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不熄炎 - 秒殺系統設計

秒殺系統是電商、票務等場景的高併發、高可用、高性能的典型分佈式系統，核心挑戰在於瞬時流量洪峯、庫存超賣、接口防刷和數據一致性。以下是一套完整的秒殺系統設計方案，從架構分層、核心技術到關鍵細節逐一拆解。 一、 秒殺系統核心痛點 瞬時高併發：秒殺開始瞬間，QPS 可能達到平時的數十倍甚至百倍，極易壓垮數據庫。 庫存超賣：多用户同時扣減庫存，若未做好併發控制，會出現庫存為負的情況。 接口防刷：惡

JAVA

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率性的開水瓶 - 2024 CRM品牌深度橫評：從客户管理到供應鏈協同，誰是企業數字化的最優解？

引言 隨着中小企業數字化轉型進入“深水區”，CRM系統已從“銷售工具”升級為覆蓋“客户-團隊-進銷存-供應商”的全業務協同平台。企業需要的不僅是“存儲客户信息”，更是“打通業務鏈路、提升組織效率、連接上下游”的綜合能力。 本文選取8款主流 CRM 品牌（超兔一體雲、Free CRM、SugarCRM、Freshworks（Freshsales）、飛書CRM、紅圈營銷、釘釘CRM、銷售易），從客户管

框架 , 模塊化 , 後端

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sevencoding - 劍指offer-52、正則表達式匹配

題⽬描述 請實現⼀個函數⽤來匹配包括' . '和' * '的正則表達式。模式中的字符' . '表示任意⼀個字符， ⽽' * '表示它前⾯的字符可以出現任意次（包含0 次）。 在本題中，匹配是指字符串的所有字符匹配整個模式。例如，字符串" aaa "與模式" a.a "和" ab*ac*a "匹配，但是與" aa.a "和" ab*a "均不匹 配 示例1 輸⼊: "aaa","a

後端

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Fw惡龍 - 「譯」軟件開發的演進：從機器碼到 AI 編排

原文地址：The Evolution of Software Development: From Machine Code to AI Orchestration 原文作者：Deepak Gupta 本文永久鏈接：https://segmentfault.com/a/1190000047484494 譯者：ChatGPT 校對者：Fw惡龍 大型科技公司現在已有約 30

chatgpt , 翻譯

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yy_6938e777a8137 頭像

Jackyy - 如何選擇實時行情 API：對比、實踐與接口推薦

在量化交易、行情監控、策略回測以及金融數據分析系統中，實時行情數據 API幾乎是所有系統的基礎組件。 對於開發者來説，行情 API 不只是“拿價格”的工具，其穩定性、延遲、數據粒度都會直接影響策略表現和系統可靠性。 本文將從行情 API 的核心價值、常見技術形態、主流平台對比入手，並結合實際落地流程，説明如何將實時行情 API 接入到系統中。文中會以一個多市場行情 API 作為示例，幫

API

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AiFly - 單GPU運行N個專家模型：Multi-LoRA的低成本實戰——從法律專家到代碼專家

  對於個人或小公司有部署使用本地大模型的需求，但由於業務需求直接部署一個開源的通用大模型又不滿足需求。這時常見的解決方案是使用RAG方案或微調模型方案。微調是使用領域知識訓練模型，使模型其具備相應的領域知識能力。微調後模型可獨立生成相應的領域知識，無需再通過RAG方案問答時通過上下文提供對應的領域知識。   模型私有化部署對顯卡資源的消耗比較高，對於一個4B模型BF16部署的資源已經達到9GB(

AI

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悲傷的煎雞蛋_cQXuXF - 後端：沒空，先自己 mock 去！

前言 後端開發忙，不給你接口？ 後端抱怨你在測試過程中，頻繁的給髒數據？ 後端修個接口很慢沒法測試？ 有了 mockjs ，這些問題將迎刃而解。不要 998，pnpm i 帶回家！ 真這麼絲滑？ 請看我的使用方式： 當後端接口無法滿足要求，且不能及時更改時。例如後端返回 { "err_no": 0, "err_msg": "success", "data": [ {

程序員 , 後端 , 前端

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zz_687de23306895 頭像

德迅雲安全_珍珍 - 2025年網絡安全大崩潰 從國家攻防到企業生死戰

2025年12月，全球網絡安全領域正經歷前所未有的嚴峻挑戰。從美國國防部遭遇的29.7 Tbps DDoS攻擊，到沃爾沃87萬員工信息泄露，再到中國烏海市某醫院因網絡安全防護不到位被罰款2萬元，網絡安全事件頻發，影響深遠。這一系列事件不僅揭示了當前網絡安全形勢的嚴峻性，更凸顯了從國家到企業層面加強網絡安全防護的迫切性。 國家攻防：網絡空間的"暗戰" 2025年，國家層面的網絡攻擊事件頻發，

