架构选择是一个权衡的过程，没有放之四海而皆准的答案。给技术团队的 3 个行动建议评估当前状况：分析业务规模、团队能力、技术债务等因素制定渐进计划：如果决定向微服务迁移，采用渐进式策略，避免"大爆炸"式重构持续学习和调整：定期评估架构效果，根据业务变化及时调整记住这两种架构的核心适用场景单体架构：适合业务初期、团队规模小、需求变化不频繁的场景微服务架构：适合业务规模大、团队分工明确、需要独立扩展的场

大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

本文深入解析Kubernetes四大核心调度机制：1. 节点亲和性(nodeAffinity)：通过硬性/软性规则精准定位目标节点，支持复杂逻辑判断；2. Pod亲和性(podAffinity)与反亲和性(podAntiAffinity)：管理微服务间关系网络，实现性能优化与高可用；3. 污点(Taint)与容忍(Toleration)：通过反向控制机制实现节点访问控制，包含三种效果类型；4. 调

一、获取pull镜像docker pull apache/skywalking-oap-server:8.7.0-es7docker pull apache/skywalking-ui:8.7.0

大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

机器学习主要解决三类任务：分类（输出离散类别，如图像识别）、回归（预测连续值，如保险定价）和聚类（基于相似性分组数据，如图片搜索）。分类与回归属于预测任务，区别在于输出类型（离散vs连续）。

非阻塞IO（Non-blocking IO）是一种IO模型，用于实现异步IO操作，使应用程序能够在等待IO操作完成的同时继续执行其他任务。在传统的阻塞IO模型中，当应用程序发起一个IO操作（如读取或写入数据），它会被阻塞，直到操作完成。而非阻塞IO模型中，应用程序可以通过非阻塞IO接口发起一个IO操作，并立即返回，不会被阻塞。应用程序可以继续执行其他任务，并定期轮询（或通过事件通知）来检查IO操作

A 系统联机同步调用 B 系统（A 和 B 不是同一公司系统，不能用分布式事务），如何保证系统间数据准实时一致性（聊聊设计思路即可）？提醒：需要考虑调用超时、并发、幂等、反交易先到等。各种异常场景怎么处理要考虑更完善些，如事务隔离、并发、反交易先到调用方和服务方约定（前端客户不可能一直等着）这种聊思路的问题，往往问的都很大，或者说比较唬人，实际上遇到这种问题，我们要做的就是抽象。抽象出场景，抽象出

Java中volatile用来干啥？Volatile是Java虚拟机提供的轻量级的同步机制（三大特性）：保证可见性不保证原子性禁止指令重排要理解三大特性，就必须知道Java内存模型（JMM），那JMM又是什么呢？JMM又是啥？...

Web3.0（有时称为“分布式Web”或“去中心化Web”）是对互联网的下一代演进的概念。它代表了一种更加分散、去中心化和用户掌控的互联网模式，与传统的Web2.0模型有很大不同。Web3.0将数据和应用程序的控制权从中心化的实体，如：大型科技公司和云服务提供商，转移到用户和网络的分布式节点上。这意味着不再依赖于单一的中心服务器，而是通过区块链技术和分布式账本技术将数据存储和处理分散在网络中的多个