本文回顾了金融客户在使用OpenResty API网关时遇到的CPU瓶颈问题。通过OpenResty XRay团队的动态追踪技术，定位到pkey_rsa_decrypt函数占用44.8% CPU，影响系统性能，并提出优化建议，如引入缓存和检查RSA密钥长度。

本文回顾了金融行业客户的案例，指出APISIX网关因CPU瓶颈导致延迟问题。传统工具无法定位，OpenResty XRay通过动态追踪技术识别出占44.8% CPU的pkey_rsa_decrypt函数，揭示其对系统性能的影响，并提出优化建议。

本文回顾了一个电商平台APISIX网关的CPU瓶颈案例。传统工具无法定位问题，而OpenResty XRay通过动态追踪技术发现pkey_rsa_decrypt函数占用44.8% CPU，揭示了性能优化的关键。建议通过缓存解密结果和检查RSA密钥长度来提升系统性能。

前后端分离架构通过解耦职责，使前端专注于用户界面，后端专注于业务逻辑，适合复杂项目；而传统架构则将前后端耦合，适合小型项目。随着Web应用复杂度的增加，前后端分离已成为主流。

它把一次用户请求→检索→Prompt→模型→后处理的全链路日志、Token 成本、延迟、用户反馈全部串联起来，让开发者可以像调试传统微服务一样调试 LLM。LangFuse 用 7.4 K Star 的成绩证明：只要把一次 LLM 请求拆成可观测、可评估、可回滚的粒度，就能像治理传统微服务一样治理 AI。RAG...

本文介绍如何为Caddy服务器搭建实时监控系统，使用开源工具Prometheus和Grafana，实时监控访问量和响应时间，提升网站性能分析能力。提供详细的部署步骤和配置示例，适合个人和企业使用。

本文探讨了Java反序列化漏洞的黑盒挖掘方法，重点分析了fastjson和shiro的反序列化漏洞。通过判断数据包格式、版本和利用链，分享了具体的攻击手段及绕过WAF的技巧，强调了技术信息的参考性质及使用时的谨慎。

本文探讨了利用AI技术优化黑盒扫描器的漏洞审计流程，解决了人工复现效率低和误报率高的问题。新方案实现了从扫描到工单的全自动化，显著提高了处理速度和准确性，降低了人力成本。

上海AI Lab推出的新一代围棋大模型InternThinker，首次实现思维过程的自然语言解释，提升围棋推理能力。该模型在与李世石的对弈中表现优异，具备多样化语言风格，帮助用户理解围棋策略。通过创新训练环境InternBootcamp，InternThinker在多任务学习中取得显著进展，未来将推动科学发现与产业创新。

OpenResty XRay 是一种动态追踪工具，能够将软件系统从黑盒转变为白盒，及时发现潜在问题。它提供多角度分析，帮助开发团队深入理解系统、优化性能和解决复杂问题。通过实际案例，展示了其在 CPU 优化和硬件缺陷发现中的应用，旨在提升系统透明度和稳定性。

JNDI注入利用Java资源访问接口，攻击者可通过控制查找地址加载恶意类，实现远程代码执行。关键条件为使用低版本Java和未过滤的输入点。漏洞可通过HTTP参数或文件上传构造Payload并发送。防御措施包括升级依赖、禁用JNDI功能和加强输入验证。

本文介绍了Java反序列化漏洞的检测与利用技巧，包括协议特征识别、渗透路径、漏洞检测方法、协议级渗透技巧及防御方案。强调结合多种检测手法，关注非常规协议端口，并持续更新payload以绕过防御。

本研究解决了传统对抗机器学习方法在生成对抗样本时的独立性问题，提出了一种基于强化学习的攻击方法，能够利用过去的攻击经验来提高未来攻击的效果。研究表明，该方法在CIFAR-10数据集上的对抗样本成功率提高了19.4%，并显著减少了每个对抗样本所需的受害模型查询次数，从而展现了强化学习在对抗攻击中的强大潜力。

清华与CMU团队的研究表明，长思维链（CoT）推理能力可以通过强化学习（RL）实现，监督微调（SFT）并非必需，但能提升效率。研究强调奖励函数对CoT扩展的重要性，并指出模型具备自我纠错能力。未来的研究将集中在模型规模和RL基础设施的改进上。