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2023-10-26
解密网络流量管理:深入了解负载均衡类型
负载均衡类型是一种网络流量管理的方法,它将流量有效地分发到多个服务器或资源,以提高系统性能、确保高可用性和可靠性。这些类型有不同的优点和缺点,适用于不同的情况和需求,包括硬件、软件和云解决方案。1. 硬件负载均衡硬件负载均衡器是专为负载均衡任务设计的物理设备,利用专用硬件组件,如ASICs或FPGA
2023-10-26
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2023-08-16
系统架构设计之数据同步策略
在系统架构设计中,选择合适的数据同步策略就如同为特殊场合选择合适的服饰。本文深入探讨了三种主要的数据同步策略:同步、异步和半同步复制。每种策略都有其独特的优点和局限性,就像不同类型的交通工具。通过对比这些策略,我们可以为特定的数据需求和系统设计选择最合适的方案,确保系统稳定、高效并能有效应对未来的挑战。
2023-08-16
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2023-08-15
深入解析:AI LLM框架中的通信模块-为什么它是核心模块
人工智能(AI)框架日益受到欢迎,因为它们简化了智能应用和代理的构建过程。这些框架的一个关键组成部分是通信模块,它允许用户与AI系统之间的互动。
2023-08-15
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2023-08-02
系统架构设计之全链路工具选型:7大工具的全方位对比与分析
微服务链路追踪是现代复杂分布式系统的关键组成部分,有助于监视和实时排除问题。本次全面评测涵盖了七大流行的链路追踪工具:Helios、DataDog、Honeycomb、Jaeger、Zipkin、New Relic和Splunk。这些工具虽然共同致力于提供微服务的透明度和性能优化,但每个工具都有自己独特的特点和优势。从实时分析到性能瓶颈的识别,从开源解决方案到商业产品,这些工具为开发人员和运营人员提供了丰富的选择,帮助他们更好地理解、监控和优化他们的分布式系统。
2023-08-02
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2023-06-16
10 种分布式系统必备模式
在当今的技术领域中,分布式系统已成为许多大型应用程序和平台的核心。构建高性能、可伸缩和可靠的分布式系统是一个复杂的挑战,需要合理的架构设计和模式选择。本文将介绍10个必备的分布式系统模式,帮助您更好地理解和应用这些模式以提升系统的性能和稳定性。
2023-06-16
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2023-06-14
单体 V/s 分布式架构
在软件领域,存在多种架构风格可供选择,我们需要关注不同架构风格带来的风险。选择符合业务需求的架构风格是一个长期迭代的过程。 架构风格可以分为两大主要类型:单体架构(将所有代码部署在一个单元中)和分布式架构(通过远程访问协议连接多个部署单元)。它们又可以进一步细分为以下多个子架构风格,如下所示。
2023-06-14
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微服务
2023-06-13
Java 中 N+1 问题的集成测试
N+1问题:N+1问题是指在使用关系型数据库时,在获取一组对象及其关联对象时,产生额外的数据库查询的问题。其中N表示要获取的主对象的数量,而在获取每个主对象的关联对象时,会产生额外的1次查询。 N+1问题是很多项目中的通病。遗憾的是,直到数据量变得庞大时,我们才注意到它。不幸的是,当处理 N + 1 问题成为一项难以承受的任务时,代码可能会达到了一定规模。
2023-06-13
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优质开源
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2023-06-08
如何深入研究软件架构
软件架构嘛,它就像是打造成功软件系统的基石呢。想要成为顶尖的软件架构师,就要懂得设计稳健、可扩展、高效的解决方案,满足企业和用户的需求。但这个软件架构的艺术可不是那么容易掌握的哦,得有技术知识、经验,还得对原则和最佳实践有深刻的理解。
2023-06-08
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系统架构
微服务
2023-04-10
AI绘画软件比较:Stable Diffusion VS Midjourney
SD是在本地运行的服务,开源,但门槛较高,但是能够实现的效果上限极高。而MJ作为在线的服务,门槛低,但是可控性不够强,上下限差距不大。 SD和MJ我都高强度用了一段时间,但我还是坚持选择SD。因为SD可以训练自己想要的模型,并且完全掌控。虽然炼丹比较麻烦,其中涉及到很多参数调整和素材,非常复杂,但是这个过程走完之后得到的模型能够成为炼丹术士的美术资产。今后的世界里,只属于自己的模型或许是公司或是个人的重要资产,是竞争力,也是壁垒。
2023-04-10
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2023-03-30
智能prompt操作指南:如何获得理想的 AI 生成内容
prompt是释放GPT的全部潜力的关键操作,使工程师们有能力对人工智能生成的内容进行微调,以满足业务需求,在接下来的内容,是我最近一年多调优Chatgpt、及GPT4的实战经验,供大家参考。GPT-3是GPT-4的前身,在2020年以其惊人的1750亿个参数(也称为“神经权重”)的能力引起了轰动。GPT-4是GPT家族中的最新版本,展示了更先进的语言、推理和生成技能。 虽然GPT-4中确切的参数数量并没有公开披露,但保守估计GPT4它比GPT-3多约20%的参数。这种令人震惊的结果并没有达到在一月份预测的100万亿个参数,但是GPT-4仍然提供了更为先进的成果,比如多模态能力,使模型可以处理和生成不仅仅是文本,还包括图像和其他类型的数据。
2023-03-30
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