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ML/AI

1. Python 做 AI 应用的性能考虑
2. vLLM 启动时加载 LLM 全过程解析
3. LLM 推理过程详解
4. 智能体与用户间通信协议
5. AI 应用的记忆
6. BERT 系列模型的进化：RoBERTa
7. BERT 系列模型的进化：DeBERTa
8. BERT 系列模型的进化：DeBERTa V3
9. 深度学习模型与大模型
10. 如何训练一个模型（pre-train）
11. 如何微调一个模型（fine-tune）
12. 把模型变成推理服务
13. vLLM入门
14. Text-Embedding 模型选择
15. 测试大模型的推理性能
16. RAG入门
17. Agent入门
18. Tool-Calling入门

Golang

1. GMP：Go 并发的基础
2. Go 写并发程序的模式
3. 通过可观测分析 go web apiserver 性能
4. 使用 go pprof 定位 web apiserver 性能瓶颈
5. Go实现一个轻量工作流

Kuberbetes/Docker

1. PaaS应该是一种什么形态？
2. Kubernetes调度原理和扩展方法
3. 调度：koordinator 如何支持混布
4. Batch Schedule 和 Volcano 的实现
5. Kubernetes编排原理和定制（CRD）
6. CRD Controller多副本选主
7. CRD Controller 事件机制的设计
8. 在Kubernetes中使用GPU
9. Kubernetes的核心编排调度能力们
10. Configmap热更新原理
11. Pod生命周期状态
12. OpenKruise的CloneSet如何利用Pod状态实现原地变更
13. Kubernetes的组件以及交互过程
14. Docker的隔离原理

可观测

1. 基于可观测生态的 AIOps
2. 基于 eBPF 的可观测技术
3. OpenTelemetry 的设计
4. Prometheus 横向扩展
5. Prometheus 数据压缩