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。
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。
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。
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。
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
用智能的力量, 加速企业数字化创新,助力数字经济智慧发展； 致力于构建数字服务新通路；通过业务模式创新，建立数字化业务网络；助力产业的效率升级多行业间的跨界融合；基于数字化商业体系，帮助企业实现数字智慧在运营和决策层面的应用；
从概念上讲，一条消息是一个发送方与一个或多个接收方之间的一次信息交换。自从大型机问世以来，消息交换一直是计算机编程和架构设计的重要组成部分。
作为一个重要业务，微信支付在客户端上面临着各种问题。其中最核心问题就是分平台实现导致的问题： 1. iOS 和安卓实现不一致 o 容易出 Bug o 通过沟通保证不了质量 2. 扩展性差，无法快速响应业务需求 o 需求变更迭代周期长 o 数据上报不全面 3. 质量保障体系不完善 o 缺少业务及设计知识沉淀 o 协议管理松散 o 缺少统一的自动化测试
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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