你应该知道的89个操作系统核心概念
1. 操作系统（Operating System，OS）：是管理计算机硬件与软件资源的系统软件，同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。
相关分享
学习了解数据仓库中的分层概念
本文详细介绍了数据仓库的分层概念，包括数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。其中，DW层进一步细分为数据明细层（DWD）、数据中间层（DWM）和数据服务层（DWS）。文章阐述了各层的功能和作用，并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。
无图
Qwen2 源码阅读——核心代码跟读
这篇文章深入探讨了现代内存管理中的漏洞利用技术，重点分析了堆布局操作的细节和在实际攻击中的应用场景。通过具体案例展示了如何构造和利用堆漏洞，揭示了内存分配机制中的潜在安全隐患。内容适合安全研究人员、漏洞挖掘工程师以及对内存安全和攻防技术感兴趣的技术爱好者，提供了深度学习和实践参考。
无图
服务器操作系统安全加固项
服务器操作系统的安全加固是确保系统稳定性和数据安全的关键。本文汇总了几项常用的安全加固措施，从更新系统补丁到配置防火墙，帮助你全面提升服务器的防护能力。如果你负责服务器运维，不妨参考这份详细的加固指南！
无图
OpenTelemetry 实践指南：历史、架构与基本概念
本文介绍了OpenTelemetry的历史、架构和基本概念。OpenTelemetry是一个用于统一日志、指标和链路追踪的开源项目，旨在简化可观测性技术栈的复杂性。文章详细介绍了OpenTelemetry的三个核心组件：客户端、OTel Collector和数据存储。通过标准化协议，OpenTelemetry实现了与多种后端系统的兼容，为开发者提供了一种灵活且可扩展的可观测性解决方案。
无图
关于 ChatGPT 的流式传输，你需要知道的一切
本文深入探讨了生成式 AI 产品如 ChatGPT 的流式输出效果，阐释了其目的在于减少用户等待时间，而非简单模仿人类行为。文章详细介绍了 Server-Sent Events（SSE）技术在实现流式传输中的应用，并通过代码示例展示了服务端配置和客户端数据接收的方法。同时，讨论了 WebSocket 技术作为 SSE 的替代方案，强调了在 AI 应用开发中实现流式传输的重要性。此外，文中还介绍了 .NET 中的 IAsyncEnumerable 接口，并讨论了在生成式 AI 中实现取消/停止生成功能的挑战，提出了基于 WebSocket 的双向通信机制来解决这一问题。最后，文章总结了流式传输在 AI 与人类交互中的重要性，并提出了对 AI 智能本质的思考。|
无图
Agent是如何工作的：概念及LangChain实现
LLM（大型语言模型）在自主Agent领域的应用受到了广泛关注。你可能已经在诸如Auto-GPT、BabyAGI等流行应用中了解过它们的用法，这些应用几乎每天都层出不穷。
理解这些应用的基本原理并不复杂，因为大多数工具的工作流程大致相同。
无图
无图
32 位的操作系统也能使用超过4G的内存-PAE 技术简介
阅读本文章前请确认对X86下的分页机制有最基本的了解，否则将难以理解本文中提到的内容。本文介绍的内容均位X86架构下的PAE技术，而不是ARM架构下的LPAE技术，虽然两者从本质来说是一样的。
无图
时空数据概念和技术
《三体》小说贡献了太多的经典桥段，“不要回答，不要回答，不要回答”的黑暗丛林法则也让人印象深刻。不过，我们较个真，从科学的角度聊聊需要具备怎样的条件，我们才能把地球的坐标发出去。为了类比，我们小处着眼，先理解一下在地球上的坐标是咋出来的？
无图
Redis 核心数据结构（二）
在上一篇文章： Redis 核心数据结构（1） 中，介绍了链表、ziplist、quicklist 数据结构。这篇文章，来介绍一下 skiplist、dict。
skiplist 跳跃表是一种有序数据结构，支持平均 O(logN)、最坏 O(N) 复杂度的节点查找；大部分情况效率可以和平衡树相媲美，实现却比平衡树简单。
跳跃表就是 Redis 中有序集合键的底层实现之一。
无图