前端时间大概介绍了下喆思的CXP HOST/DEVICE IP 高帧率高分辨率相机的FPGA视频传输方案该如何设计？ 既然讲到CXP ，就不能不提PCIe,市面上常见的CXP 采集卡是基于PCIe接口的，为了满足CXP 电口 12.5G 4lane/8lane 或者基于光口的40G/100G 的数据传输带宽，必须上PCIe Gen3x8/16，以便把视频数 据快速传到上位机。 以下是CXP 采集卡的大概框图： image-20250705193210136 如何设计一个CXP HOSTàDDR4àXDMAàPC 的传输系统来满足以下需求： 基于此类的需求，我们在CXP host 输出到DDR4缓存之间加入一个DMA 写模块 （Multi_ch_dma_wr），该模块用来控制多通道分块缓存，这里的多通道指的是XDMA 的1-4通道。 具体的分块缓存如下图示意： image-20250705193323149 在写速率快的情况下，写指针追着读指针，读完一个块，前端fifo里面的数据会写到这个块 写读速率快的情况下（正常也是这种方式），读指针追着写指针，写完一个块，通道0或者通道1 立刻读取。 换成测试数据，可测试 ...

Core Insights - The article reflects on the missed opportunity of creating a photo-sharing platform similar to Instagram, highlighting the importance of execution and timing in the tech industry [1][4][47]. Technical Architecture - Instagram's initial architecture was designed to be simple, avoiding reinventing the wheel and utilizing reliable technologies [9][7]. - The application was built on Amazon EC2 and Ubuntu Linux, with a focus on scalability and performance [6][7]. User Session Management - User sessions begin when the Instagram app is opened, sending requests to a load balancer that distributes traffic to application servers [10][14]. - Initially, Instagram used two Nginx servers for load balancing, later upgrading to Amazon's Elastic Load Balancer for better reliability [15]. Data Storage and Management - Instagram utilized PostgreSQL for storing user and photo metadata, implementing sharding to manage the large volume of data generated by user activity [21][23]. - The photo storage solution involved Amazon S3 and CloudFront, enabling efficient distribution of images globally [28]. Caching and Performance Optimization - Redis was initially used for mapping photo IDs to user IDs, with optimizations reducing memory usage significantly [30]. - Memcached was employed for session caching, ensuring quick access to frequently used data [31]. Monitoring and Error Handling - Instagram implemented Sentry for real-time error monitoring and used Munin for tracking system metrics, allowing for proactive issue resolution [39][40]. - External service monitoring was managed through Pingdom, with PagerDuty handling event notifications [41]. Reflection on Market Timing - The article emphasizes that the founders' lack of experience with modern technologies and cloud services at the time hindered their ability to capitalize on the emerging market [43][46]. - It concludes that many opportunities may be missed due to a lack of insider knowledge and market readiness [49].

R-KV团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 推理大模型虽好，但一个简单的算数问题能推理整整三页，还都是重复的"废话"，找不到重点…… 链式思考（Chain-of-Thought,CoT）让LLM解题思路清晰可见，却也让推理长度指数级膨胀。 以DeepSeek-R1-Llama-8B为例，一道AIME数学题就能写出 3.2万 个Token：模型权重15.5GB，KV缓存再吃 4.1GB ——显存瞬间见底。 现有KV压缩方法（SnapKV、StreamingLLM、H2O等）主要针对 长输入 设计，可一旦模型在输出端开始"碎碎念"，相似句子之间互相打高 分注意力，反而让"按注意力删低分"策略失灵： 造成关键步骤被误删、重复内容却被保留、准确率断崖式下跌等问题。 而R-KV通过以下步骤，在模型解码时实时压缩KV缓存来处理冗余的键/值（KV）标记，仅保留重要且非冗余的标记： 让"长时间推理"不再是奢侈品。 项目详情可见文末链接。 R-KV三步走：冗余识别+重要性评估+动态淘汰 一种可以把大模型的"碎碎念"转化为可控记忆条目的高效压缩方法，出现了！ R-KV开源登场： 显存↓90%、吞吐×6.6、准确率=10 ...

R-KV团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 推理大模型虽好，但一个简单的算数问题能推理整整三页，还都是重复的"废话"，找不到重点…… 一种可以把大模型的"碎碎念"转化为可控记忆条目的高效压缩方法，出现了！ R-KV开源登场： 显存↓90%、吞吐×6.6、准确率=100% 。 它可以通过实时对token进行排序，兼顾重要性和非冗余性，仅保留信息丰富且多样化的token，从而解决大模型推理时的冗余问题。 让"长时间推理"不再是奢侈品。 项目详情可见文末链接。 R-KV三步走：冗余识别+重要性评估+动态淘汰 链式思考（Chain-of-Thought,CoT）让LLM解题思路清晰可见，却也让推理长度指数级膨胀。 以DeepSeek-R1-Llama-8B为例，一道AIME数学题就能写出 3.2万 个Token：模型权重15.5GB，KV缓存再吃 4.1GB ——显存瞬间见底。 可视化：R-KV vs. SnapKV 现有KV压缩方法（SnapKV、StreamingLLM、H2O等）主要针对 长输入 设计，可一旦模型在输出端开始"碎碎念"，相似句子之间互相打高 分注意力，反而让"按注意力删低分"策略失灵： ...

