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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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RestCloud - iPaaS全面選型指南

專業iPaaS廠商產品方案 專業iPaaS廠商指的是隻專注於投入到iPaaS產品研發的創新型企業(如RestCloud)。專業公司不僅具備了豐富的行業集成經驗和深厚的專業知識，更以其獨特的視角和專注的態度，成為了iPaaS領域的佼佼者。相比於那些綜合性軟件企業，他們更加專注於iPaaS產品的研發和創新，從而在這一領域中取得了卓越的成就。 專業的iPaaS廠商的研發團隊深入探索集成技術的前沿，以創新

架構設計 , ipaas , 系統架構

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mb691d8fa7dc4b1 - mapvthree Engine 設計分析——二三維一體化的架構設計

mapvthree Engine 作為二三維一體化渲染引擎的核心，其設計理念既不同於傳統地圖引擎，也不同於純粹的 3D 渲染引擎。本文將從架構設計的角度，深入分析 Engine 如何巧妙地融合兩種設計範式，創造出獨特的二三維一體化架構。 注： mapvthree 是 JSAPI Three（百度地圖 JavaScript API Three）在代碼中的命名空間。

yyds乾貨盤點 , mapvthree , 架構設計 , three.js , Engine , 二三維一體化 , 前端開發 , Javascript

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mob649e81583204 - endPostable already set

在軟件開發和IT運維過程中，遇到“endPostable already set”問題通常意味着我們在某個操作中重複設置了相同的狀態。這可能會導致系統的功能異常或者性能下降。本文將詳細記錄我們解決這一問題的全過程，包括背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、故障覆盤和覆盤總結。 背景定位 在最近的項目中，我們的業務場景要求有較高的併發能力，並且系統需要處理大量的用户請求。在處理過

System , 運維 , 架構設計 , aigc

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u_16213350 頭像

mob64ca12dcc794 - stable diffusion lora代碼

在藝術和科技的交匯點，深度學習圖像生成技術如“Stable Diffusion”正在快速演進。在這個背景下，如何利用“LoRA”（Low-Rank Adaptation）技術來優化和定製模型，成為了一個重要的話題。通過記錄解決“stable diffusion lora代碼”問題的過程，我將其分為幾個模塊：背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、覆盤總結與擴展應用。 在背景定位中，我

技術選型 , 架構設計 , aigc , 深度學習

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得物技術 - 得物多活架構設計之路由服務設計

一 、背景 隨着公司的業務發展，每次穩定性故障帶來的影響越來越大，提供穩定的服務，保證系統的高可用已經變成了整個技術部面對的問題。基於這種背景，公司開展了多雲/多活的技術項目，本人有幸參與了 “次日達” 項目【1】的異地雙活改造方案的設計。想以此來淺談一下我對多活乃至全球化的一些技術方案的認知。 多活架構系列的文章我會按照總體技術方案、雙活/全球區域化部署技術、網絡調度技術、性能優化以及SRE五大

服務 , 架構設計 , 架構 , 架構模式 , 路由

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u_16175521 頭像

mob649e8169b366 - Fitten copilot

Fitten copilot 是一個集成了智能助手功能的工具，它具備了在多元化任務中提供高效輔助的能力。隨着計算技術的飛速發展，開發者們常常面臨如何簡化複雜邏輯和增強工作效率的挑戰。而“Fitten copilot”正是基於這一背景而孕育出來的解決方案，旨在幫助開發者提升生產效率，優化技術工作流程。 初始技術痛點 在開始這個項目時，我們面臨多個技術痛點，這些痛點主要體現在：

架構設計 , aigc , 解決方案 , 開發者

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vivo互聯網技術 - vivo 服務端監控架構設計與實踐

一、業務背景 當今時代處在信息大爆發的時代，信息藉助互聯網的潮流在全球自由的流動，產生了各式各樣的平台系統和軟件系統，越來越多的業務也會導致系統的複雜性。 當核心業務出現了問題影響用户體驗，開發人員沒有及時發現，發現問題時已經為時已晚，又或者當服務器的CPU持續增高，磁盤空間被打滿等，需要運維人員及時發現並處理，這就需要一套有效的監控系統對其進行監控和預警。 如何對這些業務和服務器進行監控和維護是

服務器端 , 架構設計 , 監控工具

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 互聯網高可用架構探討 | 京東雲技術團隊

高可用指標與問題 高可用，英文單詞High Availability，縮寫HA，它是分佈式系統架構設計中一個重要的度量。業界通常用多個9來衡量系統的可用性，如下表： 既然有可用率，有一定會存在不可用的情況。系統宕機一般分為有計劃的和無計劃的，有計劃的如日常維護、系統升級等，無計劃的如設備故障、突發斷電等。我們對此作如下分類： 1.設備故障：機房斷電、硬盤損壞、交換機故障。 2.網絡故障：網絡帶寬

架構設計 , 架構 , 高可用 , 架構師

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六邊形架構 - 手搓RPC框架系列（二）：核心功能實現與架構原則應用

