登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
分布式系统是由多台计算机或多个节点组成的系统，各节点之间通过网络进行通信和协作，共同完成一个或多个共享的任务。核心点：分布式的各个节点目标是一致的，之所以要分布式只是为了有更好的能力，能更快、更高效地承接任务。// 分布式系统的例子：分布式计算// 任务：计算1-10000的累加和// 分布式拆分：节点1：计算1-2500的累加和 → 结果A节点2：计算2501-5000的累加和 → 结果B节点3
在 HarmonyOS 的全场景协同架构与大规模分布式研发工程中。应用已不再局限于单一的移动客户端。在分布式家庭服务器、鸿蒙物联网边缘网关（Edge Gateway）以及基于 OpenHarmony 开发的工业管理系统中。我们需要一套能在鸿蒙环境下稳定运行、具备高度模块化和强类 Nest.js 风格的服务端逻辑框架。serinus作为一个基于 Dart 构建的高效后端框架。提供了一套能够实现“模块
DTS综合体验第 1 章：实验背景1.1 注意事项注意：本实验涵盖两部分实验资源，请点击第一部分创建资源后，间隔3~5秒后再点击第二部分创建资源本实验涉及到本地自建MySQL数据库及RDS for MySQL数据库，最好对MySQL和RDS有基础的了解本实验的DTS相关链路已在创建资源时创建完成，实际操作时需要自行购买，请参考官方文档选择配置规格进行购买1.2 背景知识DTS简
前后端整合前后端整合前后端整合整合CRUD前后端对接流程添加路由点击路由显示页面在api文件夹创建js文件，定义接口地址和参数创建vue页面引入js文件，调用方法实现功能多条件查询删除功能增加功能修改功能修改是用put请求还是post请求？整合阿里云OSS环境部署Java操作OSSnginx反向代理EasyExcel简介写入测试读取测试整合课程分类实现思路表格数据导入数据库树状图显示数据树形数据与
3分钟完成 华为云 Flexus X 实例 部署 Dify-LLM 平台！
Nacos在阿里云中集群部署后cluster.conf配置文件中多一个本机内网IP，此时启动客户端连接报错Nacos cluster is running with 1.X mode, can't a
因此，我们需要制定并执行一套科学的数据质量提升方案，确保数据的准确性、完整性和一致性，为集团的未来发展提供坚实的数据基础。而提升数据质量，培训推广计划是必不可少的。这就像是我们看待数据治理这个项目的效果，不能只看它处理了多少数据，更重要的是要看这些数据处理完后对业务有多大的帮助，比如是否提升了业务效率，是否为决策提供了更好的支持。在某个业务场景中，我们采用了数据清洗技术对历史数据进行了深度清洗和整
随着AI大模型和机器学习系统在各行业的规模化落地，AI系统的测试与传统软件测试相比，出现了全链路覆盖难、技术栈复杂、测试指标多元化等新痛点：传统测试工具仅能覆盖服务接口和前端页面，无法对AI系统的核心——测试数据质量和模型效果做专业校验；分散的测试工具（如JMeter做接口测试、Excel做数据校验）导致团队协作效率低，测试结果无法统一管理；AI系统的迭代速度快，数据漂移、模型退化等问题需要自动化
jenkins部署整合微服务
注意查看有没有添加测试手机号码！
阿里云分布式应用服务（EDAS, Elastic Distributed Application Service）是阿里云提供的一款支持微服务架构的PaaS平台，它帮助用户在云端构建、部署和管理分布式应用。
提示：这是一篇笔记,用来记录使用oss的操作步骤例如：由于自己的笔记总是存放不周到,导致每次找笔记的时候都比写笔记还麻烦,所有索性现在养成一个习惯,将一些笔记记录在网上,这样不仅可以脱离空间限制,而且也好管理,这次的是微服务中OSS的使用。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考记录从微服务中取出来的oss的过程和测试代码记录下使用OSS的操作步骤,以后当个cv自己的代码的超级战士。
阿里云和华为云等提供云服务的厂商都有提供容器镜像服务，比如阿里云的ACR（Alibaba Cloud Container Registry），华为云的SWR（SoftWare Repository for Container）。今天学习一下将本地镜像发布到阿里云上，虽然大家跟着官网教程走花一点时间就能学会怎么使用，但是新手难免会走一些弯路，这里就帮你规避这些弯路。本地镜像发布到阿里云1.打开阿里云
是一个基于自定义注解和 Spring 容器的短信处理器选择工厂，它让系统可以根据不同的短信渠道自动匹配到对应的实现类，实现了解耦、统一调度、高扩展性的架构设计目标。/*** 短信渠道处理器工厂类* 用于根据短信发送渠道（如阿里云、腾讯云等）动态获取对应的 SmsSendHandler 实现类。* 这是典型的【策略模式】 + 【工厂模式】结合使用，实现了解耦和统一调度。*//*** 私有化构造函数，
今天给大家带来一个好用的工具，能够将阿里云盘变成我们电脑的硬盘(将阿里云盘映射成本地磁盘)。功能：查看文件夹大小、使用第三方播放器播放视频、文件重命名、全局下载带宽控制、本地上传、本地下载、115秒传迁移到阿里云盘、网络盘、本地盘互换等效果图这里我的原系统磁盘是C盘和D盘，后面的E盘就是使用阿里云映射过来的。话不多说，上教程。一、下载工具这里需要下载Clounddrive工具，这个工具很小，使用也
