Archive

2026

September

• 2026/09/14  »  [Tech] AI-Infra 开源贡献指南（01）：读懂一个百万行的代码库 Reading a Million-Line Codebase: Maps, Entry Points, Symbols, Tests and History
• 2026/09/13  »  [Tech] AI-Infra 开源贡献指南（总纲） A Guide to Contributing to AI-Infra Open Source Projects
• 2026/09/12  »  [Tech] AI 平台工程（08）：可观测、成本与 FinOps Observability, Cost and FinOps: from DCGM to the Token Bill
• 2026/09/11  »  [Tech] AI 平台工程（07）：模型网关与多租户——路由、配额与灰度 The Model Gateway: KV-Aware Routing, Multi-Tenancy, Quotas and Canaries
• 2026/09/10  »  [Tech] AI 平台工程（06）：Serving 平台——从 InferenceService 到 llm-d Serving Platforms: KServe, Triton, Ray Serve, LeaderWorkerSet and llm-d
• 2026/09/10  »  [Life] 个人博客终于迎来了久违的更新 写了近百篇文章，顺手把博客也重做了一遍
• 2026/09/09  »  [Tech] AI 平台工程（05）：网络与存储——RDMA 进容器、并行文件系统与 checkpoint I/O Networking and Storage: RDMA in Containers, Parallel File Systems and Checkpoint I/O
• 2026/09/09  »  [Tech] keynote 布局演示：给一份幻灯片配上讲稿 上面是可以翻页的幻灯片，下面是文字稿、参考资料和评论区
• 2026/09/08  »  [Tech] AI 平台工程（04）：GPU 共享与切分——MIG、时间片、MPS 与 HAMi Sharing and Partitioning GPUs: MIG, Time-Slicing, MPS and HAMi
• 2026/09/07  »  [Tech] AI 平台工程（03）：AI 任务调度——gang scheduling、队列与拓扑感知 Scheduling AI Jobs: Gang Scheduling, Queues, Quotas and Topology Awareness
• 2026/09/06  »  [Tech] AI 平台工程（02）：容器里的 GPU——驱动、CUDA、device plugin 与镜像 GPUs in Containers: Driver, CUDA, Device Plugin, DRA and Images
• 2026/09/05  »  [Tech] AI 平台工程（01）：引擎的需求清单与平台的整体架构 What Engines Demand from the Platform, and the Platform's Two Layers
• 2026/09/04  »  [Tech] AI 平台工程：资源层与交付层（总纲） AI Platform Engineering: the Resource Layer and the Delivery Layer
• 2026/09/03  »  [Tech] RL 后训练基础设施（08）：配置、可观测与排障——从一张卡的比例到一条 hang 的排查 Configuration, Observability and Troubleshooting for RL Post-Training Systems
• 2026/09/02  »  [Tech] RL 后训练基础设施（07）：verl 源码导读——从一个 GRPO 配置追到每个 worker Reading verl: From One GRPO Config to Every Worker
• 2026/09/01  »  [Tech] RL 后训练基础设施（06）：Agentic rollout——多轮、工具、沙箱与环境服务 Agentic Rollout: Multi-Turn Trajectories, Tools, Sandboxes and Environment Services

August

• 2026/08/31  »  [Tech] RL 后训练基础设施（05）：异步与 off-policy——把同步的墙拆掉之后要补什么 Asynchrony and Off-Policy: What You Owe After Tearing Down the Synchronization Wall
• 2026/08/30  »  [Tech] RL 后训练基础设施（04）：权重同步——从训练分片到推理分片 Weight Synchronization: From Training Shards to Inference Shards
• 2026/08/29  »  [Tech] RL 后训练基础设施（03）：共置——训练器与推理引擎在同一组 GPU 上共存 Colocation: Handing GPU Memory Back and Forth Between Trainer and Rollout Engine
• 2026/08/28  »  [Tech] RL 后训练基础设施（02）：系统形态——共置、分离与异步 RL System Topologies: Colocated, Disaggregated and Asynchronous
• 2026/08/27  »  [Tech] RL 后训练基础设施（01）：负载画像——一步 RL 里发生什么 Anatomy of an RL Step: Rollout, Reward and Train
• 2026/08/26  »  [Tech] RL 后训练基础设施：rollout 与训练如何共享一组 GPU（总纲） RL Post-Training Infrastructure: How Rollout and Training Share the Same GPUs
• 2026/08/25  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（14）：回到源码：一次请求在 vLLM 内部的真实旅程
• 2026/08/24  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（13）：Serving Infra 的下一站：从模型执行器到分布式智能操作系统
• 2026/08/23  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（12）：PD 分离：从资源混部走向计算解耦
• 2026/08/22  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（11）：硬件解耦：如何不让芯片差异污染 Serving 核心？
• 2026/08/21  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（10）：请求形态的扩展：multi-LoRA 与多模态
• 2026/08/20  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（09）：模型适配：如何跟上变化极快的模型世界？
• 2026/08/19  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（08）：Multi-GPU：一张卡不够时如何扩展？
• 2026/08/18  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（07）：解码的扩展：采样、投机解码与结构化输出
• 2026/08/17  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（06）：GPU 执行：如何让每个 Token 算得更快？
• 2026/08/16  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（05）：KV Cache：LLM Serving 的第一号内存问题
• 2026/08/15  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（04）：Scheduler：GPU 这一轮到底给谁用？
• 2026/08/14  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（03）：鸟瞰 vLLM：一个请求如何穿过整个推理系统？
• 2026/08/13  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（02）：如何衡量一个 LLM Serving 系统？
• 2026/08/12  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘（01）：为什么 LLM Serving 比传统 DL 推理难？
• 2026/08/11  »  [Tech] 大模型推理系统揭秘：从 vLLM 看 LLM Serving Infra 核心技术（总纲）
• 2026/08/03  »  [Tech] 致读者的一封信 这个博客写什么、有哪些好玩的功能、怎么用——以及一份 FAQ
• 2026/08/01  »  [Slides] 用 Markdown 写在线 PPT reveal.js + Jekyll 演示 / 使用说明

