还总结了使用多线程或多进程时需要注意的事项，如线程数量、任务拆分、共享资源访问及异常处理等。
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
利用Python脚本自动备份网络设备配置
通过本文的介绍，我们了解了如何利用Python脚本自动备份网络设备配置。该脚本使用?`paramiko`库通过SSH连接到设备，获取并保存配置文件。通过定时任务调度，可以实现定期自动备份，确保网络设备配置的安全和可用。希望这些内容能够帮助你在实际工作中实现网络设备的自动化备份。