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摘要: 未来十年(2025–2035),多模态大模型(MLLM)将向端到端原生、多任务智能体平台演进,核心能力包括原生多模态、任意输入输出、边缘化及合规治理。发展分为三阶段:原生化起步(统一表征)、扩展规模化(多模态智能体)、普适治理化(机器人/公共服务)。北京将聚焦工业质检、政务文档等场景,需解决模态偏差、长尾泛化等挑战,最终实现可规模化、可治理的实体世界智能交互。
在 Java 微服务中,Saga + 事件驱动是最有效的分布式事务处理方式,能平衡一致性和可用性11</grok:render]。如果你的项目规模大,建议从 Seata 或 Axon 开始实验。实际落地时,先评估业务对一致性的需求(强 vs 最终),避免过度工程化。如果你有具体场景(如电商或金融),我可以给出更针对性的代码或架构建议!优先避免分布式事务。
正如李飞飞在她的自传中的说的:人工智能算法不是像传统算法那样,被告知该做什么,而是通过数据来学习该做什么,这也是本文想要表达的核心内容。
API网关是一个反向路由,屏蔽内部细节,为调用者提供统一入口,接收所有调用者请求,通过路由机制转发到服务实例。API网关是一组“过滤器Filter”集合,可以实现一系列与核心业务无关的横切面功能,如安全认证、限流熔断、日志监控。
微服务提升业务弹性的同时带来跨服务性能盲区,需全链路分析平台定位瓶颈。文章剖析调用链复杂、故障定位难等挑战,详解优测等平台的原理与差异,给出选型维度和分步落地路径,助力企业在合规可控下实现高效性能治理与优化。
一开始我是有下载1.x的其他版本,他是需要输入账号密码的,初始账号密码是,nacos acos,然后很操蛋的事情来了,因为是停留在登录页面,所以他是要求你输入密码,但是2.4.3没有初始账号密码,所以点击登录一直提示账号密码失败,当时很纳闷,没改过密码呀,怎么就是不对呀,纳闷了好久,后面不小心关了链接,重新点击http://localhost:8848/nacos,他进去了,他进去了!nacos之
本文主要介绍如何使用 技术栈,从零构建一个简易但完整的,涵盖核心业务流程、关键技术选型及关键代码示例,适合作为毕业设计或中小规模 O2O 项目参考。
本文分析了代驾系统的市场前景与技术实现方案。随着汽车保有量增长和酒驾管制趋严,2022年代驾市场规模达210.4亿元,需求从一线城市向三四线城市延伸。技术方案建议采用Vue+Uniapp前端、Java SpringBoot后端、MySQL数据库,配合高德地图API实现定位功能。虽然市场竞争激烈,但个性化需求仍存在发展空间,结合移动互联网技术进步和政策支持,代驾系统开发仍具市场潜力。
本文从测试工程师视角剖析Serverless架构在实际应用中的成本陷阱。显性成本如请求次数、执行时长等易被低估,而隐性成本(冷启动延迟、测试调试复杂度、可观测性建设、安全验证等)更为致命。文章揭示四大陷阱:性能黑盒导致SLA不稳定、无状态设计引发数据一致性问题、供应商锁定风险、配置复杂性带来的账单爆炸和安全漏洞。建议测试团队将成本纳入非功能需求测试、强化混沌工程、建立全链路可观测性、评估供应商中立
本文分析了云数据库加密架构的几种解决方案,重点探讨了IaaS、PaaS和SaaS环境下的数据加密实现方式。在IaaS层面,介绍了存储层加密、卷存储加密(基于实例和代理)以及对象存储加密的特点和局限性。
本文介绍了在线问诊系统的核心架构与技术实现。系统采用三层架构:接入层支持多终端访问,服务层包含音视频引擎、电子处方平台和AI预问诊助手,数据层满足医疗安全要求。AI技术实现智能分诊、病历结构化录入和辅助决策支持,提升诊疗效率。技术栈采用SpringBoot+MyBatisPlus+MySQL后台,UniApp用户端和Vue+ElementUI管理后台。系统提供定制化服务,配套完整开发文档和操作视频