July

• 2026/07/29  »  [Tech] 大规模训练工程（08）：长时训练的可观测与运维——从指标到 hang 排查 Observability and Operations for Long-Running Training
• 2026/07/27  »  [Tech] 大规模训练工程（07）：训练稳定性与数据管线——loss spike、梯度范数、数据混合与流式加载 Training Stability and the Data Pipeline
• 2026/07/25  »  [Tech] 大规模训练工程（06）：容错与弹性——故障率数学、straggler、SDC 与弹性训练 Fault Tolerance and Elasticity: Failure Math, Stragglers, SDC and Elastic Training
• 2026/07/23  »  [Tech] 大规模训练工程（05）：分布式 checkpoint——格式、异步保存与重分片恢复 Distributed Checkpoint: Format, Async Save and Resharding
• 2026/07/21  »  [Tech] 大规模训练工程（04）：千卡配置实战——并行搭配、micro-batch、激活重计算与 MFU 调优 Configuring a Thousand-GPU Job: Parallelism, Micro-batch, Recompute and MFU
• 2026/07/19  »  [Tech] 大规模训练工程（03）：三个框架——Megatron-LM、DeepSpeed 与 torchtitan 的架构对比与源码导读 Megatron-LM, DeepSpeed and torchtitan: Architecture and Source Guide
• 2026/07/17  »  [Tech] 大规模训练工程（02）：并行策略全景——每种并行切的是哪种状态 A Map of Parallelism: Which State Does Each Strategy Shard
• 2026/07/15  »  [Tech] 大规模训练工程（01）：训练任务的状态解剖——显存账与 MFU Anatomy of Training State: Memory Accounting and MFU
• 2026/07/13  »  [Tech] 大规模训练工程：从并行策略到容错恢复（总纲） Large-Scale Training Engineering, from Parallelism to Fault Tolerance

June

• 2026/06/27  »  [Tech] 通信与互联（08）：MoE 的通信——all-to-all、DeepEP 与 GPU 发起的通信 Communication for MoE: All-to-All, DeepEP and GPU-Initiated Networking
• 2026/06/24  »  [Tech] 通信与互联（07）：推理侧的通信——custom all-reduce 与 KV 传输 Communication on the Inference Side: Custom All-Reduce and KV Cache Transfer
• 2026/06/20  »  [Tech] 通信与互联（06）：nccl-tests、调优与排障——从带宽曲线到 hang nccl-tests, Tuning and Debugging Hangs: From Bandwidth Curves to Flight Recorder
• 2026/06/17  »  [Tech] 通信与互联（05）：PyTorch 的通信栈——ProcessGroupNCCL、stream 语义与计算通信重叠 PyTorch's Communication Stack: ProcessGroupNCCL, Stream Semantics, and Compute-Communication Overlap
• 2026/06/13  »  [Tech] 通信与互联（04）：NCCL 架构——拓扑探测、channel、算法与协议 NCCL Architecture: Topology Detection, Channels, Algorithms and Protocols
• 2026/06/10  »  [Tech] 通信与互联（03）：RDMA 与 GPUDirect——绕过 CPU 和主机内存的数据通路 RDMA and GPUDirect: Bypassing the CPU and Host Memory
• 2026/06/06  »  [Tech] 通信与互联（02）：硬件互联——PCIe、NVLink、NVSwitch 与网络拓扑 Hardware Interconnect: PCIe, NVLink, NVSwitch and Network Topology
• 2026/06/03  »  [Tech] 通信与互联（01）：集合通信原语与代价模型——α-β 模型与 ring all-reduce Collective Communication Primitives and the Alpha-Beta Cost Model: Deriving Ring All-Reduce
• 2026/06/01  »  [Tech] 通信与互联：从 NCCL 到 RDMA（总纲） Communication and Interconnect for AI-Infra, from NCCL to RDMA

May

• 2026/05/20  »  [Tech] GPU Kernel 工程（10）：剖析、测试与贡献——把 kernel 做成产品 Profiling, Testing and Contributing: Turning a Kernel into a Product
• 2026/05/19  »  [Tech] GPU Kernel 工程（09）：量化与融合 kernel——推理系统的其余部分 Quantized and Fused Kernels: The Rest of the Inference Stack
• 2026/05/18  »  [Tech] GPU Kernel 工程（08）：Attention Kernel——FlashAttention 与 PagedAttention Attention Kernels: FlashAttention and PagedAttention from Derivation to Code
• 2026/05/17  »  [Tech] GPU Kernel 工程（07）：Triton——块级编程与编译器的边界 Triton: Block-Level Programming and Where the Compiler Stops
• 2026/05/16  »  [Tech] GPU Kernel 工程（06）：Tensor Core、CUTLASS 与 CuTe Tensor Cores, CUTLASS and CuTe: Programming the Matrix Units
• 2026/05/15  »  [Tech] GPU Kernel 工程（05）：GEMM——从 naive 到分块 GEMM from Naive to Tiled: Reaching the Compute Ceiling on CUDA Cores
• 2026/05/14  »  [Tech] GPU Kernel 工程（04）：共享内存与 reduction——softmax、LayerNorm 与 online softmax Shared Memory and Reductions: Softmax, LayerNorm and Online Softmax
• 2026/05/13  »  [Tech] GPU Kernel 工程（03）：访存合并与 elementwise kernel Memory Coalescing and Elementwise Kernels: Hitting the Bandwidth Ceiling
• 2026/05/12  »  [Tech] GPU Kernel 工程（02）：CUDA 编程模型与第一个 kernel The CUDA Programming Model and Your First Kernel, Measured
• 2026/05/11  »  [Tech] GPU Kernel 工程（01）：GPU 为什么这样设计——硬件结构与 Roofline Why GPUs Look the Way They Do: Architecture and the Roofline Model
• 2026/05/10  »  [Tech] GPU Kernel 工程：从 CUDA 执行模型到 FlashAttention（总纲） GPU Kernel Engineering, from the CUDA Execution Model to FlashAttention
• 2026/05/09  »  [Tech] 多模态（07）：自回归图像生成与统一模型 Autoregressive Image Generation and Unified Understanding-Generation Models
• 2026/05/08  »  [Tech] 多模态（06）：Latent diffusion、DiT 与文生图配方 Latent Diffusion, DiT and How Text-to-Image Models Are Built
• 2026/05/07  »  [Tech] 多模态（05）：扩散模型：DDPM、score matching 与 flow matching Diffusion Models: DDPM, Score Matching and Flow Matching Are One Thing
• 2026/05/06  »  [Tech] 多模态（04）：语音与全模态：音频编码器、codec 与全双工 Speech and Omni Models: Audio Encoders, Neural Codecs and Full-Duplex Dialogue
• 2026/05/05  »  [Tech] 多模态（03）：VLM 的训练：数据、阶段与评测 Training a VLM: Data, Stages, Evaluation and Hallucination
• 2026/05/04  »  [Tech] 多模态（02）：VLM 的结构：connector、注入方式与动态分辨率 VLM Architecture: Connectors, Injection Methods and Dynamic Resolution
• 2026/05/03  »  [Tech] 多模态（01）：视觉编码器：CLIP、SigLIP 与自监督 ViT Vision Encoders: CLIP, SigLIP and Self-Supervised ViTs
• 2026/05/02  »  [Tech] 多模态：从视觉编码器到扩散模型（总纲） Multimodal Models: From Vision Encoders to Diffusion
• 2026/05/01  »  [Tech] 高效推理与压缩（06）：剪枝、深度缩放与小模型配方 Pruning, Depth Scaling and How Small Models Are Made

