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基于Zookeeper+MHA的mysql高可用架构设计

事件驱动架构(EDA)是一种架构风格,它将系统定义为根据精确和预定义的契约交换消息的组件的集合。随着云计算和微服务的兴起,事件驱动架构在构建软件中越来越受欢迎。

  • 2022-02-11
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打造全方位的数据库自动化、自助化平台

软件开发服务的未来取决于在竞争激烈的市场中吸引和留住人才。这对于那些没有能力为员工提供全包式福利待遇,而愿意让员工在自己最快乐的地方工作的小企业来说非常重要。

  • 2022-02-11
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前进的路上,VR有哪些绕不开的坑-郁树达

根据GitHub的Octoverse报告,虽然在远程办公流行前,有41%的受访者是在办公室办公,但只有10.7%的人选择在疫情结束后仍留在工作场所。这相当于疫情发生后让在办公室内工作的人的

  • 2022-02-11
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VR沉浸式视频在移动平台的优化技术分析-李晨光

随着疫情期间开发人员远程工作的增加,毫无疑问,远程办公的发展速度更快了。远程工作的兴起为个人提供了更多的自由和灵活性,也为那些员工在多地理区域办公的公司减少了管理费用。反

  • 2022-02-11
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京东VRAR实验室在电商VR中的实践-京东赵刚

在过去,开发环境是部署在办公室的本地物理主机上的。但是,随着开发人员远程工作越来越普及,以及企业希望通过将基础设施迁移上云来降低成本,本地化的开发环境已经不再可行了。

  • 2022-02-11
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利用Docker构建自动化运维平台

提供支撑贯穿从aPaaS层、SaaS层服务的标准化服务体系,丰富产品矩阵快速敏捷响应客户不同层次的数字转型需求。新经济浪潮下,深耕细分领域的领跑者正成为未来经济增长的主要驱动力。

  • 2022-02-11
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互联网行业财务系统架构探讨-喻继鹏

为代表的一批国家高新科技企业,正凭借其独有的核心技术、颠覆性的商业模式、丰富的落地应用,引领新经济的发展方向,助推数字化进程,为未来创造更多可能。随着企业纷纷转向数字化的模式和服务,开发团队承受的压力也在加大。

  • 2022-02-11
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深度学习在自然语言中的应用-李成华

以AI决策为主,应用矩阵已服务众多行业头部企业,积累了大量的复杂决策经验和实践,通过对业务的深度理解,以及与服务企业的合作共创,沉淀并形成可针对不同行业业务场景的产品框架,

  • 2022-02-11
  • 阅读1092
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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