登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
多 Agent 该不该拆，你可能见过两种截然相反的答案。2025 年 6 月 12 日，Cognition 公开劝人别在生产里搭；隔一天 Anthropic 却贴出评测，多 Agent 比单跑 Claude Opus 4 高 **90.2%**。
分布式柔性作业车间调度（DFJSP）同时涉及工厂选择、机器分配和工序排序，并要求生产过程与跨工厂物流协同。现有研究大多只考虑单个工厂内部的运输，忽略了跨工厂运输以及运输资源的异构性。本文研究带异构运输资源约束的分布式柔性作业车间调度问题（DFJSPHT），以最小化最大完工时间（makespan）为目标，提出一种端到端深度强化学习（DRL）调度方法。论文构建异构析取图，统一表示工厂、机器、工序和运输
本文介绍了Redis作为网络服务程序的核心机制，包括逻辑数据库划分与SELECT切换、RESP协议通信，以及C++客户端hiredis和redis-plus-plus编程实践，帮助开发者从命令行操作过渡到业务程序自动访问Redis。
本文设计一款基于 STM32/51 单片机的三路超声波测距智能报警系统。系统采用 HS-04 超声波模块采集前方、左侧、右侧距离信息，利用 DS18B20 采集环境温度完成声速补偿，降低测距误差。系统搭载 LCD1602 液晶实时展示三路测距数据，支持按键自定义两级报警阈值；根据障碍物距离实现分级蜂鸣报警，距离越近蜂鸣频率越高，并通过独立 LED 指示灯区分各路模块报警状态。系统借助 ESP826
本文设计一套基于 STM32 或 51 单片机的主从式无线温度采集报警系统。系统由主机与从机构成，依靠 NRF24L01 射频模块实现无线数据通信。从机搭载 DS18B20 传感器采集环境温度，并将温度数据无线发送至主机；主机利用 LCD1602 液晶实时展示温度数值，支持按键自定义温度上下限阈值。当采集温度超出设定区间时，主机驱动 LED 指示灯与蜂鸣器实现声光报警。系统测温范围覆盖 - 55℃
到这里，《Redis 系统知识完全拆解》上、中、下三篇就全部结束了。回顾征途上篇，我们看懂了单机到集群的架构史诗、RESP 协议的极简美学、五大金刚的数据秘笈，以及 Pipeline 与 Lua 的底层对决。中篇，我们钻进了fork()与写时复制的内核缝隙，理清了过期与淘汰的微妙权衡。下篇，我们跃升为架构师，手持 Redis 利刃，斩落分布式锁与缓存三大魔头。整个互联网架构，一半是缓存，一半是数据
7、了解分布式系统设计与开发、负载均衡技术，系统容灾设计，高可用系统等知识；6、全面、扎实的软件知识结构，掌握操作系统、数据结构、网络等专业知识；1. 参与交易平台的设计、开发与测试，实现交易策略、风控等需求；4、编程基本功扎实，熟练C/C++开发语言、常用算法和数据结构；#幻方#明汯#九坤#鸣石#天演#进化论#佳期#量化研究员#C++5、熟悉TCP/UDP网络协议及相关编程、进程间通讯编程；春招
分布式数字身份的最大价值不是把纸质证件“电子化”，而是让身份属性以可验证、可撤销、可最小披露的方式流动。把凭证生命周期和业务会话分开，用一次性请求、防重放和完整验证链守住边界，才能真正减少隐私暴露，而不是制造另一套集中式身份数据库。
挖掘机、装载机、自卸车、起重机、推土机、压路机、绝缘斗臂车、电力抢修车……筑城世纪为工程机械企业定制了工程车模型，精准还原挖掘机、装载机、自卸车等设备外观与结构，并实现动臂伸缩、铲斗举升、车厢翻转等动作模拟。本文结合筑城世纪模型（2008年成立，18年专注工业模型、能源电力沙盘、教学实训模型定制，服务范围覆盖全国，控制系统自主研发，已为国机集团、国家电网、清华大学等500+企事业单位提供沙盘定制服
鸿蒙的分布式数据管理能力（DistributedKVStore）能让同一华为账号下的多设备共享轻量键值数据，是"手机改了设置、平板自动生效"这类体验的核心。但很多开发者第一次用就遇到"同步失败"。本文基于论坛问题「分布式数据管理 Preferences 跨设备同步失败」，把前置条件和正确写法一次讲清。
上次我把 RabbitMQ 集成到项目中，但是每次使用 RabbitMQ 时都去 New 一个连接，导致并发起不来，所以这次我们就给 RabbitMQ 加一个连接池。为了偷个懒，我直接用 ChatGPT 教我加。
通往智能制造的可行之路
©PaperWeekly 原创 ·作者 |避暑山庄梁朝伟背景随着 ChatGPT 的火爆出圈，大模型也逐渐受到越来越多研究者的关注。有一份来自 OpenAI 的研究报告 (Scaling laws for neural language models) 曾经指出模型的性能常与模型的参数规模息息相关，那么如何训练一个超大规模的 LLM 也是大家比较关心的问题，常用的分布式训练框架有 Megatr..
