分布式文件存储服务设计与实现优化 分布式文件存储服务设计与实现:基于 brpc+MinIO+Redis+etcd 的全栈方案在分布式系统中,文件存储服务需要解决高可用、高性能、可扩展三大核心问题。本文将详细解析一套基于 brpc(RPC 框架)、MinIO(对象存储)、Redis(缓存 / 元数据存储 后端 2025年11月15日 176 点赞 0 评论 14391 浏览
生产对抗网络 生成对抗网络 – GAN 是最近2年很热门的一种无监督算法,他能生成出非常逼真的照片,图像甚至视频。我们手机里的照片处理软件中就会使用到它。 本文将详细介绍生成对抗网络 – GAN 的设计初衷、基本原理、10种典型算法和13种实际应用。 一句话来概括 GAN 的设计动机就是——自动化。 机器的超强算力可以解决很多人工无法解决的问题。自动化后,学习能力更强,适应性也更强。 人工判断生成结果的好坏—— 人工智能 2025年11月15日 179 点赞 0 评论 5891 浏览
SQL之表的时间类内置函数详解 目录1. 日期函数1.1 current_date()1.2 current_time()1.3 current_timestamp()1.4 date(datetime)1.5 date_add(date, interval d_value_type)1.6 date_sub(date, interval d_value_type)1.7 datediff(date1, date2)1.8 no 后端 2025年11月15日 40 点赞 0 评论 2332 浏览
想进阿里?先来搞懂一下分布式事务 分布式怎么理解:(个人理解) 简单的讲: 大任务划分为小任务。一个或多个人(或机器)完成同一任务中的不同部分。被分解后的小任务互相之间有独立性,节点之间只管接受和传递信息。 分布式开发: 多人协同,根据接口,个自开发一个模块,最后组合起来运行,可以称为分布式开发。 分布式系统: 一个系统,分为多个模块,在不同的机器上部署不同的功能,组合起来工作,(例如,大型系统中, 个人信息模块,商品模块,分别 人工智能 2025年11月15日 30 点赞 0 评论 8395 浏览
数字孪生生态系统四层架构解析 数字孪生生态系统四层架构解析 数字孪生(Digital Twin)是连接物理世界与数字世界的桥梁,其生态系统架构决定了孪生体能否真正“活”起来。四层架构(基础支撑→模型构建与仿真→数据互动→共性应用)既明确了技术分工,也定义了数据、模型、应用的流转路径。掌握该架构,有助于在智慧城市、智能制造、能源互 后端 2025年11月15日 168 点赞 0 评论 5572 浏览
【Linux】从版本控制到代码调试:Git 入门与 GDB 调试器学习指南 🚀 个人主页:< 脏脏a-CSDN博客 >📊 文章专栏:< Linux >🔗 上篇回顾:< Linux第一个小程序:进度条 >📋 其他专栏:< C++ > 、< 数据结构 > 、< 优 软件工程 2025年11月15日 146 点赞 0 评论 14973 浏览
cursor如何拉取远程gitee代码到本地 一、cursor拉取远程仓库代码我们在实际开发过程中,需要对远程仓库的代码进行开发,那么我们就需要先把代码拉取到本地,那么我们怎么将cursor连接到远程仓库?下面我们就根据实际情况操作演示: 二、开始操作 1、首先我们连接远程仓库创建一个根目录并在cursor中打开 切换到分支,点击右边三个点,打开远程连接输入框 复制我们自己代码仓库地址,然后填到输 软件工程 2025年11月15日 73 点赞 0 评论 5204 浏览
GitCode-我的运气的可量化方案-更新v4版本 价值是持续创造的,25年的我会持续更新,当前Web版本v4版本,下一个是移动应用版本。仓库地址:GitCode - AI易经出行前言跟GitCode相识还是在25年的1月份的Agent应用开发创新赛中,在这次比赛中荣获银奖的成绩,之后也是经常的使用,并在一些活动中一直在推荐给学生们,分享 软件工程 2025年11月15日 88 点赞 0 评论 3191 浏览
Answer 开源平台搭建:cpolar 内网穿透服务助力全球用户社区构建 文章目录 前言 1. 本地安装Docker 2. 本地部署Apache Answer 2.1 设置语言选择简体中文 2.2 配置数据库 2.3 创建配置文件 2.4 填写基本信息 3. 如何使用Apache Answer 3.1 后台管理 3.2 提问与回答 3.3 查看主页回答情况 4. 公网远程访问本地 Apache Answer 4.1 内网穿透工具 软件工程 2025年11月15日 144 点赞 0 评论 15141 浏览
关于echarts的性能优化考虑 作为资深前端工程师,在处理 ECharts 性能问题时,核心思路是减少渲染压力、优化数据处理、避免不必要的计算,尤其在大数据量(万级以上)、高频交互或多图表场景下,性能优化尤为关键。以下是实战中验证过的有效方案: 一、数据层面优化 1.数据降采样(核心优化点)当数据量过大& 软件工程 2025年11月15日 75 点赞 0 评论 6755 浏览