文 / Kenyon，資深軟件架構師，15年軟件開發和技術管理經驗，從程序員做到企業技術高管，專注技術管理、架構設計、AI技術應用和落地。 由於公眾號推流的原因，請在關注頁右上角加星標，這樣才能及時收到新文章的推送。 引言 在上一篇文章中，我們基於架構設計原則設計了RPC框架的基礎架構。今天，我們將進入實戰階段，實現RPC框架的核心功能，包括服務代理、序列化、網絡通信等模塊。在實現過程中，我們將重

架構設計 , 架構 , rpc

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mob649e816704bc - ollama 拉取的模型存儲在那個目錄下的

在使用Ollama進行模型拉取時，常常面臨的問題是模型存儲位置的確認。瞭解這一點，對於開發者及運維人員來説極為重要，因為它直接關係到後續的模型使用和管理。在接下來的文章中，我們將詳細記錄關於“ollama拉取的模型存儲在那個目錄下”的解決過程，內容分為多個模塊，涵蓋背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、故障覆盤以及擴展應用。 背景定位 在日益增長的AI模型需求中，開發人員在使用

架構設計 , aigc , 解決方案 , 開發者

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mob64ca12ea10ec - ollama多顯卡分佈

在當今高性能計算需求日益增加的背景下，分佈式處理能力顯得尤為重要。在此情況下，Ollama多顯卡分佈的實施成為了一個技術聚焦點。利用多顯卡的優勢能夠顯著提高模型的訓練和推理速度，但同時也帶來了分佈式計算環境中資源管理的不確定性和複雜性。 背景定位 隨着AI模型的發展，對計算能力的需求也在不斷攀升。以深度學習模型為例，單張GPU往往無法滿足訓練複雜模型的要求，分佈式計算因此成為了必

技術選型 , 架構設計 , aigc , 資源管理

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20214843 頭像

龐然大悟 - 2025年的攻堅覆盤、技術拆解與趨勢預判

回望過去一年的技術工作，從項目攻堅的挑燈夜戰到日常開發的細水長流，積累了諸多實踐經驗，也對技術本質與行業趨勢有了更深刻的認知。本文以筆記形式，梳理這一年的核心沉澱：項目攻堅覆盤、核心技術深度拆解、未來技術趨勢預判，以及開發中實用的避坑填坑技巧，既是對過往的總結，也為後續工作錨定方向。 一、項目攻堅覆盤：在問題中突破，在覆盤裏成長 這一年最難忘的是高併發訂單系統的重構攻

服務器 , 壓測 , 架構設計 , Nginx , 核心技術

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u_16175449 頭像

mob649e81583204 - Stable Diffusion 清理被佔用的顯存 秋葉包

在使用人工智能圖像生成模型如 Stable Diffusion 時，用户常常遇到顯存被佔用的問題。這一現象不僅會影響模型的性能，還可能阻礙用户的正常使用。用户的需求簡單明瞭：希望能有效地清理被佔用的顯存。這個問題的解決和優化過程可以分為幾個重要的部分。 背景定位 隨着生成對抗網絡（GAN）、擴散模型等技術的迅速發展，Stable Diffusion作為圖像生成領域的佼佼者，被越來

架構設計 , aigc , 解決方案 , 性能提升

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poemyang - 從硬盤I/O到網絡傳輸：Kafka與RocketMQ讀寫模型及零拷貝技術深度對比

消息寫讀 在Kafka的數據存儲架構中，一個主題由一個或多個分區組成。在物理存儲上，每個主題-分區都對應着硬盤上的一個獨立目錄，而消息數據則以日誌段文件（Log Segment）的形式存儲在這些目錄中。隨着數據的不斷寫入，當一個日誌段文件達到預設的大小（例如1GB）或時間閾值時，它會被關閉並變為只讀，同時一個新的可寫日誌段文件會被創建。這個過程稱為日誌滾動（Log Rolling）。

架構設計

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mob649e816209c2 - ollama linux連接GPU

在現代的計算機圖形學和深度學習領域，將處理大規模數據任務和快速運算的能力與高效的計算硬件結合是一個極具挑戰的技術需求。尤其是對於利用 GPU 進行加速的計算任務，確保 Linux 系統與 GPU 的良好連接和性能優化是實現高效運算的基礎。本文將詳細記錄解決“ollama linux連接GPU”問題的全過程，包括背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、故障覆盤以及擴展應用。 背景定位

數據 , 架構設計 , aigc , 迭代

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dayong_59b0e68b1ed0d 頭像

六邊形架構 - 常見的架構設計原則、方法和模式：從理論到落地的全景指南

文 / Kenyon，資深軟件架構師，15年軟件開發和技術管理經驗，從程序員做到企業技術高管，專注技術管理、架構設計、AI技術應用和落地。 由於公眾號推流的原因，請在關注頁右上角加星標，這樣才能及時收到新文章的推送。 引言 大家好，我是Kenyon！上一篇文章我們聊了架構設計裏面的基本設計原則——《SOLID》，如果把架構設計比喻成是一棟大廈，那麼SOLID就是這座大廈的“地基”，後續所有的架構設

設計模式 , 架構設計 , 架構師

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IT外文選刊 - 打造企業級AWS基礎架構-架構的腳手架