自8月底训好自己的1.5B的LLM后，一直都没有发布一个完整的技术报告，不少小伙伴私信我催更，千呼万唤始出来。豁然开朗：搞定全流程之后，对LLM确实豁然开朗不少，不过，发现要学的新东西更多了…尤其是这三个月，qwen, meta, anthropic等等发布的好文章实在太多了，真不想落下，没时间"反刍"当年的剩饭。Reasoning兴趣：对reasoning更感兴趣了(其实训1.5B模型的初衷，就
逻辑引擎的规则动态加载是指在逻辑引擎运行时，可以根据特定的条件或触发事件，动态地加载或卸载规则的功能。这种功能可以帮助用户根据不同的业务需求或运行环境，快速调整或更新逻辑规则，提高逻辑执行的灵活性和效率。规则库动态加载 在逻辑引擎的设计中，规则库通常是一个独立的模块，用于存储和管理逻辑规则。通过规则库的动态加载，可以实现在运行时添加、删除、修改和查找规则的功能。具体实现方法可以采用数据库、缓存、消
3 个行业案例用真实数据证明了 PolarDB-X 在分布式 JOIN 领域的绝对领先地位：电商平台提速 100 倍、金融风控提速 37 倍、物流运单提速 25 倍。阿里云瑶池数据库旗下的 PolarDB-X 通过 Broadcast Join（延迟 50ms）、Shard Join（QPS 92 万）和全局二级索引（加速 23～41 倍）三大核心能力，让跨库关联查询从"不可能"变为"毫秒级"。1
（一）研究背景国家发展改革委发布的《关于推进 “上云用数赋智” 行动 培育新经济发展实施方案》中，“数字孪生” 技术与云计算、人工智能等前沿技术一样，受关注程度上升到国家高度。近年来，在数实融合的大背景下，数字孪生以其全息映射、仿真推演、分析预测、实时交互等能力，正成为企业全面深化数字化转型的核心支撑技术之一。生成式人工智能（AIGC）则为人类社会打开了创造世界的大门，有望在各个领域带来生产力的革
又给自己开了个天坑要填，在给自己挖坑这件事儿上，我一直都很清新脱俗…求鼓励求建议，要不然感觉很难坚持下去了哈哈哈…如果对这个系列有什么想法和诉求，十分欢迎交流讨论！
具身智能（Embodied AI / Embodied Intelligence）：基于物理身体、通过多模态感知与环境实时交互，在"感知—认知—决策—行动"闭环中自主学习并完成任务的智能系统。有身体（Embodiment）：智能的载体不是服务器里的参数，而是有自由度、有惯量、会受力、会磨损的物理实体——机械臂、轮式底盘、双足人形、四足机器狗，甚至无人机与手术导管。能交互（Interaction）：
的 HDMI over IP 分布式方案，用一颗 over IP 单芯片 SoC，把 4K60 视觉无损视频、USB 透传、100 米起跳的长距离与分布式矩阵 / 视频墙统一到一张标准以太网上——可替代 Aspeed 的 KVM 角色，并覆盖部分 Valens 的长距离分发场景。、国家高新技术企业。如果你正在评估分布式矩阵、长距离 HDMI 传输，或想用 IT9205 替代 Aspeed 的方案或
近年来，随着自动驾驶技术的发展，多车辆协同控制成为了研究热点。其中，异构车辆的协同控制由于其复杂性更具挑战。本文针对单向拓扑结构下异构车辆的控制问题，提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的方法。该方法将每个车辆的控制问题分解为局部优化问题，并通过信息传递机制实现车辆之间的协调。通过仿真验证了该方法能够有效地控制异构车辆，并能够适应不同的交通状况和车辆特性。关键词： 分布式模型预测控制，异构
1.背景介绍数据仓库和数据湖都是大数据领域中的重要概念，它们在数据存储、管理和分析方面发挥着重要作用。然而，在实际应用中，数据质量和准确性是影响数据分析结果的关键因素。因此，数据清洗和预处理在数据仓库和数据湖的应用中具有重要意义。数据清洗是指对数据进行去噪、去除重复、填充缺失值、数据类型转换等操作，以提高数据质量。数据预处理则是针对特定的数据分析任务对数据进行特定的处理，以提高数据分析效果...
