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系统架构

基于大模型人工智能泵阀品控溯源管理系统平台软件

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 2601_96993302
1天前

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#能源 #人工智能 #系统架构
基于大模型人工智能的固态储氢材料逆向研发系统平台软件

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 2601_96993302
1天前

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#系统架构 #人工智能
基于大模型人工智能的四代堆多目标协同优化系统平台软件

基于大模型人工智能的四代堆多目标协同优化系统平台软件

 北京华盛恒辉科技有限公司
2026-09-15 11:59:16

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#系统架构 #人工智能
供应商断供前一天，SRM连预警都没有？

2026年，SRM正从被动的记录系统转变为主动的AI辅助编排引擎。AI正全面嵌入供应商全生命周期管理——前端智能寻源、供应商画像、物料成本预测，中端合同条款自动审核、交付风险动态预警，后端供应商绩效持续评估与改善。SRM呈现四条清晰的主线：人工智能深度渗透寻源与风控全流程；行业垂直化方案成为竞争壁垒；底层架构向生态化与iPaaS集成演进；国产替代在政策驱动下的规模化落地。SRM+AI（外挂式）智能

 zhengliebin
2026-09-14 08:42:34

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#人工智能 #重构 #系统架构 +2
多模态大模型十年演进

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。

jzwspace
2026-01-21 05:26:21

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#人工智能 #大数据 #机器人 +4
上门做饭系统架构设计：基于Spring Cloud的微服务实践与源码解析

本文介绍了一个上门做饭O2O系统的微服务架构设计与实现。系统采用SpringCloudAlibaba生态，包含用户端、厨师端和管理后台三大模块，通过Nacos实现服务注册发现，使用Seata处理分布式事务。核心设计包括：1）领域驱动划分微服务（用户、厨师、订单等7个服务）；2）订单状态机管理业务流程；3）分布式事务解决方案。关键技术实现涉及服务通信、状态流转校验和TCC补偿机制。系统支持高并发订单

 码云社区
2026-04-14 17:24:13

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#系统架构 #spring cloud #微服务
【53页PPT】一网通办大数据平台设计方案：总体架构、数据架构、功能架构、权限架构、核心子系统与功能、实施与运营

摘要：本文提出市级政务大数据平台设计方案，构建"聚、管、通、用、安"五位一体体系，通过统一数据湖与数据库归集治理多源政务数据。平台采用分层架构，包含数据管理、治理、开放、安全等子系统，实现数据全生命周期管理。重点解决数据孤岛、标准不一等问题，支撑19个领域专题应用，并通过混合云部署确保安全可控。方案通过组织架构优化和持续迭代机制，推动政务数据共享与城市治理能力提升。（149字）

数字化建设方案
2026-01-19 15:05:38

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#大数据 #运维 #系统架构 +1
多模态大模型十年演进

摘要：多模态大模型（2015-2025）经历了从特征拼接到原生融合的进化，最终实现全模态理解与物理世界交互。阶段1（2015-2020）：CNN+RNN拼凑架构，模态间存在语义鸿沟（如VQA依赖数据记忆）。阶段2（2021-2022）：CLIP和ViT实现跨模态对齐，Transformer统一文本、图像等处理（如DALL-E 2）。阶段3（2023-2025）：原生多模态（GPT-4o）、

jzwspace
2026-02-03 09:58:22

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#机器人 #中间件 #人工智能 +4
云原生模型训练十年演进

摘要：云原生模型训练在2015-2025年间经历了三个阶段演进：从早期容器化解决环境一致性问题（2015-2017），到MLOps标准化与分布式算力爆发（2018-2022），最终迈向AI-Native平台工程与内核级性能优化（2025）。2025年的技术突破包括eBPF驱动的零拷贝通信、动态算力池化及跨云热迁移，使云原生平台从通用托管环境升级为智能工厂运行时，支持万亿参数模型的自动化训练调度。

jzwspace
2026-02-08 09:59:37

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#云原生 #分布式 #人工智能 +2
深度学习十年演进

摘要：深度学习在2015-2025年间经历了三大技术范式演进：从CNN/LSTM主导的监督学习（2015-2018），到Transformer引领的大模型时代（2019-2022），最终发展为具身智能与VLA（视觉-语言-动作）模型（2025）。2025年的突破包括：端到端物理交互、eBPF内核级安全防护、世界模型预测物理演化。技术对比显示，架构从CNN转向VLA，学习方式从人工标注变为自监督+

jzwspace
2026-02-07 11:19:18

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#深度学习 #人工智能 #大数据 +3
大模型服务化十年演进

摘要：大模型服务化（2015–2025）经历了从基础API封装到高吞吐动态调度的跨越。早期（2015–2018）以RESTful API为主，面临GPU利用率低等问题；中期（2019–2022）通过连续批处理（如vLLM）和显存池化实现工业级稳定性。2025年技术进入“自治程序”阶段：eBPF实现内核级推理监控与微秒级自愈，服务端支持可编程推理逻辑（如LIPs），并通过2.5D路由优化成本。核心

 jzwspace
2026-02-08 10:01:42

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#人工智能 #算法 #网络 +4
Web系统数据中台架构实战：从设计到落地的关键路径

