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熔断、隔离、重试、降级、超时、限流,高可用流量治理核心策略-万字方案

对于人类的身体健康来说,“三高”是个大忌,但在计算机界,系统的“三高”却是健康的终极目标。本文将介绍一下流量治理是如何维持这种“三高”系统的健康,保障数据流动的均衡与效率,就如同营养顾问在维持人类健康饮食中所起的作用一般。

  • 2024-02-14
  • 阅读255

简单一招竟把nginx服务器性能提升50倍

接到重点业务需求要分轮次展示数据,预估最高承接 9w 的 QPS,作为后端工程师下意识的就是把接口写好,分级缓存、机器扩容、线程拉满等等一系列连招准备,再因为数据更新频次两只手都数得过来,我们采取了最稳妥的处理方式,直接生成静态文件拿 CDN 抗量

  • 2024-02-14
  • 阅读229

Redis也支持全文搜索了?这也太强了

在 newbee-mall-pro 项目中,拼音搜索我是通过先将中文转拼音后作为拼音字段存入 Redis 中,再通过 RediSearch 查询拼音字段来实现的。

  • 2024-02-15
  • 阅读211

java8的reduce方法原来是这样用

Java8 中有两大最为重要的改变,其一是 Lambda 表达式,另一个就是 Stream API 了

  • 2024-02-15
  • 阅读216

市级应急平台建设方案(94页 WORD)

市应急平台的建设目标,旨在构建应急值守、应急准备、指挥调度、分析评估四大工作模式,狠抓常态值守、重视事前准备、善行事件处置、依靠分析评估,建设市应急平台体系,实现全市各区县、各部门应急信息资源整合与共享、综合研判、指挥调度、辅助决策和总结评估等功能,形成覆盖全市的完整、统一、高效、协同的应急管理与指挥调度体系,基本满足市政府对突发事件应急管理工作需要,为市政府应对和处置突发事件提供完善的技术支撑手段。

  • 2024-03-01
  • 阅读208
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  • 94页
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数据要素市场化推进力指数研究报告2023

数据要素市场化建设需要政府、企业和社会组织等各方合力推进。政府应当充分发挥有序引导和规范发展的关键作用,提升整体发展水平,守住安全底线,明确监管红线,打造健康有序的数据要素市场发展环境。为了更好地评价和提升各地推进数据要素市场发展的工作水平,有必要构建一套兼具理论意义与实践价值的评价指数。

  • 2024-03-01
  • 阅读292
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  • 25页
  • pdf

数据资产化框架

数据(data):是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。

  • 2024-03-06
  • 阅读195
  • 下载0
  • 35页
  • pdf

数据资产价值评价指标分析 -pwc

随着计算机相关软硬件技术的迅猛发展,大数据的相关应用已经深入到生产生活的各个角落。随着数据应用领域的扩展,对于数据的需求也随之水涨船高,利用数据进行分析、将分析成果应用于运营决策也已成为企业发展的新动力。党的十九届四中全会将数据增列为一种生产要素,要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。

  • 2024-03-01
  • 阅读166
  • 下载0
  • 27页
  • pdf
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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