本文系统介绍了七类操作系统及其应用场景：1.批处理系统（银行批量交易）注重高吞吐量；2.分时系统（UNIX服务器）实现多用户交互；3.实时系统（医疗设备）满足严格时限；4.网络系统（Windows Server）管理资源共享；5.分布式系统（云计算）实现透明协同；6.微机系统（Windows/macOS）平衡性能与易用性；7.嵌入式系统（物联网设备）适应资源受限环境。现代操作系统呈现混合架构、云边

文章剖析了旁路缓存、读写穿透和异步缓存写入三种缓存使用模式在缓存与数据库数据一致性方面的情况。旁路缓存模式读写简单，适合读多写少场景，但高并发时易数据不一致。读写穿透模式能严格保证数据一致性，适应读写均衡场景，却存在数据库写入失败风险，且降低写性能。异步缓存写入模式写性能高，可减轻数据库压力，不过数据一致性差，系统复杂。实际应用中需依业务需求，综合选择合适模式以保障数据一致性。

本文介绍大数据分层架构各层次。数据源层含企业内外数据，如业务库、社交平台数据等。数据采集层用 ETL、消息队列、网络爬虫获取数据。存储层有 HDFS 等适合不同结构数据。处理层批处理框架如 Hadoop MapReduce、Spark，流处理框架如 Flink、Storm，还有多种算法。服务层通过 RESTful API 提供数据服务，数据可视化工具展示数据，且有权限管理。应用层用于精准营销、风险

企业服务总线（ESB）是基于 SOA 的中间件技术，充当企业内不同系统间通信与集成的桥梁。它具备消息传递、服务代理、消息转换、路由、服务编排及安全管理等功能，可实现多种消息模式的可靠传输，隐藏服务细节并适配接口，灵活处理数据格式与内容，按条件路由消息，管理复杂业务流程。其应用于企业应用集成、系统迁移整合、多渠道集成和 B2B 集成等场景，优势在于提升业务敏捷性、降低集成成本、增强系统可维护扩展性、

文章对比 C/S 与 B/S 架构。C/S 架构中，客户端是本地应用，负责交互与初步数据处理，服务器端处理请求和管理数据；B/S 架构以浏览器为交互接口，服务器端含 Web 与应用服务器。C/S 架构数据传输快、有本地处理能力、响应及时，B/S 架构受 HTTP 协议等影响性能。安全方面，C/S 可加密通信存储、严格验证身份，B/S 要应对协议与浏览器安全问题。维护时，C/S 客户端复杂，B/S

本文围绕区块链展开介绍。它是利用分布式账本技术，以链式结构组合数据的数据库，能实现去中心化的数据共享与价值传递。其分为公有链（如比特币、以太坊）、私有链（企业内部使用）、联盟链（多组织共建）三类。具有去中心化、不可篡改、透明、安全等特点。核心技术包括分布式账本、共识算法（如 PoW、PoS 等）、哈希算法、智能合约。去中心化依靠分布式网络和共识机制实现，哈希指针是防篡改关键，其在金融、政务等领域有

本文聚焦于常用层次式架构，详细介绍了多种架构模式。三层架构包含表示层，负责与用户交互；业务逻辑层，处理业务规则；数据访问层，实现数据存储与读取。多层架构在三层基础上细分，有表现层、应用层（含业务规则层、服务层等）、领域层、数据访问层。微服务架构将系统拆分为独立微服务，客户端层交互，微服务层各负其责，数据层独立存储。云原生架构则包括边缘层处理外部交互，应用层含微服务与容器，平台层提供基础支持，数据层

计算机视觉（CV）技术是人工智能重要分支，能让机器模拟人类视觉系统。它优势显著，不仅能实现自动化，高效处理复杂视觉任务，且识别精度高，有助于企业降本增效，还能全天候工作。然而，这项技术也面临挑战，图像数据复杂，对模型算法要求高；数据质量影响系统性能；在监控等领域应用时，隐私安全问题突出；深度学习技术缺乏解释性。总体而言，计算机视觉技术潜力巨大，但需攻克难题，推动其持续发展 。

本文聚焦于常用层次式架构，详细介绍了多种架构模式。三层架构包含表示层，负责与用户交互；业务逻辑层，处理业务规则；数据访问层，实现数据存储与读取。多层架构在三层基础上细分，有表现层、应用层（含业务规则层、服务层等）、领域层、数据访问层。微服务架构将系统拆分为独立微服务，客户端层交互，微服务层各负其责，数据层独立存储。云原生架构则包括边缘层处理外部交互，应用层含微服务与容器，平台层提供基础支持，数据层

本文介绍了微服务和 SOA 这两种软件架构风格。微服务将大型应用拆分成独立小服务，通过轻量机制交互，技术灵活，适合业务多变、需高扩展的场景。SOA 把业务功能划分为可重用服务，基于标准化协议交互，强调共享复用，适用于企业应用集成。二者都实现了服务化、松耦合、基于接口通信。但微服务粒度更细、独立性高、技术多样、运维复杂；SOA 粒度粗，需协同，重标准，运维集中。它们各有优劣，实际应用需依业务等因素选