作者 | MICHAŁ KAPICZYŃSKI 譯者 | IT外文選刊 微信原文 外文鏈接： https://grapeup.com/blog/read... 硅谷電視系列節目中曾經對Cloud的解釋是，“this tiny little area which is becoming super important and in many ways is the futu

amazon-web-services , 可擴展性 , 服務器端 , 架構設計 , 架構

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六邊形架構 - 架構設計的終極悖論：越完美越脆弱，過早地做優化反而是殺死初創公司的第一兇手！

關注我，獲取更多企業級架構和AI實踐與落地的深度指南。 大家好，我是Kenyon，一名在技術領域摸爬滾打快20年的技術老兵。之前跟大家分享過《DevOps平台的架構設計》和《大數據架構的設計》，這次我想跟大家聊一聊互聯網公司基礎架構的設計與搭建：我們如何構建一套既穩定可靠又能支撐未來業務增長的基礎架構？是否一開始就需要像大公司那樣採用微服務、K8s、服務網格這些高大上的技術棧？ 這個問題很有代表性

架構設計 , 系統架構 , 架構師

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京東雲開發者 - 如何做好架構設計，架構設計有章可循嗎？ | 京東雲技術團隊

設計一個系統的過程，就是建造一座大廈的過程，架構設計的質量直接決定了大廈的質量。 在我們進行系統的架構設計時，總是會遇到一系列的問題，比如一個大型系統的架構應該如何起步，從哪裏開始設計？系統是否應該劃分成多個模塊，應該怎麼劃分模塊才更加的合理？亦或是覺得產品提出的需求非常不合理，完全影響我們正常的架構設計！對於非功能性的需求，我們是否可以得過且過，不去重視？ 這些問題，讓我們在剛開始架構設計時手足

架構設計 , 架構 , 架構師

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mob649e8168b406 - langchain本地RAG

在這篇博文中，我們將深入探討“langchain本地RAG”的實現。在這個快速發展的技術時代，RAG（檢索增強生成）成為了許多企業獲取信息的常用工具。本文將從背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、覆盤總結和擴展應用幾個方面，詳細闡述如何成功實施本地RAG模式。 背景定位 在當今的企業環境中，大量的信息生成需求促使了對高效信息檢索和生成的渴望。藉助於RAG技術，企業能夠更快速、精

架構設計 , aigc , 解決方案 , 迭代

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悲傷的斑馬 - 去中心化、主從架構、HA 傻傻分不清？1分鐘看懂核心差異，架構設計面試穩了！

面試被問“系統架構選型”時，是否總被“去中心化”“主從架構”“HA（高可用）”繞暈？這三個概念看似複雜，實則邏輯清晰。本文用1個比喻+3張對比圖，幫你1分鐘理清關係，從此架構設計不踩坑！ 一、核心概念速覽：用“開公司”比喻理解 假設你要開一家連鎖餐廳，需要設計一套“管理員工（服務節點）”的架構： 去中心化：沒有總店長，每家分店（節點）自主決策，互相協作（如P2P網絡）。 主從架構

架構設計

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Barrior - SchemaRender v1.8.0，一個庫約等於半個後台管理系統

前言 通常，一個後台管理系統包含的主要功能有： 數據搜索、表格展示、編輯與刪除等常規操作。 表單的編輯、展示等處理。 其他特定業務功能。 如下圖： SearchTable SchemaRender v1.8.0 近期發佈，完善了 SearchTable 表格組件功能的最後一公里。 至此可以簡單高效地實現上圖的主要內容（搜索+表格內容展示）。 代碼示例： import { Button,

表單 , 後台管理 , 架構設計 , Javascript

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南城 - 多級緩存設計思路——本地 + 遠程的一致性策略、失效風暴與旁路緩存的取捨

在多級緩存的世界裏，性能與一致性從來不是朋友，而是一對需要精心調和的冤家 在高併發系統架構中，緩存是提升性能的利器，但單一緩存層往往難以兼顧極致性能與數據一致性。多級緩存通過分層設計，將數據冗餘存儲在距離應用不同層次的存儲介質中，實現了性能與成本的最佳平衡。本文將深入探討本地緩存與遠程緩存的協同策略，分析數據一致性保障機制，並提供應對緩存失效風暴的實用方案。 1 多級緩存架構的本質與價值 1.1

架構設計

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dayong_59b0e68b1ed0d 頭像

六邊形架構 - 別再盲目地堆砌技術了！大部份大數據項目的失敗，都是因為架構設計沒做對！

關注我，獲取更多企業級架構和人工智能應用實踐和落地的深度指南。 大家好，我是Kenyon。最近有朋友向我請教："勇哥，我們公司上了一套大數據的平台，投入了不少的資源，可運行了半年多了，數據的處理還是慢得離譜，投入的成本居高不下，分析師整天抱怨數據的質量差，領導對此也不太滿意。請問這大數據架構設計到底應該怎麼搞呢？" 嗯，這個問題實在是太常見了。作為一名參與設計和落地多個企業級的大數據平台的架構師，

大數據 , 數據採集 , 架構設計 , 系統架構 , 數據處理

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