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05:34 PM · Oct 25 ,2025

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IT獨行俠客 - Prometheus和阿里短信服務器實現報警服務器

隨通信行業不斷的業務迭代,新的賽道為業務帶來了新變化,生態合作和渠道的規模上量給系統帶來了模式創新的同時,也帶來了更大的壓力。 同時,國際站的地域環境和當地政策法規的因素,給全球化的建設也帶來了全新的機遇和挑戰。 本文將探討雲原生時代下的網關技術,面向全球化、平台化、精細化的時代背景,如何在雲原生時代挖掘自我蜕變的契機,又如何拖着沉重的技術負債實現涅槃重生,實現高性能

雲計算 , 運維 , 系統架構 , 雲原生 , 高可用

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成都古河雲科技 - 用電安全管理系統的三大系統架構

當我們談論能源危機和碳中和時,有一個被忽略的真相正潛伏在每個開關背後——超過三分之一的工業火災與重大安全事故,都始於那些看似温順的電流。傳統用電安全如同在黑暗中摸索,而智能用電安全管理系統,正在為這張無形的能量網絡點亮第一盞燈。 當安全停留在“保險絲時代” 大多數場所的用電安全邏輯,至今仍停留在保險絲和空氣開關的物理層面——一種在故障發生後切斷電路的被動防禦。

故障特徵 , 管理系統 , 系統架構 , 人工智能 , 深度學習

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pannidekafei - 新考綱-系統架構設計師(軟考高級) 一站式通關課程

Next.js:構建現代Web應用的強大框架 download:百度網盤 隨着Web技術的快速發展,前端框架在構建高效、可擴展的Web應用方面扮演着至關重要的角色。Next.js,作為一個基於React的開源框架,自問世以來就受到了廣大開發者的熱烈追捧。本文將對Next.js進行詳細介紹,探討其優勢、特性以及在實際項目中的應用。 一、Next.js概述 Next.js是一個輕量級的React框架,

系統架構

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風華絕代的java - 一次不太成功的項目實戰:HOG特徵+SVM實現交通標誌的檢測_Meringue

一、系統架構 1.1 整體流程 1.2 核心模塊説明 顏色分割:利用HSV空間抑制光照影響(H分量閾值範圍[30°,150°],S分量0.

機器學習 , 支持向量機 , 算法 , 系統架構 , Css , 前端開發 , HTML

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float64 - ByteByteGo學習筆記:通知系統設計

引言 在當今這個信息爆炸的時代,通知系統已經成為了現代應用程序中不可或缺的重要組成部分。無論是突發新聞的即時推送、產品更新的及時告知、促銷活動的精準觸達,還是用户交互的實時反饋,通知都扮演着至關重要的角色。一個高效、可靠、可擴展的通知系統,不僅能夠提升用户體驗,增強用户粘性,還能有效地傳遞關鍵信息,驅動業務增長。 本文將深入探討如何設計一個可擴展的通知系統,涵蓋了從需求分析、高層設計到詳細設計的各

系統設計 , 系統架構 , 後端

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Veronicaaa - deepin 技術雙週報丨 Treeland 效率提升、新 QML 控制中心穩步研發中!

第三期 deepin 技術雙週報已出爐,我們會簡單列出 deepin 各個小組在過去兩週的相關工作進展,也會闡述未來兩週的大致規劃,一起來看。 DDE 針對 deepin 23 的缺陷修復與 deepin 25 的需求開發在同步穩步進行。具體進展與計劃如下: 進展: deepin 25 新 QML 控制中心穩步研發中,完成了網絡、個性化、藍牙、鍵盤等模塊的支持; 任務欄完成對 Applica

系統設計 , 操作系統 , Linux , 系統架構 , deepin

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龍蜥社區 - 龍蜥系統運維聯盟:Kindling-OriginX 如何集成 DeepFlow 的數據增強網絡故障的解釋力

編者按:2023年,龍蜥社區正式成立系統運維聯盟,該聯盟由信通院、阿里雲、中興通訊、復旦大學、清華大學、浙江大學、雲觀秋毫、乘雲數字、雲杉網絡、浪潮信息、統信軟件及聯通軟件院等 12 家單位共同發起。本文轉自雲觀秋毫,介紹系統運維聯盟成員 Kindling-OriginX 通過結合 DeepFlow 完備的網絡數據能力,自動化生成可解釋的故障根因報告。 DeepFlow 是基於 eBPF 的可觀測

系統設計 , 操作系統 , 系統架構 , 系統調用 , deepflow

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分享顆橙砍竹葉 - Nacos核心原理解讀+高性能微服務系統實戰完結無密

Nacos核心原理解讀+高性能微服務系統實戰這個主題太有共鳴了!“原理解讀”和“系統實戰”這兩個詞,瞬間就讓文章充滿了實戰的煙火氣和寶貴的經驗價值。它不是一本冷冰冰的教科書,而是一位老兵在戰壕裏與你分享的生存法則。 這篇文章可以從以下幾個維度,構建一個從理論到實踐的完整認知體系: 微服務的“靈魂”:為什麼Nacos是心臟,而非一個簡單的配置中心? 許多開發者對Nacos的初印象是“能

