工业大模型（Industrial Foundation Model）是面向制造、能源、交通等重资产行业的“行业级 GPT”，其五层架构决定了数据-知识-决策的流转效率、模型可信度和落地成本。掌握基础设施层、基座层、模型层、交互层、应用层的职责边界与协同机制，是工业数字化架构师与 AI 产品经理的核心能力。

云计算服务模式定义了资源抽象层级和责任分担边界，形成从基础设施到应用的全栈服务金字塔。三种模式共同构成云计算的服务交付模型核心框架。

关键成功因素法由John Rockart提出，用于信息系统规划，帮助企业识别影响系统成功的关键因素，从而确定信息需求，指导信息技术管理。该方法通过识别关键成功因素，找出关键信息集合，确定系统开发优先级，并从组织目标出发，经过目标分解、CSF识别、性能指标识别，最终产生数据字典。

在快速迭代的数字化时代，选择合适的软件开发方法直接影响项目成败。本文系统梳理了12种主流开发方法论，涵盖传统模型、敏捷框架及新兴实践，帮助架构师根据项目特性做出科学决策。

黑板架构（Blackboard Architecture）是一种用于解决复杂、非结构化问题的软件体系结构风格，特别适用于需要综合运用多种不同知识源的领域。它通过一个共享的“黑板”数据结构，将问题的解空间组织成一个或多个应用相关的分级结构，使得问题的表达、组织和求解变得比较容易。黑板架构在人工智能、信号处理、语音识别和模式识别等领域有着广泛的应用。其核心思想是将问题求解过程分解为多个独立的知识源，这

UML（统一建模语言）通过14种标准图表提供系统多维度视角。这些图表分为结构图（静态模型） 和 行为图（动态模型） 两大类，覆盖从需求到实现的完整生命周期。

在深度学习模型参数量呈指数级增长、训练与推理需求爆炸式发展的今天，通用处理器（CPU、GPU）在能效比和计算密度上的局限日益凸显。基于ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）架构的AI芯片应运而生，它通过将神经网络的计算模式“固化”于硅片之中，实现了前所未有的性能功耗比（TOPS/W）和计算吞吐量。这类芯片不仅是推动AI从云端走向边缘、从实验室走向

I am using TensorFlow to train my own faster rcnn, but I met an issue ImportError: No module named 'yaml'The way to correct it ispip3 install pyyaml

这是一个很容易遇见的问题，每输入一个字符Input的焦点就没了，本文将就此问题做分析和介绍一种解决方法。出现的原因可能是你在组件的render函数中用了通过函数生成的Input组件，具体请看分析。如果你遇见该种问题时并没有使用函数式组件，请告知，并一起思考解决方案。本文涉及的现象及常见的原因一般情况下在react框架下使用Input组件时，不管是跟着教程或者是网络搜索的用法，常见如下：export

MicroSoft官网提供了不同版本的Visual C++ Redistributable for Visual Studio下载地址，如果是短网址下载，下载前请检查路径是否为https://aka.ms/vs开头。长网址的二级域名肯定是microsoft。直通车下面全部为官方链接，避免从奇怪的网站下载奇怪的版本。Microsoft Visual C++ Redistributable ...