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应用架构之道:分离业务逻辑和技术细节

关于架构这个概念很难给出一个明确的定义,也没有一个标准的定义。 硬是要给一个概述,我认为架构就是对系统中的实体以及实体之间的关系所进行的抽象描述。 架构始于建筑,是因为人类发展(原始人自给自足住在树上,也就不需要架构),分工协作的需要,将目标系统按某个原则进行切分,切分的原则,是要便于不同的角色进行并行工作。

  • 2021-08-09
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零信任实战架构总结

零信任解决的是由于传统边界模型过度信任造成的安全问题,重点是Trust Area内过度信任的问题,零信任打破了信任和网络位置默认的绑定关系,不像传统信任关系是静态不变的,而是动态持续监测各参与对象的安全状态、并对其重建信任评估,然后进行动态调整权限、降权、阻断等强管控手段。我自己认为,动态持续监控、根据对象安全状态进行调整权限。

  • 2021-08-09
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Redis 生产架构选型解决方案

Redis 6.0新特性说明 ? 模块系统新增多个API。 ? 支持SSL/TLS加密。 ? 支持新的Redis协议: RESP3。 ? 服务端支持多模式的客户端缓存。 ? 支持多线程IO。 ? 副本中支持无盘复制(diskless replication)。 ? Redis-benchmark新增了Redis集群模式。 ? 支持重写Systemd。 ? 支持Disque模块。

  • 2021-08-09
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Adaptive Autosar 整体架构理解

在Autosar官网(autosar.org)上,目前CLASSIC PLATFORM 更新到4.4版本,ADAPTIVE PLATFORM更新到19.03版本,期盼已久的Adaptive Autosar终于有了基本构架。Adaptive Autosar 不是针对Classic Autosar的升级替换,它的出现主要面对汽车更复杂的需求,包括自动驾驶、车联网以及域控制等,而传统的ECU依然采用Classic Autosar进行开发,同时他们共存在未来智能汽车中,他们可以通过以太网进行交互。本文主要针对当前Adaptive 的信息进行汇总说明。

  • 2021-08-09
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几种实时数仓架构设计思路

首先需要明确什么是实时数仓,百度百科与维基百科都没有给出具体说明,哪究竟什么才是实时数仓呢?是不是可以通过实时流实时获取数据就是实时数仓?或者说流批一体就是实时数仓?在或者全面采用实时方式,采集和实时计算才是实时数仓? 这个问题在不同企业可能会有不同答案,有些会认为提供实时看板或实时报表就算是实时数仓;另外一些可能觉得数仓提供出去数据必须都是实时才算实时数仓。其实这个问题没有一个标准答案,不同人、场景、企业对它理解是不一样的。记得之前有位上司讲管理岗与技术岗区别

  • 2021-08-09
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智能制造之路

智能制造之路

  • 2021-08-09
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面向行业的5G安全分级白皮书终稿

5G作为实现万物泛在互联、人机深度交互、智能引领变革的新型基础设施,应用场景从移动互联网拓展到工业互联网、车联网、医疗健康等更多领域,其价值将在垂直行业的应用中得到进一步体现。5G与行业深度融合发展的同时也带来新的安全风险和挑战,本白皮书致力于通过5G网络安全分级支撑垂直行业应对网络安全风险,指导垂直行业建设和部署符合自身需求的网络安全能力,提升垂直行业网络安全水平。

  • 2021-08-09
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中国人工智能系列白皮书-智能交通2017

近年来,随着全球经济的高速发展,城市化进程不断加快和机动车保有数量的增长,道路交通运输量不断增加,各种交通问题凸显,如交通事故数量逐年呈上升趋势,机动车尾气污染成为城市大气污染的主要来源,交通拥堵成为影响大中城市居民出行的首要考虑问题等等,这些交通运输问题对经济社会发展造成了巨大的损失。智能交通的建设已经是一个迫在眉睫的系统工程,发展智能交通可保障交通安全、缓解拥堵难题、减少交通事故;另一方面,发展智能交通可提高车辆及道路的运营效率,促进绿色环保。

  • 2021-08-09
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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从架构分析到实测:LLM自动渗透测试实证研究

缺乏对基于大语言模型(LLM)的自动化渗透测试 框架(AutoPT)的系统性架构分析 ? 缺乏在统一基准下的大规模实证比较 ? 以往的工作集中在深度强化学习的方法,而非基于 LLM的范式 ? 仅停留在宏观层面的分析,没有细粒度的架构解构

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工业场景数据要素应用参考指引

为深入贯彻落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和全国新型工业化推进大会部署,加快释放工业数据要素价值,促进数据要素赋能新型工业化,特制定本指引。本指引围绕研发设计、生产制造、经营管理、客户服务、产业协同等5个环节,凝练出23个典型场景中的数据“采、集、用”及预期效果,为工业企业、数字化转型服务商、行业组织等推进工业数据开发利用提供参考。

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具身智能机器人和移动通信技术研究报告2025

人工智能技术正加速与实体经济深度融合,走向物理世界。在这一进程中,具身智能机器人作为能与环境进行实时交互与操作的智能实体,已成为推动新一轮产业变革的核心力量。其实现规模化、高级智能应用的关键,在于与移动通信技术的深度协同。通过充分挖掘并引入面向具身智能机器人的大上行带宽、超低时延、超高可靠等核心增强特性,将推动网络向可重构、自适应的智能架构演进,为机器人群体提供性能强大、稳定可靠且高度智能的连接服务。

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