微服務 , nacos , 系統架構

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yabohe - 網站架構方法

架構即權衡 事物是發展變化的,事物的發展是一個過程。時間上,事物的發展過程呈現階段性特徵;空間上,每個階段必然有不同的具體業務場景。 故從時空觀來看,網站架構方法大致不外乎兩種: 時間上:分階段看待 空間上:分場景處理 對於架構而言,沒有銀彈,只有trade-off。架構師則需要階段性場景化思考,然後權衡利弊,解決問題。 問題描述 任何大的事物必然都是從小事物發展起來的,當系統業

網站架構 , 系統架構

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NocoBase - 美航通過 NocoBase 節省了 70% 的物流系統升級成本

NocoBase 是一個極易擴展的開源無代碼開發平台。完全掌控,無限擴展,助力你的開發團隊快速響應變化,顯著降低成本,不必投入幾年時間和數百萬資金研發,只需要花幾分鐘部署 NocoBase。 NocoBase 中文官網 官方文檔 關於美航 成立於 2004 年的美航是一家綜合性國際物流企業,主要業務集中在泛太平洋航線。美航主營無船承運國際貨運代理業務,同時將貨櫃服務拓展至全球各大港口。憑藉優質服務

系統設計 , 低代碼 , 系統架構

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織信informat - 智能工廠四大核心繫統:ERP/PLM/MES/WMS規劃架構圖詳解

現在只要一説數字化,老闆們第一個問題常常是:“我們是不是該上個系統?” 這個問題不算錯,但如果你的理解是:“我們上一兩個系統就能解決企業的所有問題”,那基本就走偏了。 就拿“供應鏈”來説,這是一條跨組織、跨部門、跨系統的大鏈條。 從客户下單、企業接單、計劃安排、原料採購、生產製造、倉儲配送、客户交付,每一個環節背後,其實都對應着一類系統在支撐。 所以企業要想把數字化基礎打好,最繞不開的就是這幾個系

低代碼 , erp , 系統架構

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mob64ca13f937ae - AI 開發不僅僅是算法訓練,六節課幫你快速瞭解地平線 AI 軟硬件產品開發全過程 - 極術社區

隨着人工智能技術的快速發展,AI玩具已經從簡單的語音交互升級為具備情感識別、自適應學習、多模態交互等能力的智能夥伴。本文將從核心技術、系統架構、開發挑戰等方面,深入分析AI玩具開發技術。 一、AI玩具的核心技術組成 AI玩具的開發涉及多個技術領域,主要包括: 1. 語音交互技術 自動語音識別(ASR) 用

架構 , 後端開發 , 系統架構 , 人工智能 , 解決方案 , 語音識別 , Python

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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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代碼工匠傳奇 - 架構設計(2)-架構設計原則

背景 系統架構中對系統性能設計的解決方案之一:“阿姆達爾方案”。書中還有個完全看不懂的公式,理解起來腦仁痛(不懂…)但發現很有價值,便系統的學習一下。 例題試先做一下,帶着疑問點再看定律。 例題:假設某一功能的處理時間為整體系統運行時間的60%,若使該功能的處理速度提高至原來的5倍,則根據阿姆達爾定律,整個系統的處理速

運行時間 , 加速比 , 後端開發 , 系統架構 , 系統性能 , Python

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float64 - ByteByteGo學習筆記:系統設計中的估算技巧

在系統設計中,估算系統容量和性能需求是一項至關重要的技能。 一、二次冪(Power of Two) 在處理分佈式系統時,數據量可能會變得非常龐大。為了進行正確的計算,瞭解數據量單位的冪次是非常關鍵的。一個ASCII字符佔用1字節(8位),下面是一些常見的數據量單位: 2^10(1千):1千字節(KB) 2^20(1百萬):1兆字節(MB) 2^30(10億):1吉字節(GB) 2^40(

系統設計 , 系統架構 , 後端

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mob64ca1404476b - AI緣起 —— 達特茅斯會議 - 行者AI的個人空間 -

AI元人文:共識錨定的基石——語境主權 引言 在人工智能價值交互的探索中,"共識錨定"機制以其三級操作體系展現出解決價值衝突的潛力。然而,在當下的學術探討中,這一理論框架背後存在着一個不曾談及卻至關重要的基石——語境主權。這個看似新穎的術語,實則揭示了人類社會千百年來默會運行的核心慣例,是維繫各個領域價值秩序的"隱形操

設計規範 , 大數據 , 架構 , 後端開發 , 系統架構 , 人工智能 , Python

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百度Geek説 - AIAPI - 轉向AI原生檢索

導讀 大型語言模型(LLMs)展示了非常強大能力,但在實際應用中仍舊有一些問題需要解決,比如幻覺現象、在垂類細分場景下的知識更新較慢,以及在回答中缺乏透明度(模型黑盒問題)等。檢索增強生成(RAG)是在使用LLM回答問題之前,從外部信息系統中檢索最新,最相關的信息,再借助LLM的生成能力,生成準確的結果。在多方論文和文獻中,RAG已被證明其有效性。 百度作為全球最大的中文搜索引擎,收錄了超過千億的

系統架構 , 檢索系統 , 數據結構化

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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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