April

• 2026/04/30  »  [Tech] 高效推理与压缩（05）：KV cache 压缩：量化、驱逐与稀疏 attention KV Cache Compression: Quantization, Eviction and Sparse Attention
• 2026/04/29  »  [Tech] 高效推理与压缩（04）：量化感知训练、低比特与量化模型的评测 Quantization-Aware Training, Extreme Low-Bit and How to Evaluate a Quantized Model
• 2026/04/28  »  [Tech] 高效推理与压缩（03）：训练后量化：误差模型、GPTQ、AWQ 与旋转 Post-Training Quantization: Error Models, GPTQ, AWQ and Rotation
• 2026/04/27  »  [Tech] 高效推理与压缩（02）：投机解码：草稿、接受率与树 Speculative Decoding: Drafters, Acceptance Rates and Draft Trees
• 2026/04/26  »  [Tech] 高效推理与压缩（01）：解码策略、采样与约束生成 Decoding Strategies: Sampling, Truncation, Penalties and Constrained Generation
• 2026/04/25  »  [Tech] 高效推理与压缩（算法侧）：解码、投机、量化与 KV（总纲） Efficient Inference and Model Compression: The Algorithm Side
• 2026/04/24  »  [Tech] 算法工程师的实验方法论：用有限的算力得出可信的结论 Experimental Methodology for AI Algorithm Engineers: Credible Conclusions on a Finite Compute Budget
• 2026/04/23  »  [Tech] 后训练（08）：评测：benchmark、LLM-as-judge、Arena 与污染 Evaluating LLMs: Benchmarks, LLM-as-Judge, Arenas and Contamination
• 2026/04/22  »  [Tech] 后训练（07）：蒸馏：logits 级、序列级与 on-policy Knowledge Distillation for LLMs: Logit-Level, Sequence-Level and On-Policy
• 2026/04/21  »  [Tech] 后训练（06）：Agent 与工具调用的 RL：多轮环境、轨迹数据与延后的奖励 Agentic RL: Multi-Turn Environments, Trajectory Data and Delayed Rewards
• 2026/04/20  »  [Tech] 后训练（05）：推理模型与可验证奖励：R1 的配方、PRM 与 test-time compute Reasoning Models and Verifiable Rewards: The R1 Recipe, Process Reward Models and Test-Time Compute
• 2026/04/19  »  [Tech] 后训练（04）：离线 RL：从 RLHF 目标推出 DPO 及其变体 Offline Preference Optimization: Deriving DPO from the RLHF Objective, and Its Family
• 2026/04/18  »  [Tech] 后训练（03）：在线 RL：PPO、GRPO 与 RLHF 三件套 Online RL for LLMs: PPO, GRPO and the Policy–Reward–Reference Trio
• 2026/04/17  »  [Tech] 后训练（02）：偏好数据与奖励模型：Bradley-Terry、pairwise loss 与 reward hacking Preference Data and Reward Models: Bradley-Terry, Pairwise Loss and Reward Hacking
• 2026/04/16  »  [Tech] 后训练（01）：SFT：指令数据、chat template、loss mask 与参数高效微调 Supervised Fine-Tuning: Instruction Data, Chat Templates, Loss Masking and Parameter-Efficient Fine-Tuning
• 2026/04/15  »  [Tech] 后训练：从 SFT 到可验证奖励（总纲） Post-Training: From Supervised Fine-Tuning to Verifiable Rewards
• 2026/04/13  »  [Tech] 预训练（04）：训练配方与稳定性：学习率、batch、调度与 loss spike Pretraining Recipes and Training Stability: Learning Rate, Batch Size, Schedules and Loss Spikes
• 2026/04/12  »  [Tech] 预训练（03）：预训练数据工程：从 Common Crawl 到 15T token，去重、过滤与配比的账 Pretraining Data Engineering: From Common Crawl to 15T Tokens, the Arithmetic of Deduplication, Filtering and Mixing
• 2026/04/11  »  [Tech] 预训练（02）：Scaling law：从 Chinchilla 到"过训练"，算力怎么分给参数与数据 Scaling Laws: From Chinchilla to Over-Training, Splitting Compute between Parameters and Data
• 2026/04/10  »  [Tech] 预训练（01）：分词与词表：BPE、词表大小与 token 效率 Tokenizers and Vocabulary: BPE, Vocabulary Size and Token Efficiency
• 2026/04/09  »  [Tech] 预训练：从 tokenizer 到训练配方（总纲） Pretraining: Tokenizers, Scaling Laws, Data Pipelines and Training Recipes
• 2026/04/09  »  [Tech] Transformer 与 LLM（08）：多模态：vision encoder 的算量与 image token 的 KV 代价 Multimodal LLMs: The Cost of Vision Encoders and Image Tokens
• 2026/04/08  »  [Tech] Transformer 与 LLM（07）：量化、投机解码与 LoRA Quantization, Speculative Decoding and LoRA: Three Ways to Reshape the Computation
• 2026/04/07  »  [Tech] Transformer 与 LLM（06）：浮点格式、数值稳定性与混合精度 Floating-Point Formats, Numerical Stability and Mixed Precision
• 2026/04/06  »  [Tech] Transformer 与 LLM（05）：MoE 的路由、激活参数量与通信形态 Mixture of Experts: Routing, Active Parameters and Communication Patterns
• 2026/04/05  »  [Tech] Transformer 与 LLM（04）：位置编码与长上下文 Positional Encoding and Long Context: RoPE Wavelengths, Extrapolation and Cost
• 2026/04/04  »  [Tech] Transformer 与 LLM（03）：Attention 变体与 KV cache Attention Variants and the KV Cache: Deriving MHA, GQA, MQA and MLA
• 2026/04/03  »  [Tech] Transformer 与 LLM（02）：前向的算量与访存量 FLOPs, Bytes and Roofline: Prefill versus Decode
• 2026/04/02  »  [Tech] Transformer 与 LLM（01）：Transformer 解剖与参数量 Transformer Anatomy and Parameter Count: From config.json to 8.03B
• 2026/04/01  »  [Tech] Transformer 与 LLM：结构、算量与数值（总纲） Transformers and LLMs for Infrastructure Engineers: Architecture, Arithmetic and Numerics