網絡安全

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SelectDB技術團隊 - Apache Doris AI 能力揭秘（四）：HSAP 一體化混合搜索架構全解

AI 時代正在重塑數據庫的角色。過去，數據庫主要為人類分析者提供報表與查詢能力；而現在，越來越多的查詢來自智能代理（Agent），它們會自動檢索知識、過濾數據、組合多種信號，並將數據庫作為“實時信息源”支撐推理與決策。 這一根本性變化，對數據庫的檢索能力提出了全新挑戰。傳統單一的搜索模式（無論是關鍵詞還是向量搜索）已顯不足，在應對複雜多模態的 Agent 查詢時，往往在缺乏結果的全面性、語義的精確

agent , 數據庫 , 人工智能 , apache

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zz_687de23306895 頭像

德迅雲安全_珍珍 - 一文了解什麼是零信任

一、什麼是零信任 零信任是一種安全策略。要求所有用户在訪問有權限要求的企業IT系統或應用前，都必須經過身份驗證、授權並持續驗證。 之所以稱之“零信任”，是因為它基於“永不信任、始終驗證”的原則。任何用户或設備在其身份和授權得到驗證之前都不被信任，不能訪問資源。這個概念在2010年，由Forrester Research 分析師 John Kindervag首次提出。 零信任不但適用於企

網絡安全 , 零信任

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cnolnic - PySpark ML常用轉換器

一、核心架構圖 二、角色分析 在Driver端，通過Py4j實現在Python調用Java的方法，即將用户寫得PySpark程序“映射”到JVM中，例如，用户在PySpark中實例化一個Python的SparkContext對象，最終會在JVM中實例化Scala的SparkContext對象 在Executor端，則

spark , 大數據 , big data , PySpark ML常用轉換器 , JAVA , Python

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鏡舟科技 - 鏡舟科技與察言觀數（AskTable）完成產品兼容互認，攜手開啓智能數據分析新篇章

近日，領先的企業級分析型數據庫廠商鏡舟科技與數據智能平台察言觀數（AskTable）完成產品兼容互認。此次互認包括開源版 StarRocks 和企業版鏡舟數據庫，雙方將在技術生態與商業應用層面深度協同，打通從“極速數據存儲”到“自然語言智能分析”的完整鏈路，共同為企業客户提供更高效、更智能的數據決策解決方案。 底層基座：極速統一，穩如磐石 鏡舟數據庫（Mirrorship）是基於 StarRoc

數字化轉型 , 人工智能 , starrocks , 數據分析 , 查詢

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數據庫知識分享者 - 雲原生數據倉庫 AnalyticDB Supabase 商業化正式上線！

AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基於開源 Supabase 深度增強的全託管應用開發平台。它提供數據庫、用户鑑權、邊緣函數等核心功能，並結合阿里雲基礎設施，提升性能和安全性。與開源自託管方案相比，該平台具備全面的託管能力，支持按需選擇計算與存儲規格，原生支持支付寶、微信等第三方 OAuth 功能，彌補了開源方案的不足，保持與 Supabase Cloud 一致的

觀點 , 資訊 , adb , 阿里雲 , 數據庫

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mob649e816ab022 - ollama怎麼雙GPU

ollama怎麼雙GPU 在深度學習和高性能計算的領域，利用多個GPU的並行處理能力可以顯著提升計算性能。在實際應用中，使用如Ollama這類大型模型時，雙GPU的配置顯得尤為重要。然而，在配置過程中，許多用户會遇到無法成功啓用雙GPU的情況。本篇文章將詳細記錄和分析這一問題的解決過程，幫助其他開發者避免類似的障礙。 問題背景 在利用Ollama進行模型訓練時，用户通常期望能

System , 加載 , aigc , 深度學習

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安義12 - 填補excel缺失時間列

填補指定時間段內缺失的連續時間。 extract_time4.py # -*- coding:utf-8 -*- # @author:Ye Zhoubing # @datetime:2025/12/17 16:23 # @software: PyCharm import pandas as pd # 讀取 Excel df = pd.read_excel("轉換後文件.xlsx")

時間段 , 原始數據 , 代碼人生 , Python

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百度安全 - 首家！百度大模型安全護欄榮獲信通院大模型安全護欄能力評估優秀級

12月12日，百度大模型安全護欄在中國信通院泰爾實驗室的大模型安全護欄能力評估中，憑藉多模態審核、安全代答及攻擊攔截等能力維度的出色表現，斬獲最高級別的“優秀級”評級。此前，百度大模型安全護欄的紅線代答模型已於2025年6月獲得中國信通院“大規模預訓練模型（文本生成功能）安全認證增強級”的認證。至此，百度大模型安全護欄為行業內擁有“雙安全證書”最高級別認證的AI護欄產品。 在多模態大