后端项目是基于 SpringCloud+SpringBoot 搭建的微服务框架架构 前端在微信小程序商城上 核心支撑组件 服务网关 Zuul 服务注册发现 Eureka+Ribbon 服务框架 Spring MVC/Boot 2、关于秒杀的场景特点分析 秒杀系统的场景特点 秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增； 服务容错 Hystrix 分布式锁 Redis 服务调用 Feign 消息队列 Kafka 文件服务 私有云盘 富文本组件 UEditor 定时任务 xxl-job 配置中心 apollo 秒杀一般是访问请求量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功； 秒杀业务流程比较简单，一般就是下订单操作； 秒杀架构设计理念 限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端（暂未处理）； 削峰：对于秒杀系统瞬时的大量用户涌入，所以在抢购开始会有很高的瞬时峰值。实现削峰的常用方法有利用缓存或者消息中间件等技术； 异步处理：对于高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，异步处理就是削峰的一种实现方式； 内存缓存：秒杀系统最大的瓶颈最终都可 ...

以下文章来源于蓝字计划 ，作者Hayward 蓝字计划 . 记录智能时代的每一次浪潮！前沿科技捕手，AI产品深度洞察。重点关注人工智能、机器人、新能源 车与硬科技。 本文来自微信公众号： 蓝字计划 ，作者：Hayward，题图来自：AI生成 虽然没法盼来提早发工资，但我依然要恭喜你，盼来了再次提前的618。 不过比起 618 提前这件事本身，大家更感兴趣的还是 iPhone 16 Pro 128GB 迎来大降价，叠加国补 之后，某平台的售价低至5499 元；比起 7999 元的官方定价低了足足 2500 元，价格已经和 iPhone 16 坐一桌了。 5 字开头的 iPhone 16 Pro，试问谁看了不迷糊。 不得不说，库克这波清库存的操作确实高明。神价一出，128GB 的缺点仿佛已经不再重要了，全配 色卖断货。截图的时间是 5 月 14 日，下单的预定发货时间已经推迟到了 7 天后的 5 月 21 日了。 能低价买到 iPhone16 Pro 的朋友我当然替你开心。但还有更多的朋友面对这"好价"犹犹豫豫的，毕 竟在这个时代， 128GB 真的够用吗 ？ 我能理解这些朋友的担心。毕竟随着第一批入手的人陆续到 ...

虽然没法盼来提早发工资，但我依然要恭喜你，盼来了再次提前的618. 不得不说，库克这波清库存的操作确实高明。神价一出，128GB 的缺点仿佛已经不再重要了，全配色卖断货。截图的时间是 5 月 14 日，下单的预定发货 时间已经推迟到了 7 天后的 5 月 21 日了。 能低价买到 iPhone16 Pro 的朋友我当然替你开心。但还有更多的朋友面对这"好价"犹犹豫豫的，毕竟在这个时代，128GB 真的够用吗？ 我能理解这些朋友的担心。毕竟随着第一批入手的人陆续到货，小红书、贴吧等社区吐槽 128GB "比预想还不够用"的声音多了起来。 大家觉得苹果手机好用，最大的基本盘是系统流畅不卡顿；而现在这个 128GB 的小容量版本，除了 "容量不够用"外，更麻烦的还在后面。 iPhone 也卡了 最糟心的问题显然是，小容量的 iPhone「更容易卡顿」了。 不过比起 618 提前这件事本身，大家更感兴趣的还是 iPhone 16 Pro 128GB 迎来大降价，叠加国补之后，某东平台的售价低至5499 元；比起 7999 元的官 方定价低了足足 2500 元，价格已经和 iPhone 16 坐一桌了。 5 字开头的 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自 appleinsider ，谢谢。 自蒂姆·库克发布Apple Silicon芯片以来，即将迎来五周年纪念日。其实，关于它的传闻也已持续 了十多年。以下是整个故事的起源、发布过程以及未来的展望。 在多年应对英特尔芯片限制之后，苹果在 2020 年WWDC期间宣布转向 Apple Silicon。放弃常用 架构的努力将使苹果从同年晚些时候开始转向为其Mac和 MacBook 产品线设计新的内部芯片系 列。 从英特尔到 Apple Silicon 的两年过渡开启了公司乃至整个行业的重大变革。除了宣称高效设计和 高性能之外，这款芯片的发布也符合预期。Apple Silicon 还将其iPhone芯片中最具前瞻性的功能 引入了桌面平台。在其 M 系列芯片中添加神经引擎是一项突破性举措，并迫使其他计算行业考虑 在处理器选择上采取类似的举措。 该芯片从根本上遵循了内置 GPU 处理器的基本理念，这在处理领域过去和现在都是一种相当传统 的概念。神经引擎无疑提升了机器学习任务的性能，但另一个与常规做法不同的变化也起到了一定 作用。 苹果决定使用统一内存，而不是为 ...

当您比较两款最佳 CPU时，首先想到的规格是时钟速度。它实际上代表了 CPU 处理时钟周期的速 度，自然而然地，您会认为更高的时钟速度意味着更高的性能。然而，如今时钟速度并不能说明什 么。它仍然可以代表两个 CPU 之间的性能差异，但在为您的设备选择处理器时，您还应该记住其他 几个注意事项。 时钟速度说明了你的 CPU 首先，定义一下。CPU 的时钟速度定义了它每秒可以完成多少个周期。它只是一个频率，与音频频 率没有什么不同，这一点很重要。时钟速度并不说明 CPU 一秒钟可以执行的指令数量。它只涉及一 秒钟可以完成的时钟周期数。 更重要的数字是每时钟指令数 (IPC)。较新的架构可以支持每时钟周期更多指令，或者更高效地执行 指令。一个很好的例子是 Zen 5 CPU 中的分支预测器，例如Ryzen 9 9950X，这是一个双提前分支 预测器，可以通过预取数据来加快执行速度。 但底线是：时钟速度是指一秒钟内完成的周期数，而不是完成的指令数。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容编译自xda-developers，谢谢。 因此，比较不同品牌或不同代 CPU 的时钟速度并不能说明什么。通常，您可以预 ...