Rabbitmq官方提供了可视化工具：Management Plugin。
ntpdate同步在使用ntp同步内网中某台服务器的时间ntpdate 10.1.x.x出现以下错误：the NTP socket is in use, exiting这是因为ntp服务处于开启状态，如果关掉ntp服务：systemctl stop ntpd则会出现另一个错误，如下；通过百度，会看到各种复制、不经验证、乱七八糟的东西，结果不言而喻全是失败。no server s...
rabbitMQ问题定位
Kafka 配置SASL_PLAINTEXT安全认证
电动汽车（EV）将在未来的交通系统中广泛使用。尽管这些电动汽车不受控制的充电将威胁电网的稳定性，但兼容的能源交易政策可以为电网提供有益的服务，并保持系统的可持续性。本文利用大宗费率关税，引入了批发定价政策。利用多目标方法同时解决成本降低和负载均衡服务的问题。由于集中式问题的计算复杂度很高，因此采用了博弈论方法来设计电动汽车的分散控制器。此外，引入了MPC方法，以处理未来几个小时内系统状态的计划外偏
该程序方法复现了《基于改进多元宇宙算法的主动配电网故障定位方法研究》_郑聪，建立了含分布式电源的主动配电网故障定位方法，通过构建期望故障电流状态函数和评价函数(膨胀率函数)来实现配电网单点及多点故障区段定位。本文复现该文献故障定位部分模型，算法采用的是粒子群算法，采用33节点系统模型，实现对文献单点故障和多点故障共8个算例的验证，证实方法的有效性。
上面我们构建了一个最小的训练和推理流程。大多数时候开发者需要自定义一个训练流程和对应的数据集。选择一个启动训练的方式，界面方式可以使用上述的web-ui命令（swift web-ui），命令行方式可以参考：注意命令行具有很多可调节参数，可以查看文档来查看这些参数的具体意义。如果想要了解训练流程可以查看训练代码了解超参数的拼接和处理可以查看超参数的处理代码了解所有支持的模板可以查看模板的拼接选择一个
近些年，在万物互联概念的驱动下，无人驾驶汽车以其预期可观的经济效益和市场价值，无论在学术界还是产业界都已经成为新兴的研究热点。除此之外，汽车新四化中的‘电动化’要求车辆在驱动形式上由传统的发动机驱动转变电机驱动。其中，电驱动可分为集中式驱动和分布式驱动，分布式驱动又可划分为轮边电机驱动和轮毂电机驱动。轮毂电机以其便于驱/制动防滑、主动横摆控制、差动助力转向、车身运动姿态控制、传动链短、驱动效率高等
代码从初始化参数、构建地图开始，通过 Voronoi 划分与覆盖路径规划，让无人机搜索目标，找到目标后进行集合与救援，过程中利用卡尔曼滤波处理数据，最后进行可视化展示与结果保存。
06年，NVIDIA公司发布了CUDA，它是建立在NVIDIA的GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型。CUDA编程使得可以更高效地利用GPU的并行计算引擎来解决复杂的计算问题。近年来，GPU在深度学习领域取得了巨大成功，基于GPU的并行计算已成为训练深度学习模型的标准。需要强调的是，GPU并非独立运行的计算平台，而是需要与CPU协同工作的。它可以视作CPU的协处理器，在提及GPU并行计算时，实
rocketmq进阶消息基础默认情况下，producer会轮询的将消息发送到每个队列中（所有broker下的Queue合并成一个List去轮询），提高系统吞吐力。这样分布带来的问题，就是从全局上不能做到顺序性（很多时候也并不需要全局上的顺序性）。消费完后的消息去哪里了？消息的存储是一直存在于CommitLog中的，由于CommitLog是以文件为单位（而非消息）存在的，而且...