安全防護 , 網絡安全 , 安全意識

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許國棟 - 技術如何真正驅動業務增長：打通研發—銷售—客户的閉環實踐

在 B2B 企業級中，增長的瓶頸常常不在功能能不能做，而在研發、銷售與客户是否圍繞同一份價值定義做決策。本文提供一套可落地的閉環實踐：用結果語言替代功能語言，拉通從線索到續費擴容的價值流，用分層指標把取捨變成事實決策，並用機制與組織能力把技術驅動業務增長固化為系統能力。 要點總結 技術驅動業務增長 = 用可驗證的客户結果，把機會—交付—採用—續費擴容連成一條閉環鏈路。 先對齊“價值語言”：把“客户

項目管理 , 研發管理

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字節墨海星 - SpringBoot + FFmpeg實現一個簡單的M3U8切片轉碼系統 - 個人文章

JAVA：Spring Boot 集成 FFmpeg 實現多媒體處理 文章目錄 JAVA：Spring Boot 集成 FFmpeg 實現多媒體處理 一、簡述 二、為什麼選擇 FFmpeg 1、準備工作 2、集成方案 三、實踐樣例 1、定

Spring Boot , 文心一言 , aigc , JAVA , 應用場景 , 多媒體處理 , ffmpeg

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棉花糖 - aix系統查看db2的地址

prtconf 查看機器基本配置 vmstat查看機器運行情況 pwd 查看當前路徑 errpt 查看出錯信息 調用使用過的歷史命令 先輸入 set -o vi (只需輸入一次)以後只要 先按Esc鍵再按k鍵就可以調出歷史命令，連續按k則連續調出歷

大數據 , calendar , 數據倉庫 , aix , server , JAVA , aix系統查看db2的地址

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mob649e815da088 - ollama使用gpu啓動 docker

ollama使用gpu啓動 docker的過程並不簡單，特別是在需要訪問GPU資源以加速模型推理時。下面我們將詳細介紹備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、遷移方案及擴展閲讀方面的內容，以確保在處理這一問題時具備全面的解決方案。 備份策略 為了確保數據的安全與完整，我們需要制定合適的備份策略。首先，備份流程如下所示： flowchart TD A[開始備份] --

數據遷移 , bash , aigc , Docker

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阿里云云原生 - 雲監控 2.0 日誌審計：打破雲端安全審計的數據壁壘，UModel 實體建模是關鍵！

作者：孫玉梅 背景 在現代雲環境中，安全合規與故障溯源面臨着如下問題： 控制面與數據面的割裂：雲端的資源變更（如 OpenAPI 調用）與底層的運行時行為天然處於兩個平行的觀測維度。 異構數據的孤島效應：K8s 的編排事件、ECS 的系統日誌以及雲產品的操作記錄分散在不同的存儲介質中，缺乏統一的上下文關聯。 這種多維度的碎片化導致運維與安全團隊深陷“數據豐富但信息貧乏”的困境。當異常發生時

阿里雲 , 雲原生 , 監控工具

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KubeSphere - Kubernetes v1.35 重磅發佈 ：邁向更現代、更穩定的生產級基礎設施能力

北京時間12月17日，在 Kubernetes 社區的共同努力下，Kubernetes v1.35 正式發佈。本次版本更新包含 60 項增強功能，其中 17 項為穩定版功能，19 項為測試版功能，22 項為早期版功能。本次版本的代號為 Timbernetes（世界樹），象徵着 Kubernetes 生態在不斷生長的同時，也在持續修剪枝葉、加固根系，為未來的基礎設施形態提供更加穩固的支撐。 從整體

後端

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項目管理小胡 - 項目規劃與執行方法全流程：時間管理、團隊協作與風險控制怎麼做？

做不好項目規劃與執行，往往不是排期不夠細，而是缺少可運轉的執行系統。建議先對齊目標與驗收，明確範圍邊界與變更規則，再梳理依賴與關鍵路徑；用里程碑+緩衝做進度（時間）管理，用固定節奏和阻塞清單促協作，並用風險清單+升級機制控風險（可放在 ONES 等項目管理工具統一維護）。 我以為“排期不夠細”，後來發現是“執行邏輯沒搭好” 我第一次獨立負責項目時，做了一個“看起來很專業”的排期表：任務拆到天、每個

項目管理工具 , 項目管理 , 項目管理軟件

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.8DZne - npm包發佈403錯誤

錯誤現象 執行 npm publish 命令發佈包時，遇到以下錯誤 npm error 403 403 Forbidden - PUT `https://registry.npmjs.org/xxxx` - Two-factor authentication or granular access token with bypass 2fa enabled is required to publi

npm , 前端

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