March

• 2026/03/29  »  [Tech] 深度学习基础（06）：RNN——从 LSTM 到 attention 的诞生 RNN: Backpropagation Through Time, the LSTM Gate as a Residual Path, and How Attention Was Born from the seq2seq Bottleneck
• 2026/03/28  »  [Tech] 深度学习基础（05）：CNN——从 LeNet 到 ResNet，再到 ViT CNN: Convolution as a Constrained Linear Layer, the ResNet Legacy and How ViT Turns Images into Tokens
• 2026/03/27  »  [Tech] 深度学习基础（04）：正则化与泛化——为什么参数比样本多却不过拟合 Regularization and Generalization: Double Descent, Implicit Bias, Dropout, Weight Decay and When Overfitting Comes Back
• 2026/03/26  »  [Tech] 深度学习基础（03）：优化器——从 SGD 到 AdamW 与学习率调度 Optimizers: From SGD to AdamW, Warmup, Clipping and the Batch-Learning-Rate Scaling Rule
• 2026/03/25  »  [Tech] 深度学习基础（02）：训练为什么不稳定——初始化、归一化与残差 Why Deep Training Is Unstable: Variance Propagation, Initialization, Normalization and Residual Connections
• 2026/03/24  »  [Tech] 深度学习基础（01）：反向传播——手推一个两层网络 Backpropagation by Hand: Shapes, the 2x Rule and Why Activations Must Be Saved
• 2026/03/23  »  [Tech] 深度学习基础：从反向传播到残差（总纲） Deep Learning Foundations: From Backpropagation to Residual Connections
• 2026/03/05  »  [Tech] LLM 时代的经典机器学习（06）：评估——从混淆矩阵到 judge 的一致性 Evaluation: Confusion Matrix, Thresholds, AUC, Calibration, Paired Tests and Multiple Comparisons
• 2026/03/04  »  [Tech] LLM 时代的经典机器学习（05）：去重——MinHash 与 LSH 的概率 Deduplication: Jaccard, MinHash as an Unbiased Estimator, and the LSH S-Curve
• 2026/03/03  »  [Tech] LLM 时代的经典机器学习（04）：无监督——K-Means、PCA 与 embedding 聚类 Unsupervised Learning: K-Means, DBSCAN, PCA and What a Corpus Looks Like in Embedding Space
• 2026/03/02  »  [Tech] LLM 时代的经典机器学习（03）：分类器一家——从朴素贝叶斯到梯度提升 A Family of Classifiers: From Naive Bayes to Gradient Boosting, and Why Data Filters Use Small Models
• 2026/03/01  »  [Tech] LLM 时代的经典机器学习（02）：线性回归与逻辑回归——奖励模型的骨架 Linear and Logistic Regression: The Skeleton of Every Classification Head and Every Reward Model

February

• 2026/02/28  »  [Tech] LLM 时代的经典机器学习（01）：什么是学习——划分、泛化、过拟合与偏差-方差 What Is Learning: Splits, Generalization, Overfitting and the Bias-Variance Decomposition
• 2026/02/27  »  [Tech] LLM 时代还要学经典机器学习吗：只讲它在哪里重现（总纲） Classical Machine Learning in the LLM Era: What Survives and Where It Reappears
• 2026/02/26  »  [Tech] PyTorch 深度实践（10）：PyTorch 的工程体系——一次改动如何安全地到达用户 The Engineering System of PyTorch: How a Change Travels Safely from Commit to Production
• 2026/02/25  »  [Tech] PyTorch 深度实践（09）：分布式 PyTorch Distributed Training in PyTorch: Collectives, DDP, FSDP, TP, PP, CP and EP
• 2026/02/24  »  [Tech] PyTorch 深度实践（08）：性能优化与调试 Performance Optimization and Debugging in PyTorch
• 2026/02/23  »  [Tech] PyTorch 深度实践（07）：编译执行与图优化 Compilation and Graph Optimization in PyTorch
• 2026/02/22  »  [Tech] PyTorch 深度实践（06）：C++ 扩展与自定义算子 C++ Extensions and Custom Operators in PyTorch
• 2026/02/21  »  [Tech] PyTorch 深度实践（05）：Dispatcher 与算子系统 The Dispatcher and Operator System in PyTorch
• 2026/02/20  »  [Tech] PyTorch 深度实践（04）：nn.Module 与训练系统 nn.Module and Training Systems in PyTorch
• 2026/02/19  »  [Tech] PyTorch 深度实践（03）：自动求导与动态计算图 Autograd and Dynamic Computation Graphs in PyTorch
• 2026/02/18  »  [Tech] PyTorch 深度实践（02）：Tensor 与内存布局 Tensor Abstraction and Memory Layout in PyTorch
• 2026/02/17  »  [Tech] PyTorch 深度实践（01）：PyTorch 整体介绍 PyTorch Overall Introduction
• 2026/02/16  »  [Tech] PyTorch 深度实践：从 Tensor 到深度学习运行时（总纲） Deep Dive into PyTorch, from Tensor to Deep Learning Runtime
• 2026/02/15  »  [Tech] C++ 在 AI-Infra（08）：构建、调试与测试工具链 Build, Debug and Test Toolchain
• 2026/02/14  »  [Tech] C++ 在 AI-Infra（07）：与 Python 之间——pybind11、Python C API 与 ABI pybind11, the Python C API and ABI
• 2026/02/12  »  [Tech] C++ 在 AI-Infra（06）：并发、内存模型、TLS 与守卫 Concurrency, Memory Model, TLS and Guards
• 2026/02/10  »  [Tech] C++ 在 AI-Infra（05）：宏、静态注册与代码生成 Macros, Static Registration and Code Generation
• 2026/02/08  »  [Tech] C++ 在 AI-Infra（04）：多态与类型擦除——运行时如何选择实现 Polymorphism and Type Erasure
• 2026/02/07  »  [Tech] C++ 在 AI-Infra（03）：模板与泛型编程 Templates and Generic Programming
• 2026/02/06  »  [Tech] C++ 在 AI-Infra（02）：值、引用与所有权——对象模型与 RAII Value Semantics, Ownership and RAII
• 2026/02/04  »  [Tech] C++ 在 AI-Infra（01）：从源码到二进制——编译模型与项目布局 Compilation Model and Project Layout
• 2026/02/02  »  [Tech] C++ 在 AI-Infra：从对象模型到算子扩展（总纲） C++ for AI-Infra, from the Object Model to Operator Extensions