2024年3月至2024年10月,我参与了某零售企业电商交易中台升级改造项目的开发与架构管理工作,项目团队共18人,我担任后端架构师兼项目核心开发。该中台承载企业线上商城、小程序、第三方分销平台的全量交易业务,核心功能包含商品管理、订单结算、支付对接、库存扣减、售后维权、营销活动等。原系统采用传统单体架构,部署在物理服务器上,存在明显短板:版本迭代需全量发布、促销大促高峰期极易出现服务卡顿、故障定
大模型学习没有捷径,但有科学的路线。2026年的行业竞争,早已告别“只会调用API”的初级阶段,企业更需要懂原理、会实战、能落地、可优化的复合型AI人才。这套四阶段学习路线,从零基础筑基到高阶落地进阶,层层递进、贴合行业刚需,只要稳步跟进、坚持项目沉淀,3-6个月即可从入门小白成长为具备企业级开发能力的大模型从业者,顺利适配AI行业的就业与技术升级需求。
文章摘要: 该项目基于Spring Boot 4.x与Spring Cloud Alibaba 2025.1.x,构建了一个覆盖微服务全场景的完整示例项目,包含16个模块,整合Nacos、Sentinel、Seata、Dubbo、gRPC等10+核心组件。核心亮点包括: gRPC服务发现桥接,通过自定义DiscoveryClientNameResolver实现Spring Cloud与gRPC生态
文章开始之前,我给大家推荐一个人工智能学习网站,首先说我之前是完全不涉及人工智能领域的,但是我尽然看懂了,以后老哥我就要参与人工智能了。如果你也想学习,《大话云原生》系列文章。此专栏的前两篇文章。
好处二是可以实现熔断,当被调用的服务不正常的时候,在这里可以返回托底数据。每天晚上凌晨,会有自动化的脚本将Docker镜像通过编排部署一个完整的环境,然后跑集成测试用例,集成测试用例应该是基于API的,很多的公司是基于UI的,这样由于UI变化太快,还有UI不能覆盖所有的场景,所以还是建议UI和API分离,通过API进行集成测试,有了每天的测试,才能保证每天晚上的版本都是可以交付的版本,也保证我们微
所有的微服务(通过配置Eureka服务信息)到Eureka服务器中进行注册,并定时发送心跳进行健康检查,Eureka默认配置是30秒发送一次心跳,表明服务仍然处于存活状态,发送心跳的时间间隔可以通过Eureka的配置参数自行配置,Eureka服务器在接收到服务实例的最后一次心跳后,需要等待90秒(默认配置90秒,可以通过配置参数进行修改)后,才认定服务已经死亡(即连续3次没有接收到心跳),在Eur
深耕技术领域多年,全网累计影响力覆盖10W+开发者,荣获CSDN特邀作者、技术专家等多项认证,担任CSDN新星计划技术导师,专注Java企业级开发与小程序生态建设。直观的模板语法结合强大的指令系统,让复杂的用户交互变得简洁明了。灵活的渐进式设计:可从简单的视图层库扩展至完整的SPA解决方案 丰富的生态系统:Vue Router、Vuex/Pinia、Vue。响应式数据流:基于依赖追踪的响应式系统,
聊Serverless之前,先说说为什么选Playwright。我们之前用过Selenium,也短暂试过Cypress。Selenium的问题是太“重”了——需要单独管理WebDriver,不同浏览器版本还要操心驱动兼容性,维护成本不低。Cypress在当时只支持Chrome系浏览器,跨浏览器测试这块短板比较明显。Playwright是微软开源的项目,原生支持Chromium、Firefox、We
Surging Engine-CLI 通过 Semantic Kernel 与 LLamaSharp 的 AI 赋能,实现了从 “传统工程化工具” 到 “智能化开发平台” 的跨越,而可扩展的标准化函数插件化体系,则为插件化 Agent 的落地提供了坚实基础。这一革新不仅解决了微服务开发的效率痛点,更开启了 “.NET 微服务 + AI” 的全新范式 —— 让 AI 成为开发者的得力助手,让微服务开
