Triton Inference Server模型部署与扩展实践
使用 NVIDIA Triton 部署多框架模型服务，配置并发与动态批处理、GPU/CPU 资源与隔离，提供性能优化与监控验证方法。
模型
Supabase 权限模型 Row Level Security 实战
基于 Postgres RLS 的细粒度权限控制，结合 Supabase 认证实现行级访问隔离与最小权限原则的落地。
Pointer Events：统一输入模型与压感
使用 Pointer Events 统一鼠标、触控与触控笔输入，读取类型与压感，并配合捕获与无障碍策略提升交互质量。
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）合理的建模提升分析性能与可维护性，避免过度复杂化或冗余。一、模型与特征星型：维度扁平化，查询简单但冗余更高。雪花：维度规范化，冗余低但查询复杂。二、维度与事实维度设计：层级与缓慢变化维（SCD）治理。事实表：粒度与度量与外键设计。三、查询与性能预聚合与物化
全链路压测与容量规划（负载模型、SLA 与瓶颈定位）
构建真实负载模型开展全链路压测，依据 SLA 与 p95/p99 指标进行容量规划，并提供可验证的瓶颈定位与优化方法。
File System Access API 实战与权限模型
解析 File System Access API 的权限与交互模型，介绍文件/目录句柄与用户手势要求，构建安全可控的本地读写能力。
WASI 0.2 与 WebAssembly 组件模型：跨语言与可组合能力
概述 WASI 0.2（Preview 2）稳定版与组件模型的现状，说明 WIT 接口、跨语言可组合与运行时支持，并给出工程实践建议与限制。
ReBAC 授权模型与 Zanzibar 设计（权限图、传播与缓存）
解析基于关系的授权（ReBAC）与 Google Zanzibar 架构，说明权限图、传播与缓存策略，并提供可验证的设计与测试方法。
NVIDIA Triton Inference Server 模型仓库与调度治理（2025）
NVIDIA Triton Inference Server 模型仓库与调度治理（2025）一、模型仓库与版本仓库：统一模型仓库布局；记录版本与配置（模型仓库）。热加载：支持在线加载/卸载；灰度发布与回滚。二、并发与批处理并发：设置实例与并发（并发）；限制热点模型资源。Batch：启用动态批处理（B
