首先，我们需要理解什么是向量？向量是基于不同特征或属性来描述对象的数据表示。每个向量代表一个单独的数据点，例如一个词或一张图片，由描述其许多特性的值的集合组成。这些变量有时被称为“特征”或“维度”。例如，一张图片可以表示为像素值的向量，整个句子也可以表示为单词嵌入的向量。一些常用的数据向量如下：图像向量，通过深度学习模型提取的图像特征向量，这些特征向量捕捉了图像的重要信息，如颜色、形状、纹理等，可

JVM 的内存模型主要包括程序计数器（Program Counter Register）、虚拟机栈（VM Stack）、本地方法栈（Native Method Stack）、堆（Heap）和方法区（Method Area）。方法区（Method Area）是所有线程共享的内存区域，用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。具体来说，方法区用来存储以下数据：类的元

以IBM大型机下移为代表的核心系统数据库国产化替换、传统Oracle和DB2数据库为代表的关系型替换工作以及办公管理类系统的信创改造在金融行业已经有不少成功的实施案例，并且在金融行业内部以及行业外的其它应用系统中逐步推广，积累了丰富的数据库国产化实施经验和标准化的建设规范。对于一些联机交易比重较多的重要业务系统，使用国产集中式数据库进行国产化数据库信创改造的时候，在架构上需要建立同城或异地灾备环境

3）企业数字化架构中，2）从新技术渗透情况上看，大数据、人工智能、云计算、5G等通用技术在各行业均有广泛应用，尤其交通、安防、楼宇等政府公共事业，需要渗透大量边端设备、应用更精确的识别与传感技术、覆盖较大的管理面积、影响力辐射人物场，因此需要更多专业技术的赋能。3）通常低代码平台内置数百个小组件，如时间、图形组件等，企业和低代码技术提供商可以根据业务特征和行业属性，将组件进行多层封装，同时融合大语

那么回到 AIGC 模型推理场景，Fluid 为这个场景带来了许多优化方案。首先，一种常见的挑战是，分布式缓存的使用复杂度高且运行环境差异大。对于 AI 和大数据应用来说，我们可能需要适配多种运行时，例如已经被广泛使用的 Alluxio、Jindo、JuiceFS，以及最新的 Dragonfly。同时，这些应用可能会在各种运行时环境中执行，包括公共云、私有云、边缘云和 Serverless 云。在

总之，这次重构不仅意味着引入新技术，还包括建立一种以数据和数字工具为核心的运营理念，以及培养一种创新和适应性强的企业文化，以帮助企业更好地利用智能技术，创新产品和服务，最终实现在智能数字业务时代的成功。当前的技术变革，特别是人工智能、机器学习、云计算和大数据等领域的快速发展，已经开启一个全新的智能数字业务时代，即充分发挥数据作为生产要素的价值，实现业务流程创新、客户体验创新、产品服务创新、商业模式

Java 程序是如何跑起来的呢，如何从一个 .java 源文件到控制台的输出结果？要回答类似的问题就需要学习虚拟机类加载机制。二、整体的流程Java 中的所有类，必须被装载到 jvm 中才能运行，这个装载工作是由 jvm 中的类加载器完成的，类加载器所做的工作实质是把类文件从硬盘读取到内存中，JVM 在加载类的时候，都是通过 ClassLoader 的 loadClass（）方法来加载 class

在3.0后改名为，它由和这3款相互独立的产品组成。对于中小企业而言，确实是一款数据库中间件利器读写分离和分库分表都很好接入。但这里作者君要稍微提一点自己的见解，以目前的趋势来看，未来更多事情由数据库自己完成是一种走向，不少大企业开始制作单独的云数据库产品，附带了许多衍生的功能，就可以窥见一二。因此，大家对于这种工具，需要了解，但不必花费太多时间，除非你有兴趣研究它的实现。咱们，还是多把时间精力花在

随着云计算、微服务和容器化技术的快速发展，现代应用程序的架构变得越来越复杂。这种复杂性为运维人员和开发者带来了新的挑战，特别是在监控、追踪和诊断分布式系统的行为和性能方面。传统的监控工具和框架往往专注于单一的领域，如日志记录、度量收集或分布式追踪。然而，这些工具之间的互操作性和数据标准化程度有限，导致在大规模、多语言的云原生环境中实施全面可观测性变得困难且成本高昂。OpenTelemetry 与

在部署上云服务中，做存算分离是云原生实践架构的基本门槛。存指的是数据的存储，云原生架构中根据结构和读写需求的不同，数据会放在数据库或对象存储中，和计算资源分离。在虚拟机里直接跑数据库+文件服务，这不叫云原生实践架构。关于为什么使用对象存储而不是其他，什么情况下应该放对象存储还是放数据库，不是本文要讲的点，如果有兴趣可以阅读下云原生王四条。但很多业务场景下需要的是，所以本文就来详细分享一下如何处理对