某次问题排查，最终隐掉完所有业务逻辑后，化简为如下的简单代码：来看一下，这个的bcountiszero会打印吗？

POLLIN接收缓冲区可读，对端断开及tcp连接也属于可读。LT模式下：接收缓冲区可读就会触发；ET模式：状态改变了，比如接收缓冲区从空不空，才会触发一次读。

nginx在tcp连接上有2个如下配置：tcpnodelayon，tcpnopushoff。这两个配置在tcp连接中的具体原理如何呢？在网络拥塞控制领域，我们知道有一个非常有名的算法叫做Nagle算法

HR的转型时刻：AI如何重塑招聘新范式传统招聘模式正面临严峻挑战。数据显示，一场典型校招往往需要处理3000份简历、面试400人，最终仅录用5人。当用人部门以“感觉不对”否定前期所有努力时，猎头费、差旅费、误工费等成本已累积至惊人数字，单个核心岗位招聘成本

AI招聘系统的变革与升级招聘领域的静默革命：AI重塑人才选拔的核心逻辑招聘失误的成本往往被企业低估，一次糟糕的雇佣决定，可能让企业付出该职位年薪30%50%的直接成本，还会引发团队士气受损、培训资源浪费等连锁反应。传统面试模式下，HR依赖主观判断和有限的简

AI破局招聘困局：从决策困境到效率新生企业往往低估招聘偏差带来的隐性损耗：一次不合适的雇佣，除了造成该岗位年薪三成到五成的直接开支浪费，还会引发团队协作阻滞、培训投入打水漂等一系列问题。传统招聘中，HR仅凭主观印象和简历上的零散信息做判断，很容易让真正的人

在这个深度伪造技术泛滥的时代，鉴伪需求已覆盖金融、媒体、政务、医疗等多个领域，从合同核验到音视频识别，本质都是通过捕捉“伪造痕迹”区分真伪，而这一过程离不开海量多场景数据的训练，数据的质量与数量直接决定鉴伪技术的识别精度，成为行业竞争的核心关键。

你手机里那个流畅刷视频的App，背后可能藏着上千台电脑在同时发力——它们有的负责存你的账号信息，有的处理视频流，有的推荐你可能喜欢的内容。这些电脑彼此不认识，却像一支默契的交响乐团，共同完成你的一次点击。而让这支“数字乐队”不乱套的指挥家，就是分布式操作系

一、引言为什么同样是做RAG，有的效果拔群，有的却差强人意？分块（Chunking）策略可能是那个被你忽略的关键环节。什么是Chunk？AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段，这

1.为什么要分区？分区（partitions）也被称为分片（sharding），通常采用对数据进行分区的方式来增加系统的可伸缩性，以此来面对非常大的数据集或非常高的吞吐量，避免出现热点。分区通常和复制结合使用，使得每个分区的副本存储在多个节点上，保证数据副