近期，AI 创新圈再次发布重磅产品更新。OpenAI 全新旗舰版多模态模型 GPT-4o 横空出世，其打通文本、图像、视频的富媒体理解能力以及敏捷的智能化对话，将 AI 助手的人性化表达效果，提升至更高水平。从技术源头来看，AI 大模型的卓越表现，得益于高效的 AI 训练与推理的过程，这正需要有规模化的云计算作为算力支撑。“云+AI”两者之间才能如鱼得水、相辅相成。
鲁棒MPC、分布式MPC与学习型MPC：三种“进化版”模型预测控制
摘要： Seata分布式事务未生效，异常后数据库未回滚。排查发现Seata未正确代理数据源（undo_log无数据）。
指定位移消费在上一节中我们讲述了如何进行消费位移的提交，正是有了消费位移的持久化，才使消费者在关闭、崩溃或者在遇到再均衡的时候，可以让接替的消费者能够根据存储的消费位移继续进行消费。试想一下，当一个新的消费组建立的时候，它根本没有可以查找的消费位移。或者消费组内的一个新消费者订阅了一个新的主题，它也没有可以查找的消费位移。当 __consumer_offsets 主题中有关这个消费组的位移信息过期
联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）和分布式卡尔曼滤波（Decentralized Kalman Filter）是两种用于多传感器融合的技术，它们在处理雷达和其他传感器数据时都具有重要的应用价值。1. **联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）**：- 联邦卡尔曼滤波是一种将多个卡尔曼滤波器的估计结果进行集成的技术。在雷达系统中，如果存在多个雷
引出背景：基础模型发展得很迅速，但是由于不同的法律法规，收集基础模型的训练数据还是具有一定的难度和挑战性通过联邦学习，可以在各个客户端协作训练神经网络，而不需要集中本地数据。来减轻客户端的计算负担和通信开销新出现的问题：以往的研究大多集中在单一模态上，而忽略了跨客户端的数据异构性的存在，为了解决这个新出现的问题，这篇论文提出了一个新的框架——联邦双适配器教师双适配器教师DAT通过正则化客户端本地更
Hadoop MapReduce作为第一代分布式计算框架，虽然具有可扩展性和容错性，但存在磁盘I/O瓶颈、编程模型复杂、实时性差和迭代计算效率低等局限性。
目录一、回顾1.性能测试2.负载测试3.压力测试二、性能指标1.tps2.吞吐量3.rps4.qps5.hps三、可靠性测试和容量测试1.可靠性测试2.容量测试四、性能测试1.自己搭建2.独立环境3.云服务器用的是无线网吗？一、回顾1.性能测试： 通过工具，模拟一定量的并发用户数，向服务器发起请求，获得性能指标。不知道被测试的系统到底需要多少并发用户数，所以猜一个并发用户...
近年来，无人机技术飞速发展，在军事、民用等领域得到了广泛应用。集群无人机作为一种新型的无人机应用模式，凭借其协同作战能力、任务分担效率以及抗干扰性等优势，在目标跟踪、灾害救援、环境监测等方面展现出巨大潜力。其中，精确的定位是集群无人机协同工作的基础，而传统的集中式定位方法受限于通信带宽、计算能力以及单点故障等问题，难以满足集群无人机协作定位的需求。因此，分布式协作定位技术应运而生，成为近年来研究的
OAuth2 是一个基于令牌的安全验证和授权框架。他允许用户使用第三方验证服务进行验证。 如果用户成功进行了验证， 则会出示一个令牌，该令牌必须与每个请求一起发送。然后，验证服务可以对令牌进行确认；
一个世界模型可以被形式化为一个条件概率预测系统st1fθstatst1fθstatsts_tst：时刻ttt的世界状态（可以是像素、点云、隐向量等）ata_tat：时刻ttt执行的动作（可以为空，即纯预测）st1st1：模型预测的下一状态fθf_\thetafθ：参数为θ\thetaθ的预测函数（通常是神经网络）pst1∣statstWorldModelθstat。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！大数据真好玩点击右侧关注，大数据真好玩！Flink作为新一代的大数据处理...
分布式
——分布式
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AI编程社区
AI硬件创业社区
openEuler 社区
HarmonyOS开发者社区
人工智能6S服务平台
AtomGit AI 社区
乐奇 Rokid 开放社区
EazyDevelop社区
DAMO开发者矩阵
天工造物局