January

• 2026/01/31  »  [Slides] Java程序员的Python课 用 Java 思维快速理解 Python 的关键差异
• 2026/01/29  »  [Tech] Python 在 AI-Infra（07）：项目工程化与生产交付 Python Project Engineering and Production Delivery
• 2026/01/28  »  [Tech] Python 在 AI-Infra（06）：单元测试、问题定位与调试实践 Python Unit Testing, Troubleshooting, and Debugging
• 2026/01/27  »  [Tech] Python 在 AI-Infra（05）：内存管理与优化 Python Memory Management and Optimization
• 2026/01/26  »  [Tech] Python 在 AI-Infra（04）：Python的动态机制及工程实践 Python Dynamic Mechanisms and Practice
• 2026/01/25  »  [Tech] Python 在 AI-Infra（03）：并发、异步与任务协作 Python Concurrency, Asynchrony, and Task Collaboration in AI Systems
• 2026/01/24  »  [Tech] Python 在 AI-Infra（02）：类型系统与数据契约设计 Python Type System and Data Contract Design
• 2026/01/23  »  [Tech] Python 在 AI-Infra（01）：语言机制与运行时原理 Python Language Mechanisms and Runtime Internals
• 2026/01/22  »  [Tech] Python 在 AI-Infra：从语言机制到生产交付（总纲） Python for AI-Infra, from Language Mechanisms to Production Delivery (Overview)
• 2026/01/21  »  [Tech] 算法工程师的工具箱（05）：GPU 直觉与实验管理——两个上限、四块显存、能复现 GPU Intuition and Experiment Management: Two Ceilings, Four Memory Buckets, and Reproducibility
• 2026/01/20  »  [Tech] 算法工程师的工具箱（04）：Hugging Face 生态——六个库与一次 LoRA SFT 的组装 The Hugging Face Ecosystem: Six Libraries, a Six-Line LoRA SFT, and Why Reading the Source Is the Fastest Way to Learn
• 2026/01/19  »  [Tech] 算法工程师的工具箱（03）：PyTorch 使用层（下）——混合精度、显存的账与多卡启用 PyTorch in Use, Part 2: Mixed Precision, the Memory Ledger and Turning On Multi-GPU
• 2026/01/18  »  [Tech] 算法工程师的工具箱（02）：PyTorch 使用层（上）——五个对象与二十行训练循环 PyTorch in Use, Part 1: Five Objects and a Twenty-Line Training Loop
• 2026/01/17  »  [Tech] 算法工程师的工具箱（01）：科学计算栈——NumPy 的形状直觉、Pandas 的错误分析、Matplotlib 的曲线 The Scientific Python Stack: Shapes and Broadcasting in NumPy, Error Analysis in Pandas, Reading Curves in Matplotlib
• 2026/01/16  »  [Tech] 算法工程师的工具箱：从一个想法到一次能跑的实验（总纲） Tooling for AI Algorithm Engineers: NumPy, PyTorch, Hugging Face and the GPU in Your Head
• 2026/01/15  »  [Tech] 算法工程师的数学（08）：统计推断与拟合——评测的置信区间与 scaling law Statistical Inference and Curve Fitting: Confidence Intervals for Benchmarks and How Scaling Laws Are Fit
• 2026/01/14  »  [Tech] 算法工程师的数学（07）：导数、梯度与链式法则——softmax 的梯度与策略梯度 Derivatives, Gradients and the Chain Rule: The Softmax Gradient and the Policy Gradient
• 2026/01/13  »  [Tech] 算法工程师的数学（06）：熵、交叉熵与 KL——从困惑度到 DPO Entropy, Cross-Entropy and KL Divergence: From Perplexity to the DPO Loss
• 2026/01/12  »  [Tech] 算法工程师的数学（05）：从最大似然到交叉熵——第一个要会推的 loss From Maximum Likelihood to Cross-Entropy: The First Loss You Should Be Able to Derive
• 2026/01/11  »  [Tech] 算法工程师的数学（04）：概率入门——语言模型是一个条件分布 Probability Basics: A Language Model Is a Conditional Distribution
• 2026/01/10  »  [Tech] 算法工程师的数学（03）：正交与旋转、特征值与 SVD——从 RoPE 到 LoRA Orthogonal Matrices, Rotations, Eigenvalues and SVD: Why RoPE Encodes Relative Position and Why LoRA Works
• 2026/01/09  »  [Tech] 算法工程师的数学（02）：内积、范数与余弦相似度 Inner Product, Norms and Cosine Similarity: One Language for Attention, Retrieval, Regularization and Quantization Error
• 2026/01/08  »  [Tech] 算法工程师的数学（01）：向量、矩阵与形状——一个 token 过一层要算多少 Vectors, Matrices and Shapes: How Much Compute Does One Token Through One Layer Take
• 2026/01/07  »  [Tech] 算法工程师的数学：读公式不卡壳的最小集（总纲） Mathematics for AI Algorithm Engineers: The Minimal Set to Read Papers and Derive Losses
• 2026/01/04  »  [Tech] AI 应用工程师学习地图：在非确定性组件之上做可靠产品 A Learning Roadmap for AI Application Engineers
• 2026/01/03  »  [Tech] AI-Infra 工程师学习地图：从后端工程师到基础设施贡献者 A Learning Roadmap for AI Infrastructure Engineers
• 2026/01/02  »  [Tech] AI 算法工程师学习地图：从数学基础到大模型训练 A Learning Roadmap for AI Algorithm Engineers in the LLM Era
• 2026/01/01  »  [Tech] AI 全栈学习地图：跑模型、造模型、用模型的三张图 One System, Three Roles — an Overview of the Three AI Learning Roadmaps

