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2023-11-23
成为真正的码农:掌握这4条只有资深开发者知道的编程规则
丰富的经验带来了哪些独特的视角 当我刚开始学习编程时,常听到这样的话: “成为程序员需要天赋” “你将会整天沉浸在代码中” “你会参与到创新的项目中” “编写代码是一件非常有趣的事情” 但随着时间的流逝,我逐渐认识到,这些都不尽然是真的。 作为一个十多年一线程序员,我深刻理解了软件开发的复杂性,这是
2023-11-23
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架构设计
2023-10-27
探索9大软件架构工具的魅力
在软件架构领域,我们可以将工具分为三大类:建模工具、代码图工具和绘图工具。这些工具在帮助我们可视化软件架构时各有优势。 **建模工具和代码图工具**,就像是您的长期计划和档案保管员。它们更适合用于创建详尽的文档,记录系统设计的方方面面。这些工具提供了更多的结构和组织,但需要一些时间来进行设置。它们像是绘制地图,可以帮助工程团队更好地了解路线,规划未来的旅程,并识别潜在的障碍。 另一方面,**绘图工具**是快速草图的好帮手。它们就像您在纸上随手涂鸦的速写工具,非常适合快速捕捉想法。这些工具更加通用,不需要太多的思考,但它们可能不太适合长期的文档记录。它们帮助您以最简单的方式传达复杂性,但可能不够详细。
2023-10-27
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架构设计
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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微服务
架构设计
2023-10-19
打造高质量数据的秘诀:Python数据清理的技巧
数据清理在数据科学和分析中扮演着至关重要的角色,将原始数据转化为有价值的信息。在Python这一强大的编程语境下,我们可以轻松应对数据的各种挑战。首先,我们了解了数据清理的重要性,类比数据为新时代的石油,强调了清洁数据对于获得准确和可靠的结果的不可或缺性。接着,我们深入研究了Python中用于数据清理的工具和技术,包括处理文本数据、日期和时间数据以及分类数据的方法。
2023-10-19
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架构设计
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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系统架构
微服务
架构设计
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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系统架构
微服务
架构设计
2023-07-13
学生作文评分的新趋势:教师与AI的合作模式
教师评分与AI评分在学生作文评估中存在差异。学生需要稳定的练习和快速的反馈来提升写作能力,但教师常常缺乏时间进行规划和评分,导致工作负担过重。AI系统的介入可能有助于减轻教师负担,但需要改进以更全面地看待文章并提供符合学生需求和发展的反馈。教师关注整篇文章的质量和组织结构,而AI系统则更多关注句子级别的评估。改进AI评分系统有助于提供更准确、及时且有用的反馈,促进学生的写作发展,同时也需要教师和AI的合作与适应,以确保教育质量与学生的学习成果。
2023-07-13
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2023-06-26
引领系统设计:深度探索的分步手册
本文首先强调了在面对系统设计问题时,首要的任务是明确需求。系统设计问题通常是开放性的,没有唯一的答案,因此在早期阶段澄清任何模糊性成为关键。文中以设计一个类微博服务为例,列举了一些在明确需求阶段需要回答的问题。
2023-06-26
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架构设计
2023-06-26
决定AI大模型胜负的关键:解读数据在未来竞争中的角色
随着AI发展,高质量的数据已经成为AI大模型竞争的关键要素。无论是精度提升、训练时长缩减还是模型泛化能力提高,都离不开高质量、大规模、多样性的数据。但是,优质数据集的缺乏已经成为限制AI进步的瓶颈,尤其在中国,由于资金投入不足、数据开源意识缺乏以及市场影响力低等问题,优质数据集稀缺。尽管如此,中国政府对AI和数据治理的高度重视以及日渐增长的互联网用户群体,使得中国在数据集采集、清洗、标注等方面具有巨大的潜力和发展空间。因此,未来我们需要在数据采集和清洗系统建设、提高公开数据的可获取性和使用性、加大数据标注投入、培养更多的数据科学家和AI工程师以及加强国内外的数据合作等方面进行努力,以充分挖掘和利用数据资源,推动中国AI研究和应用的进步。
2023-06-26
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人工智能
2023-06-20
【软件架构模式】—微内核架构
- 内核模式也被称为插件架构模式。 - 将附加应用程序功能作为插件添加到核心应用程序,以提供可扩展性以及功能分离和隔离。 这种模式由两种类型的架构组件组成:一个核心系统和插件模块。 - 应用程序逻辑分布在独立的插件模块和基础核心系统之间,提供应用程序特性和定制处理逻辑的可扩展性、灵活性和隔离性。
2023-06-20
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人工智能
优质开源
系统架构
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