本文深入探讨了Web系统数据中台从设计到落地的完整路径。文章剖析了传统“烟囱式”架构的痛点，阐述了数据中台作为统一数据能力层在降本增效、赋能业务创新方面的核心价值。重点解析了统一数据模型、数据资产目录、数据服务化与数据治理四大核心支柱的设计，并提供了涵盖数据采集、存储计算、任务调度的主流技术选型与实战心法，为构建高效、可用的数据中台提供了关键指引。

d6e7f8g9h
2026-02-18 01:10:15

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#系统架构
从单系统架构到微服务架构：软件现代化的转型综述

服务在独立进程中运行，并通过轻量级、明确定义的机制进行通信以实现业务目标。尽管文献中已识别出诸多优势，但 MSA 的采用仍被视为重大挑战，无论是在开发新系统还是软件现代化方面。关于软件现代化问题，研究表明，组织对采用 MSA 持抵触态度。还有研究表明，向微服务架构的转型绝非单纯的技术决策，必须与系统最初设计的业务目标保持一致。因此，仓促的技术决策可能导致过度拆分，这种做法虽然有利于实现自主性，却往

 wVoowyO6X
2026-03-23 14:13:17

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#架构 #系统架构 #微服务
AI大模型入门指南：小白也能学会的AI核心技能，收藏学习！

AI 大模型，完整名称是“人工智能大规模预训练模型”，日常简称 “大模型”。这是基于深度学习架构，在海量多模态数据上通过大规模预训练得到，具备海量参数与通用认知能力，可通过微调、提示等方式适配多场景下游任务的人工智能模型。而我们常说的大模型很多时候特指其中最主流的分支——大语言模型（Large Language Model, LLM）。通俗的说，大模型提供底层的理解、生成、推理能力，我们日常用的聊

 程序媛饺子
2026-03-31 11:25:44

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#人工智能 #学习 #系统架构
上门做饭系统架构设计：基于Spring Cloud的微服务实践与源码解析

摘要：上门做饭系统采用SpringCloudAlibaba微服务架构，通过Nacos实现服务治理，Seata保障分布式事务。核心模块包括用户、厨师、订单、支付等微服务，使用领域驱动设计划分业务边界。关键技术包含：1）基于状态机的订单流转控制；2）OpenFeign服务调用与Ribbon负载均衡；3）TCC模式分布式事务处理。系统支持高并发订单与实时调度，未来可通过智能推荐、动态定价和物联网集成进

 小码哥068
2026-04-14 17:27:41

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#系统架构 #spring cloud #微服务
大模型微调揭秘：技术含量有多大？带你一探究竟！

本文全面综述了参数有效微调(PEFT)技术，通过添加少量参数、选择性训练或重新参数化等方式，实现大模型的高效微调。文章系统介绍了PEFT的四大分类及其在不同模型类型中的应用，并探讨了系统设计挑战与优化策略，为研究人员和开发者提供了宝贵的参考资源。

进击的码农！
2025-10-17 16:45:23

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#人工智能 #知识图谱 #架构 +2
从零开始学大模型：LLM核心原理详解（训练目标、模型结构、推理机制）

大型语言模型(LLM)是基于Transformer架构的概率语言建模器，通过预测下一个词进行训练。核心原理包括Transformer架构（词嵌入、注意力机制等）、自回归训练和语言建模。推理时采用逐词生成策略，包括贪婪搜索、Top-k采样等方法。LLM的能力来自海量数据训练、注意力机制理解上下文、大量参数的记忆能力以及微调优化。理解这些原理有助于掌握大模型的工作机制和应用方法。

进击的码农！
2025-10-18 15:58:35

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#人工智能 #产品经理 #知识图谱 +3
大数据架构设计理论与实践 - 精华复习笔记

大数据架构设计精华摘要本文系统解析了Lambda架构的理论与实践，重点剖析了其三层结构（批处理层/速度层/服务层）的设计思想与CAP理论的映射关系。通过技术选型对比表，详细阐述了Web系统各层组件（如LVS负载均衡、DUBBO服务调用、MongoDB存储等）的功能特性与应用场景。同时总结了架构优化策略，包括外网加速（CDN）和内网优化（分布式缓存）等关键技术。特别强调Lambda架构"

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2025-10-18 22:15:11

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#系统架构 #职场和发展
【2025-系统规划与管理师】第十章：云原生系统规划

系列文章见：学习视频：江山老师。

"sudo
2025-10-19 20:22:30

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#系统架构
系统架构设计师备考第49天——数字孪生体&云计算&大数据技术