2024

July

• 2024/07/22  »  [Tech] Python中如何定义POJO

2020

August

• 2020/08/01  »  [Tech] 测试驱动开发

2019

July

• 2019/07/28  »  [Tech] 用户行为串联方案

June

• 2019/06/01  »  [Tech] 参数服务器

May

• 2019/05/10  »  [Tech] 机器学习中的特征工程

April

• 2019/04/01  »  [Tech] 一个java大堆引发的『血案』

March

• 2019/03/12  »  [Tech] 使用CompletableFuture异步编程

January

• 2019/01/18  »  [Tech] gitlab如何checkout某个group中的所有项目

2018

December

• 2018/12/26  »  [Tech] 创建Hadoop FileSystem报Provider org.apache.hadoop.fs.azure.NativeAzureFileSystem not a subtype异常
• 2018/12/19  »  [Tech] git分支与maven版本之间的联动
• 2018/12/18  »  [Tech] Git分支管理策略

November

• 2018/11/24  »  [Tech] Spark数据倾斜及其解决方案
• 2018/11/20  »  [Tech] Spark Executor内存管理
• 2018/11/12  »  [Tech] Spark RDD

October

• 2018/10/30  »  [Tech] 设计模式分享
• 2018/10/24  »  [Tech] log4j2如何动态的创建logger和appender
• 2018/10/20  »  [Tech] Spark如何查看某个applicationId的executor日志
• 2018/10/19  »  [Tech] Spark任务读取HDFS文件报Filesystem closed异常
• 2018/10/13  »  [Tech] 配置Nginx支持CORS的一个『坑』
• 2018/10/10  »  [Tech] nginx proxy_pass 的一个『坑』
• 2018/10/08  »  [Tech] maven如何deploy到多个repositories

July

• 2018/07/18  »  [Tech] 关于编码规范的一些建议

June

• 2018/06/03  »  [Tech] AI基础架构：从大数据到深度学习

May

• 2018/05/21  »  [Tech] 微服务架构学习

April

• 2018/04/30  »  [Tech] 关于微服务架构
• 2018/04/08  »  [Tech] Java各种锁介绍

February

• 2018/02/08  »  [Tech] kubernetes初体验

January

• 2018/01/28  »  [Tech] 获取redis集群信息
• 2018/01/23  »  [Tech] Redis集群学习
• 2018/01/23  »  [Tech] ElasticSearch的节点类型
• 2018/01/10  »  [Tech] ElasticSearch如何支持深度分页
• 2018/01/04  »  [Tech] 使用puppeteer和chrome-headless做暗网抓取

2017

December

• 2017/12/28  »  [Tech] ElasticSearch如何支持嵌套属性检索
• 2017/12/24  »  [Tech] ElasticSearch的Query Context和Filter Context

November

• 2017/11/23  »  [Life] Thanksgiving in 2017 thanks, for everything you did

October

• 2017/10/28  »  [Tech] 如何查看和设置文件句柄数

August

• 2017/08/20  »  [Tech] neo4j如何支持多个label索引查询

July

• 2017/07/03  »  [Tech] 一个诡异的Antlr4语法问题

June

• 2017/06/23  »  [Tech] 基于Aerospike实现一个分布式图数据库

May

• 2017/05/29  »  [Tech] Aerospike UDF学习笔记
• 2017/05/20  »  [Life] 快乐课程 你真的会呼吸吗？
• 2017/05/16  »  [Tech] markdown中图片如何指定大小
• 2017/05/15  »  [Life] 阿甘的网络日志 Hello world, hello my new blog
• 2017/05/05  »  [Tech] redis slave的key过期机制
• 2017/05/04  »  [Tech] Bloom filter在分布式环境中的应用

April

• 2017/04/23  »  [Tech] neo4j如何实现存在就更新，否则插入？
• 2017/04/21  »  [Tech] neo4j高效数据维护
• 2017/04/13  »  [Tech] Titan的pluggable storage backend
• 2017/04/12  »  [Tech] DynamoDB学习笔记
• 2017/04/10  »  [Tech] neo4j如何批量导入JSON数据
• 2017/04/09  »  [Tech] Aerospike学习笔记

March

• 2017/03/31  »  [Tech] 数据模型和存储系统
• 2017/03/24  »  [Tech] Titan使用过程CPU超高问题排查
• 2017/03/22  »  [Tech] Titan如何提供REST服务
• 2017/03/22  »  [Tech] ArangoDB的索引学习
• 2017/03/21  »  [Tech] neo4j学习笔记
• 2017/03/10  »  [Tech] Kafka offset lag监控
• 2017/03/09  »  [Tech] kafka broker间歇出现CLOSE_WAIT问题

February

• 2017/02/23  »  [Tech] 图存储引擎学习笔记

January

• 2017/01/25  »  [Tech] 抓取学习笔记
• 2017/01/16  »  [Tech] 使用supervisor进行进程监管

2016

December

• 2016/12/12  »  [Tech] ElasticSearch存储相关

November

• 2016/11/26  »  [Tech] 卓有成效的程序员——Mac篇
• 2016/11/16  »  [Tech] 过载保护

October

• 2016/10/26  »  [Tech] Git学习笔记
• 2016/10/17  »  [Tech] 搜索引擎中的相关性和排序截断
• 2016/10/17  »  [Tech] protobuf中的反射
• 2016/10/17  »  [Tech] 巧用protobuf的自定义options
• 2016/10/11  »  [Tech] Protobuf Buffer的缺陷

July

• 2016/07/16  »  [Tech] 记一个诡异的C++问题

May

• 2016/05/28  »  [Tech] 互联网广告系统学习笔记
• 2016/05/05  »  [Tech] Kerberos学习笔记

April

• 2016/04/18  »  [Tech] 使用logstash收集nginx访问日志
• 2016/04/11  »  [Tech] Kafka实战
• 2016/04/08  »  [Tech] 安装RabbitMQ
• 2016/04/08  »  [Tech] 大数据平台学习笔记

March

• 2016/03/30  »  [Tech] RAID学习
• 2016/03/29  »  [Tech] 自动化部署平台设计
• 2016/03/21  »  [Tech] keepalived实战
• 2016/03/12  »  [Tech] MySQL高可用性方案
• 2016/03/06  »  [Tech] logback学习笔记

February

• 2016/02/19  »  [Tech] Spring Java-based配置
• 2016/02/03  »  [Tech] 如何实现一个配置中心
• 2016/02/01  »  [Tech] 如何单元测试二方库

2015

December

• 2015/12/07  »  [Tech] JS跨域问题及解决方案

November

• 2015/11/16  »  [Tech] Java8时间处理

October

• 2015/10/25  »  [Tech] input too large for RSA cipher
• 2015/10/23  »  [Tech] MIME和编码学习笔记

September

• 2015/09/24  »  [Tech] 分布式文件系统选型和预研
• 2015/09/16  »  [Tech] MySQL主从同步学习
• 2015/09/08  »  [Tech] Quartz的misfire机制

