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教育大数据及人工智能项目商业计划书

专为教育特点自动研发的教育大数据中台,集数据采集、治理、Al计算、存储、资产管理、数据安全于一体。可以解决学校数据自动化采集、信息孤岛问题。帮助学校利用数据、挖掘数据,分析问题,做到数据决策、精准教学。

  • 2021-06-28
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微服务架构实施原理详解

基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源,开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库,做一些必要的配置,系统会自动构建、部署,实现应用的敏捷开发、快速迭代。在系统架构上,PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DevOps三部分,这篇文章重点介绍微服务架构的实施。

  • 2021-06-28
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DDD兴起的原因以及与微服务的关系

我们先不讨论DDD的定义, 先梳理一下DDD火起来的背景, 根据我学习的套路, 永远是为什么为先,再是解决什么问题,是什么东西, 最后如何使用。我们都知道这些年随着设备以及技术的发展,软件架构发生了很多变化,从最初的单机(BS/CS)架构到后面的集中式架构,再到如今的微服务架构, 现在基本可以说是微服务架构盛行的时代, DDD早在2004年就由埃里克·埃文斯提出, 但一直处于一个不愠不火的状态,直到Martin Fowler的《Microservices》引起大家注意, 也就是微服务盛行之后(这儿需要说明的是,微服务最早的提出者不是Martin Fowler,而是Fred George), DDD再次回到人们视野中间,为什么呢 ?

  • 2021-06-28
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Redis基础、高级特性与性能调优

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍。之后概览Redis提供的高级能力,并在部署、维护、性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导。

  • 2021-06-28
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大型分布式Web系统的架构演进

网站的初期,我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器,如Tomcat、Jetty、Jboss,然后直接使用JSP/Servlet技术,或者使用一些开源的框架如Maven + Spring + Struts + Hibernate、Maven + Spring + Spring MVC + Mybatis。最后再选择一个数据库管理系统来存储数据,如MySQL、SqlServer、Oracle,然后通过JDBC进行数据库的连接和操作。

  • 2021-06-28
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基于 Kubernetes 的微服务项目设计与实现

随着互联网的发展,后端服务和容器编排技术的日益成熟,微服务成为了后端服务的首选,Kubernetes 也已经成为目前容器编排的事实标准, 微服务拥抱容器时代已经来临。笔者结合自己的经验,写了这篇微服务+ Kubernetes 入门宝典,希望能够抛砖引玉。能让大家了解 微服务和 Kubernetes 如何配合。上卷主要描述 微服务设计,项目实现,kubernetes 部署,微服务的部署 高可用和监控 这几个部分。下卷计划讨论服务化网格和数据持久化, 有状态服务,operator 这几部分。本文由我独立完成(ppmsn2005#gmail.com)如有任何错误,

  • 2021-06-28
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架构与思维:设计容量,到底有多重要 ?

单位每年都会举行运动会,有一个2000m长跑的项目,大约每年报名人员为男选手40人,女选手20人,只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑,所以至少需要6场比赛。2000米的完成时间要求是20分钟,超过20分钟不计数,所以比赛耗时我们计算为20分钟,加上比赛前的动员组织,比赛后的清场,我们假定每场比赛耗时30分钟。现在我们预估下耗时:1、60人/10人每场 = 6场,至少需要举行6场2、总耗时 = 6场 * 0.5h = 3h所以每年把这个比赛安排在下午3点到6点,是最后一个比赛项目,晚上7点举行颁奖晚会。这个预估容量也算合理。但是今年比较特别,取消了4000米的长跑,所以2000米报名人员激增50人。时间还是下午3点到6点,这个就有问题了,最后为了保证晚会的正常进行,一半的人员的比赛时间推迟到另外一周的周末,搞得怨声四起,大骂举办的行政部门不讲武德。这个是我们单位真实的故事,这就是设计容量,当你的业务场景的容量发生了变化时候,没有预估到他的变化,以及变化可能产生的影响,没有按照这个影响及时的做调整(比如将比赛时间提前,拉长整个比赛的过程时间,或者增加比赛跑到,同时进行两场比赛),就会造成灾难。

  • 2021-06-28
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基于人工智能的生态农业系统介绍

人工智能的生态农业系统,城市化占用土地,轻壮劳动力流失,使用先进的人工智能技术,帮助农户判断桑树病虫害,解决生产难题。

  • 2021-06-28
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当今全球数字化进程加速,金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面,移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据,还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素,对金融业务具有战略价值。

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2025年世界粮食和农业领域土地及水资源状况报告:增产提质潜力

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2025年度TMT之科技行业研究:AI算力担纲核心驱动力,国产替代进入自主攻坚期

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