技术博客

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Apache Airflow工作流调度

本文深入剖析了Apache Airflow作为工作流调度系统的核心架构、源码实现与性能模型。文章超越了基础使用，面向资深开发者，重点解析了调度器的主循环机制、多种执行器（Local、Celery、Kubernetes）的底层性能差异与适用场景，并详细解读了任务状态机等关键算法。通过面向AI/ML场景的实战案例（如实时特征工程与LLM微调流水线），展示了Airflow在复杂数据与智能管道中的编排能力。同时，文章提供了生产环境配置调优指南、监控指标体系，并分析了Airflow的技术演进、固有局限性以及相较于Dagster、Prefect等新兴方案的定位。最终为不同层次的开发者提供了从入门到架构深度的分层行动建议。

2900559190 2025-10-16 59

AI驱动的蛋白质结构预测优化

本文探讨了将ChatGPT等大型语言模型与深度学习框架（如TensorFlow）结合，以优化蛋白质结构预测的创新方法。文章指出，蛋白质序列可视为一种“语言”，而大型语言模型能从中提取语义特征，弥补传统预测方法在精度和效率上的不足。通过代码示例展示了多模态架构设计、先验知识注入及混合精度训练等关键技术，显著提升了预测准确性和可解释性。尽管仍面临计算资源需求和模型幻觉等挑战，这种融合方法为蛋白质结构预测与设计开辟了新路径，有望推动生物技术领域的突破性进展。