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还在写大量 if 来判断?试试用一个规则执行器来替代它

咱们的主要流程主要是基于and或者or的关系。 如果有一个不匹配的话,其实咱们后续的流程是不用执行的,就是需要具备一个短路的功能。 对于目前的现状来说,我如果在原有的基础上来改,只要稍微注意一下解决需求不是很大的问题,但是说后面可维护性非常差。

  • 2021-06-29
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实现多级缓存架构设计方案

? 为什么要做 TMC ? 多级缓存解决方案的痛点 ? TMC 整体架构 ? TMC 本地缓存 ? 如何透明 ? 整体结构 ? 热点发现 ? 整体流程 ? 数据收集 ? 热度滑窗 ? 热度汇聚 ? 热点探测 ? 特性总结 ? 实战效果 ? 快手商家某次商品营销活动 ? 双十一期间部分应用 TMC 效果展示**

  • 2021-06-29
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10w 行级别数据的 Excel 导入优化记录

由实施 / 用户 将别的系统的数据填入我们系统中的 Excel 模板,应用将文件内容读取、校对、转换之后产生欠费数据、票据、票据详情并存储到数据库中。 在我接手之前可能由于之前导入的数据量并不多没有对效率有过高的追求。但是到了 4.0 版本,我预估导入时Excel 行数会是 10w+ 级别,而往数据库插入的数据量是大于 3n 的,也就是说 10w 行的 Excel,则至少向数据库插入 30w 行数据。因此优化原来的导入代码是势在必行的。我逐步分析和优化了导入的代码,使之在百秒内完成(最终性能瓶颈在数据库的处理速度上,测试服务器 4g 不仅放了数据库,还放了很多微服务应用。处理能力不太行)。具体的过程如下,每一步都有列出影响性能的问题和解决的办法。 内存

  • 2021-06-29
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基于Spring+SpringMVC+Mybatis的分布式敏捷开发系统架构(附源码)

zheng项目不仅仅是一个开发架构,而是努力打造一套从 前端模板 - 基础框架 - 分布式架构 - 开源项目 - 持续集成 - 自动化部署 - 系统监测 - 无缝升级 的全方位J2EE企业级开发解决方案。

  • 2021-06-29
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数控装备工业互联通讯协议NC-Link及应用

数据是工业数字化转型的核心生产要素,但迈向数据应用之路需跨越六大难关:标准关、网络关、集成关、流通关、软件关、AI关,对此华为有六大方法。

  • 2021-06-29
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图解电商支付架构设计

图解电商支付架构设计

  • 2021-06-29
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全面解析Netflix的微服务架构设计

多年来,Netflix 一直是全球最出色的在线订阅制视频流媒体服务,其流量占全球互联网带宽容量的 15%以上。截至 2019 年,Netflix 已拥有 1.67 亿订阅用户,每个季度新增 500 万订户,服务覆盖全球 200 多个国家 / 地区。Netflix 用户每天在 4000 多部电影和 47000 集电视剧上花费超过 1.65 亿小时的时间。从工程角度看,这些令人印象深刻的统计数据向我们展示了 Netflix 的技术团队设计出了多么优秀的视频流系统;这套系统具有很高的可用性和可扩展性,能为全球客户提供服务。

  • 2021-06-29
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基于视觉推理的视频理解

基于视觉和语言的跨媒体问答与推理是人工智能领域的研究热点之一,其目的是基于给定的视觉内容和相关问题,模型能够返回正确的答案.随着深度学习的飞速发展及其在计算机视觉和自然语言处理领域的广泛应用,基于视觉和语言的跨媒体问答与推理也取得了较快的发展.

  • 2021-06-29
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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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本白皮书中,“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异,本文主要按照系统功能进行归纳,具体定义应以产品规格书和项目方案为准

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