Docker Swarm 是docker原生集群管理系统,它将一个Docker主机池变成了一个虚拟主机,只需要使用简单的API就可以实现与Docker集群的通信。从Docker 1.12.0开始,Docker Swarm就内置于Docker引擎中了,不需要单独安装配置。节点架构无标题swarm node从物理上讲,一个swarm 就是若干个安装了Docker的物理机或虚拟机,这些主机上的Docke
因此,当你通过 request.getHeaderNames() 获取枚举迭代器时,暴露出来的迭代值自然就是小写的形式了。但需要特别注意的是,虽然遍历出来是小写,由于规范要求“大小写不敏感”,且 Tomcat 底层查找逻辑做了忽略大小写的兼容,所以当你使用指定 key 去获取时: request.getHeader(“appKey”)、request.getHeader(“APPKEY”) 以及
文章摘要: 近期“前端已死”的讨论引发行业热议,但从2026年视角看,前端行业并未消亡,而是面临技术迭代与AI冲击的转型期。前端技术边界不断拓宽,但市场岗位缩减,供需失衡加剧。AI工具已能替代基础编码工作,企业更青睐掌握AI的全栈开发者。从业者需深耕高门槛技术领域(如WebGL、Node服务等),同时拥抱AI工具提升效率,强化业务思维。新人建议转向大模型应用等新兴赛道,抓住AI红利期。行业淘汰的是
当您翻开此书,您正踏入一场数据与智慧的修行。机器学习,并非冰冷的符码,而是机器模拟人类洞察世界的法门。本书将带您,以Python为舟,泛游于算法之海。我们不只传授“术”,更探求其后的“道”——从数据的生灭流转中观照规律,于模型的迭代演进里体悟得失。愿您合上书卷时,收获的不仅是驾驭数据的技能,更有一双洞悉复杂、化繁为简的“智慧之眼”。现在,让我们一同启程。
NIO线程数到达1000(达到设置的最大值)、thread线程2000多(用的Async没有用线程池设置)、Hystrix线程3000多、数据库连接100多、少量redis和mq的线程。因为没有用线程池导致thread线程会不停的进行创建,这里需要改成线程池配置,另外涉及到@Async的使用方式不规范问题。Hystrix线程没有进行配置,或配置没有生效,导致线程也是不停的进行创建,也同时涉及到Hy
通过业务解耦、独立部署、按需迭代的架构优势,彻底解决了传统单体系统迭代难、定制贵、稳定性差、运维繁琐的核心痛点,能够完美适配本地单店个性化定制、连锁门店规模化拓展的双重需求,为健身系统长期功能迭代、硬件适配、运营优化提供稳定的技术支撑。结合自助健身业务场景,整套系统可标准化拆分为网关服务、核心用户服务、硬件对接服务、订单营销服务、数据统计服务、系统运维服务六大独立业务模块,各模块职责单一、独立开发
过去两年,AI Coding 的新词来得很密:Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering、Loop Engineering。
系统使用Spring Cloud微服务技术对业务进行拆分,前端使用Vue进行页面交互,后端用MySQL做数据存储层,整体采用B\S架构。普通用户可以进行注册登录、留言互动、活动报名、签到管理等操作,管理员可以对资源、信息总控管理以及通知发布进行操作。系统依靠RESTful接口来实现各个模块之间的高效协作,大大提高了活动信息处理的速度以及系统的可扩展性。从实际运行情况可知,系统可以很好地支持高并发签
本文探讨了微服务架构带来的新挑战及应对策略。主要分析了网络通信、性能延迟、运维成本、组织架构调整和集成测试五大问题,并提出五点最佳实践:合理划分服务边界、明确服务使命、独立数据存储、采用聚合器通信模式、避免过度微服务化。文章指出微服务适合大型新系统、敏捷小团队和历史遗留系统重构,但对小型项目和高实时性系统则不适用。最后强调微服务需要结合具体技术框架实施,为后续讲解SpringCloud生态做铺垫。