August

• 2015/08/27  »  [Tech] 如何让一个Quartz实例不执行任务
• 2015/08/21  »  [Tech] 怎样获取form-data方式POST的数据
• 2015/08/11  »  [Tech] 高可用分布式缓存系统
• 2015/08/11  »  [Tech] 记一次Redis错误排查经历

July

• 2015/07/30  »  [Tech] Spring的Bean生命周期和扩展点
• 2015/07/24  »  [Tech] Tomcat调优
• 2015/07/22  »  [Tech] 记一次MySQL主从同步错误处理
• 2015/07/03  »  [Tech] Metric监控系统

June

• 2015/06/11  »  [Tech] InfluxDB安装和使用
• 2015/06/10  »  [Tech] 安装OpenTSDB
• 2015/06/08  »  [Tech] java服务端监控平台设计
• 2015/06/06  »  [Tech] Java Attach API
• 2015/06/04  »  [Tech] JMX学习

May

• 2015/05/28  »  [Tech] tomcat监控
• 2015/05/26  »  [Tech] MySQL主从同步失败
• 2015/05/15  »  [Tech] 如何限制某个IP对MySQL的访问

March

• 2015/03/27  »  [Life] 走出象牙塔 给即将踏入社会的师弟师妹们的一些建议
• 2015/03/09  »  [Tech] 如何自定义Spring XML Bean配置

February

• 2015/02/07  »  [Tech] 任务调度框架设计和实现
• 2015/02/06  »  [Tech] java standalone模板

January

• 2015/01/27  »  [Tech] java动态代理和动态类加载
• 2015/01/24  »  [Tech] nginx日志格式
• 2015/01/23  »  [Tech] Java中如何正确的加载配置文件
• 2015/01/18  »  [Tech] Java DNS查询内部实现
• 2015/01/18  »  [Tech] 如何让java程序优先使用自定义的DNS nameserver
• 2015/01/16  »  [Tech] Redis的事务
• 2015/01/04  »  [Tech] nginx URL rewrite自动增加请求参数问题

2014

December

• 2014/12/23  »  [Tech] 应用如何记录集中日志
• 2014/12/17  »  [Tech] kibana学习笔记
• 2014/12/17  »  [Tech] ElasticSearch如何实现按天翻滚索引
• 2014/12/16  »  [Tech] Spring MVC的异常处理机制
• 2014/12/16  »  [Tech] 如何防止表单重复提交
• 2014/12/16  »  [Tech] 配置tomcat的access_log
• 2014/12/13  »  [Tech] 分布式RPC框架如何进行服务寻址和分发
• 2014/12/11  »  [Tech] Quartz突然停止执行问题
• 2014/12/11  »  [Tech] Java文件读取支持timeout
• 2014/12/03  »  [Tech] nginx日志自动按天分隔
• 2014/12/03  »  [Tech] 如何解决系统盘爆满问题

November

• 2014/11/17  »  [Tech] JPA的事务管理器配置
• 2014/11/16  »  [Tech] 移动终端设备唯一标识
• 2014/11/06  »  [Tech] Quartz工作机制

October

• 2014/10/29  »  [Tech] 日志监控系统
• 2014/10/22  »  [Tech] MySQL用户授权
• 2014/10/20  »  [Tech] 如何构建maven私有仓库
• 2014/10/14  »  [Tech] 实时消息系统设计与实现
• 2014/10/10  »  [Tech] nginx重定向问题

September

• 2014/09/28  »  [Tech] Reading搜索
• 2014/09/26  »  [Tech] ElasticSearch学习
• 2014/09/25  »  [Tech] ElasticSearch的mappings
• 2014/09/24  »  [Tech] ElasticSearch字段排序
• 2014/09/24  »  [Tech] ElasticSearch的数据类型
• 2014/09/24  »  [Tech] ElasticSearch的Analyzer

August

• 2014/08/16  »  [Tech] 如何提高服务器并发处理能力
• 2014/08/15  »  [Tech] select、poll和epoll简介
• 2014/08/13  »  [Tech] 静态资源服务器迁移MFS方案
• 2014/08/10  »  [Tech] 服务器编程模型
• 2014/08/10  »  [Tech] Java NIO.2
• 2014/08/06  »  [Tech] nginx URL rewrite与下载文件名称问题
• 2014/08/05  »  [Tech] Java NIO
• 2014/08/04  »  [Tech] 如何实时同步大量小文件

July

• 2014/07/30  »  [Tech] 服务端监控方案
• 2014/07/27  »  [Tech] 如何监控线上应用的运行状态
• 2014/07/24  »  [Tech] 配置MySQL Slave
• 2014/07/24  »  [Tech] 使用Redis做简单的消息队列
• 2014/07/11  »  [Tech] Spring MVC国际化和本地化

June

• 2014/06/19  »  [Tech] log4j详细介绍
• 2014/06/18  »  [Tech] log4j日志路径问题
• 2014/06/17  »  [Tech] 使用拦截器做简单的性能监控
• 2014/06/05  »  [Tech] Andriod平台推送系统设计

May

• 2014/05/23  »  [Tech] Spring各种依赖注入注解的区别
• 2014/05/19  »  [Tech] 一个简单分页查询组件实现

April

• 2014/04/30  »  [Tech] 优雅的Builder模式
• 2014/04/28  »  [Tech] 动态页面缓存方案

March

• 2014/03/21  »  [Tech] 小议Android手机隐私数据的存储安全
• 2014/03/12  »  [Tech] 使用zookeeper实现分布式锁
• 2014/03/11  »  [Tech] ZooKeeper简介
• 2014/03/06  »  [Tech] 开放平台鉴权以及OAuth2.0介绍
• 2014/03/05  »  [Tech] 闭包
• 2014/03/03  »  [Tech] JVM类加载器与ClassNotFoundException和NoClassDefFoundError
• 2014/03/02  »  [Tech] Java虚拟机学习笔记

February

• 2014/02/26  »  [Tech] 海量服务之——灰度发布
• 2014/02/25  »  [Tech] HTTPS原理
• 2014/02/20  »  [Tech] 巧用TheadLocal
• 2014/02/14  »  [Tech] SLA和QoS在RPC/OpenAPI容器中的作用
• 2014/02/10  »  [Tech] 通讯协议序列化思考
• 2014/02/10  »  [Tech] 分布式系统常用思想和技术总结
• 2014/02/02  »  [Tech] Config Server和SLA在RPC中的作用