官方 Skills 只能解决通用问题，真正体现团队优势的，是把自身业务工作流抽象为自定义 Skills。借助 OpenSkills，Claude Skills 不再只属于 Claude Code，而是可以作为一个独立的“能力层”，被不同的 AI 编程工具共享和复用。对于个人开发者，这意味着可以在熟悉的 IDE 中享受更强大的技能生态；对于团队和企业，这则意味着可以在工具多样化的前提下，依然构建统一
微服务引擎（Cloud Service Engine，CSE），是用于微服务应用的云中间件，为用户提供注册发现、服务治理、配置管理等高性能和高韧性的企业级云服务能力
RabbitMq 几种工作模式http://127.0.0.1:15672guest/guest消费模式1、自动模式-消费者从消息队列获取消息后，服务端就认为该消息已经成功消费。2、手动模式-消费者从消息队列获取消息后，服务端并没有标记为成功消费，消费者成功消费后需要将状态返回到服务端1.简单模式：一个生产者，一个消费者（声明队列，往里面塞值取值即可）2. work模式：一个生产者，多个消费者，每
智慧工地以物联网云平台为核心，基于智慧工地物联网云平台与现场多个子系统的互联，实现现场各类工况数据采集，存储、分析与应用。通过接入智慧工地物联网云平台的多个子系统板块，根据现场管理实际需求灵活组合，实现一体化、模块化、智能化、网络化的施工现场全过程全面感知、协同工作、智能分析、风险预控、知识共享、互联互通等业务，全面满足建筑施工企业精细化管理的业务需求，智能化的辅助建筑施工企业进行科学决策，促进施
首先，我们要理解微服务的基本需求。2GB的内存对于一个简单的微服务来说可能是足够的，例如运行一个轻量级的Spring Boot应用，但如果是多个服务并行运行，或者服务内部处理复杂的业务逻辑，内存压力可能会显著增大。结论：阿里云服务器2核2GB内存的配置在理论上是可以支持微服务架构的，但实际应用中，其性能和稳定性将受到一定的限制，更适合轻量级或小型项目的部署。2个核心的CPU在处理并发请求时有一定的
1、示例版本将以下三个依赖配置在dependencyManagement标签中。1234org.springframework.boot:spring-boot-starter-parent:2.1.6.RELEASEorg.springframework:spring-core:5.1.8.RELEASEo...
实现城市级消防维保+预警+联控+指挥全管控,解决消防设施维保巡检、隐患预警、远程控制、智能识别、培训演练、监督管理、分析研判、应急指挥全流程业务管理,智慧消防系统的前沿创新解决方案。融合了无线烟感监测、可燃气体监测、电气火灾监测、防火门监测、消防用水监测、消防主机联网、消防电源监测、消防巡检、视频智能识别九大子系统，是城市级消防联网的全套解决方案。•rabbitmq 3.6.9 使用根目录下mav
嵌入式软件因为硬件资源限制，可能存在驱动与应用耦合的情况，但对于大型项目，资源充裕的情况下，复杂的业务逻辑、后续扩展维护的需要，必须采用分层和模块化思维，这种思想就是架构模式。
jenkins部署微服务项目
摘要： 欧盟AI法案（2026年生效）要求高风险AI系统必须通过强制性偏见测试，覆盖数据、模型及输出的公平性，并符合ISO标准。该法规推动测试行业变革：传统测试技能需升级至AI公平性评估，测试成本增加30%，但催生50亿美元市场需求及“AI公平性工程师”新角色。实施偏见测试需四步框架（需求分析、测试设计、指标量化、持续监控），结合工具如Fairlearn和TensorFlow Fairness I
AI代码审查工具正在重塑测试流程，2026年VSCode插件实现"编码即测试"。精选7款工具（GitHub CopilotX+、SonarQube等）可提前拦截40%缺陷，支持测试用例生成和CI/CD集成。金融级工具误报率仅7%，电商案例显示缺陷率下降35%。未来趋势包括多模态验证和50ms级实时审查。测试团队应优先部署高检出率工具，平衡自动化与人工审查，成为质量保障核心。
随着生成式AI工具的普及，ChatGPT在软件测试领域的应用日益广泛，尤其在自动化测试用例生成中展现出高效潜力。然而，2025年以来，谷歌等科技巨头明确禁止将其用于安全测试场景。这一禁令并非空穴来风，而是源于多重技术风险与合规考量。本文从专业角度剖析其核心原因，并结合行业实践为测试从业者提供应对策略。安全测试用例常涉及敏感数据，如用户凭证、系统漏洞细节或商业机密。使用ChatGPT生成这些用例时，
2026年，软件测试行业正经历一场由AI驱动的剧变。GitHub Copilot作为领先的AI编码助手，已从“可选工具”升级为“必备技能”。猎头机构报告显示，过去一年，全球30%的测试岗位因候选人缺乏Copilot应用能力而被拒招。本文将从专业视角剖析这一现象：Copilot如何提升测试脚本效率，为何“不会使用者”面临批量淘汰，以及测试从业者如何化危机为机遇。文章结合案例与数据，为测试工程师提供实
微服务
——微服务
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
松山湖开发者村综合服务平台
人工智能6S服务平台
魔乐社区
2048 AI社区