数字孪生体技术通过物理实体的数字化镜像实现全生命周期管理，其发展历经NASA命名（2009）、军工应用等阶段，核心技术包括建模、仿真及数字线程。云计算按服务模式分为IaaS（高灵活）、PaaS、SaaS（高方便），部署模式涵盖公有云、私有云等。大数据技术以4V特征为核心，支撑精准分析。关键考点涉及数字孪生三维建模（需求/阶段/尺度）、云服务灵活性比较及混合云安全优势。典型应用覆盖智能制造、智慧城市

 qqxhb
2025-10-22 09:39:28

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#系统架构 #云计算 #大数据
docker命令记录（一）

‌ 该命令启动一个与Nacos配置中心集成的微服务，使用主机网络模式，配置了持久化存储和日志管理，并确保服务在异常退出时自动重启。这是一个Docker容器运行命令，用于在后台启动一个服务容器。

君不见，青丝成雪
2025-10-23 16:07:16

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#系统架构 #大数据
RDSS 与 RNSS 定位技术深度解析（三）——典型系统、应用场景、技术演进

本文作为《RDSS 与 RNSS 定位技术深度解析》系列的收官之作，直接聚焦主流定位系统，把不同应用场景的技术适配细节讲透，梳理未来技术演进方向，看完就能懂得技术落地的关键细节，理清两种技术的实战价值～我国高速公路货运车辆全部安装 RNSS 终端，管理中心可实时监控车辆位置、速度，若超速或疲劳驾驶，终端自动报警；遇台风、海盗或设备故障时，渔民可发送 “紧急短报文”（含渔船 ID、位置、灾情），地面

 星瞰物联
2025-10-24 14:52:34

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#物联网 #系统架构
从单体到微服务：千万级系统架构演进的生死抉择

我记得有个CTO朋友跟我说：“我们上了微服务后，每天晚上都要起来处理服务调用超时的问题，比之前单体架构时还累。我记得有个团队花了三个月重构单体架构，结果发现根本不需要拆分成微服务，性能已经足够支撑业务增长。我见过太多团队，日活就几千，却搞了几十个微服务，每天光服务治理就耗费大量精力。因为最终，架构的价值不在于它有多先进，而在于它能否支撑业务持续稳定地发展。有个很好的做法是：先拆一个相对独立的边缘业

 浅谈架构
2025-10-25 00:01:50

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#微服务 #系统架构 #架构 +1
系统架构设计师备考第56天——云原生架构基础

云原生架构源于企业IT痛点（资源孤岛、高运维成本）和技术演进（云计算、DevOps），通过容器化、微服务等技术实现业务轻量化与自动化。其核心原则包括服务化、弹性、可观测性等，并需避免反模式（如单体硬拆微服务）。典型架构含容器化、服务网格等，关键价值是降低开发复杂度，提升交付效率。学习需结合企业案例（如快递公司容器化）理解拆分边界与自动化必要性。（150字）

qqxhb
2025-10-28 10:18:56

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 5

#系统架构 #云原生 #微服务
系统架构设计师备考第57天——云原生架构相关技术

本文系统梳理了云原生架构核心技术，包括容器技术、微服务、Serverless和服务网格。容器技术通过Kubernetes实现标准化交付和弹性调度；微服务强调业务拆分和服务治理；Serverless提供全托管和无服务器化能力；服务网格实现基础设施层治理。文章通过旅行公司改造案例，展示了云原生在资源整合、稳定性提升等方面的实践价值，并指出关键考点和学习建议，为云原生技术应用提供全面指导。

qqxhb
2025-10-28 10:25:03

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#系统架构 #云原生 #微服务 +2
docker命令记录，日志（二）

Docker 支持多种日志驱动（json-file、syslog、journald等），主要适用于默认的 json-file 驱动。掌握这些用法可以大大提高容器化应用的运维效率。

君不见，青丝成雪
2025-11-05 09:34:41

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#docker #容器 #运维 +4
系统架构设计师备考第68天——大数据处理架构

传统数据库系统面临高并发、扩容复杂、架构臃肿等问题，催生大数据处理架构。Lambda架构通过批处理层（Hadoop/Spark）和速度层（Storm/Spark Streaming）的融合平衡实时性与准确性，但维护成本高；Kappa架构则简化设计，采用单一流处理引擎（Flink/Kafka），依赖数据重放修正错误。选择依据包括业务需求、数据规模和开发资源。Lambda适合历史数据分析（如奥运平台）

qqxhb
2025-11-06 08:39:17

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#系统架构 #大数据
【2025最新！】零基础入门大模型AI：从入门到精通的系统路径，90天从小白到专家！

文章系统介绍大模型AI学习路径，涵盖基础认知、技术准备、实践指南和应用场景。强调掌握AI已成必备技能，提供四阶段学习计划：初阶应用(10天)、高阶应用(30天)、模型训练(30天)和商业闭环(20天)，帮助读者从零基础成长为专业人才，并提供学习资源。

AGI大模型老王
2025-11-06 15:43:43

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 7

#人工智能 #系统架构 #大数据 +1