January

• 2014/01/26  »  [Tech] 一个有意思的Scala函数式编程例子
• 2014/01/13  »  [Tech] 网络RPC编码协议学习
• 2014/01/07  »  [Tech] Thrift的序列化版本控制
• 2014/01/02  »  [Tech] tips for sublime text

2013

December

• 2013/12/31  »  [Tech] BTrace实战
• 2013/12/27  »  [Tech] 循环引用序列化问题
• 2013/12/22  »  [Tech] 使用EC2和SSH翻墙
• 2013/12/20  »  [Tech] mina学习笔记
• 2013/12/19  »  [Tech] 多次编解码导致的的奇怪乱码问题
• 2013/12/10  »  [Tech] 一个简单的性能优化和防止DOS攻击的示例
• 2013/12/06  »  [Tech] 用Photoshop磨皮
• 2013/12/04  »  [Tech] 如何实现用户认证授权系统

November

• 2013/11/28  »  [Tech] spring AOP internal
• 2013/11/26  »  [Tech] 使用curl和wget模拟REST请求
• 2013/11/26  »  [Tech] return async result in java
• 2013/11/26  »  [Tech] Java并发学习笔记
• 2013/11/25  »  [Tech] 高并发下额度限制问题
• 2013/11/21  »  [Tech] RESTful CRUD with spring-mvc-and-bootstrap
• 2013/11/18  »  [Tech] 如何让tomcat不解压你的war包
• 2013/11/18  »  [Tech] Rest Response and Exception
• 2013/11/04  »  [Tech] 如何解决time_wait状态占用端口问题

October

• 2013/10/08  »  [Tech] 开放平台主动推送预言

September

• 2013/09/21  »  [Tech] content negotiation using spring mvc
• 2013/09/20  »  [Tech] 面试点

August

• 2013/08/20  »  [Tech] scala with maven
• 2013/08/10  »  [Tech] Scala的Option、Some和None
• 2013/08/02  »  [Tech] C# Url Encoding的一些问题

July

• 2013/07/26  »  [Tech] 移除SVN锁
• 2013/07/23  »  [Tech] 卓有成效的程序员——windows篇
• 2013/07/20  »  [Tech] JVM编码
• 2013/07/15  »  [Tech] maven学习笔记
• 2013/07/10  »  [Tech] 如何在系统启动时完成资源加载
• 2013/07/09  »  [Tech] XSS注入防御
• 2013/07/09  »  [Tech] CSRF防御
• 2013/07/06  »  [Tech] Spring使用@value annotation注入property变量和环境变量
• 2013/07/02  »  [Tech] MySQL字符串比较大小写问题
• 2013/07/01  »  [Tech] Java Heap OOM问题

June

• 2013/06/28  »  [Tech] 配置文件串串SHOW

February

• 2013/02/24  »  [Tech] 负载均衡

January

• 2013/01/30  »  [Tech] 如何使用tomcat高效调试
• 2013/01/24  »  [Tech] 如何在远程Linux机器上执行Shell命令
• 2013/01/24  »  [Tech] 域名解析过程及其相关配置
• 2013/01/21  »  [Tech] 使用Spring-Security进行登录控制的session问题
• 2013/01/18  »  [Tech] Restful Spring MVC
• 2013/01/11  »  [Tech] Spring的Bean Scopes
• 2013/01/11  »  [Tech] Spring的Bean Scopes实现机制源码剖析
• 2013/01/07  »  [Tech] JUnit与Spring的整合——JUnit中的TestCase如何拥有spring的事务管理机制
• 2013/01/06  »  [Tech] Spring与web MVC的整合——Spring的应用上下文管理
• 2013/01/06  »  [Tech] 创建可执行的jar包
• 2013/01/02  »  [Tech] JUnit与Spring的整合——JUnit的TestCase如何自动注入Spring容器托管的对象

2012

December

• 2012/12/30  »  [Tech] Quartz与Spring的整合-使用Spring的FactoryBean实现动态Properties
• 2012/12/29  »  [Tech] Quartz与Spring的整合-Quartz中的job如何自动注入spring容器托管的对象

November

• 2012/11/15  »  [Tech] Linux下如何备份旧文件
• 2012/11/02  »  [Tech] maven的resources插件

October

• 2012/10/12  »  [Tech] Spring事务配置

September

• 2012/09/11  »  [Tech] 如何不刷新页面上传文件
• 2012/09/11  »  [Tech] 如何往HttpServletRequest中塞请求参数

August

• 2012/08/16  »  [Tech] URL encoding学习笔记

March

• 2012/03/29  »  [Tech] 海量图片存储思考
• 2012/03/05  »  [Tech] Using Fabric to Type Less
• 2012/03/05  »  [Tech] 尽量用英文写博客
• 2012/03/04  »  [Tech] 构建可伸缩的大型网站

February

• 2012/02/28  »  [Tech] 工欲善其事，必先利其器——从零打造你的vim
• 2012/02/21  »  [Tech] 使用github搭建个人博客
• 2012/02/15  »  [Tech] 使用rsync进行文件同步
• 2012/02/09  »  [Tech] shell模块的另一种组织方式
• 2012/02/02  »  [Tech] Linux里复制终端Session(像SecureCRT一样)

2011

September

• 2011/09/06  »  [Tech] shell如何模块化和复用——shell深入学习
• 2011/09/03  »  [Tech] Linux命令学习之——paste命令

August

• 2011/08/14  »  [Tech] python2.x的一个需要注意的地方
• 2011/08/12  »  [Tech] ifttt模式语言——sed和awk深入学习
• 2011/08/10  »  [Tech] sort和uniq tips
• 2011/08/10  »  [Tech] AWK学习与实战

July

• 2011/07/13  »  [Tech] Maven快速入门

May

• 2011/05/26  »  [Tech] Linux命令学习之——cut命令
• 2011/05/11  »  [Tech] shell如何实现ssh免密码登陆
• 2011/05/08  »  [Tech] shell语言之我见

March

• 2011/03/31  »  [Tech] 关于文件描述符和句柄
• 2011/03/21  »  [Tech] TCP与UDP的区别

January

• 2011/01/21  »  [Tech] sed实战
• 2011/01/20  »  [Tech] 关于面向对象与面向过程的一些思考

2010

December

• 2010/12/26  »  [Tech] 语言进化论
• 2010/12/20  »  [Tech] 关于接口设计的一些思考

November

• 2010/11/27  »  [Tech] -exec和xargs的区别

June

• 2010/06/05  »  [Tech] Java网络IO编程

May

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