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父子工程：父工程统一管理依赖版本，子工程继承，避免版本冲突，注册中心模块可跨项目引入；Eureka：AP架构，易用、高可用，适合中小微服务，核心是Server加@EnableEurekaServer，Client加依赖和注册地址；Zookeeper：CP架构，强一致性，适合分布式协调，核心是安装ZK，Client加依赖和连接地址；选型建议：新手/中小微服务选Eureka，对一致性要求高选Zookeeper；避坑重点：Eureka启动类别漏@EnableEurekaServer，URL拼写要正确；
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- Han.miracle
- 前天
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本文探讨了大模型RAG（检索增强生成）工程化落地中的性能瓶颈问题，提出了一套基于Celery + RabbitMQ + asyncio的混合异步流水线解决方案。该方案通过RabbitMQ持久化任务、Celery编排任务流、asyncio实现单机高并发，有效解决了文档解析与向量化处理的效率问题。文章详细介绍了架构设计思路、核心代码实现，并总结了生产环境中的常见问题及应对策略，如协程冲突、MQ消息过大和API限流等。该方案兼顾了高并发和高可靠性，为AI架构实践提供了实用参考。
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- Aision_
- 昨天
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IoTDB 采用 LSM-Tree 变体架构，结合内存 MemTable 与自研 TsFile 列式存储格式，将随机写转为顺序写。单机写入吞吐量：可达 150-500 万点/秒，是 InfluxDB 的 3-7 倍集群扩展能力：线性扩展至千万级点/秒，支持 5000 万+ 测点接入乱序数据容忍：支持 5 分钟内数据时序错乱，自动排序归并在 TPCx-IoT 国际权威基准测试中，IoTDB 写入性能达到 363 万点/秒，远超 InfluxDB 的 52 万点/秒。
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- 进哥聊编程
- 前天
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在企业级 Elasticsearch 应用中，查询性能直接决定用户体验。无论是电商搜索、日志检索、还是大数据统计，一旦出现查询延迟高、超时、节点负载高，都会导致业务不可用。很多人遇到慢查询只会加机器，但真正的优化来自合理使用 DSL、索引设计、集群配置、查询模型。本文将从查询原理、核心优化手段、深度调优、避坑指南四个维度，全面讲解如何优化 Elasticsearch 查询性能、降低查询延迟，内容包含流程图、序号、标准标题格式，可直接发布 CSDN。fill:#333;important;
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- Seal^_^
- 昨天
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会议旨在为从事大数据、人工智能与软件工程研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作的平台。所有投稿至ICBASE 2026的论文都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所录用的论文将由IEEE出版，收录进IEEE Xplore数据库，出版后提交EI Compendex, Scopus检索。Giancarlo Fortino 教授，IEEE Fellow，意大利卡拉布里亚大学，意大利。
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- 搞科研的小刘选手
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在 Elasticsearch 集群运维中，索引写入性能直接决定了系统能否支撑高并发、大数据量的场景，如日志采集、电商商品入库、实时数据同步、海量数据导入等。当写入速度跟不上、节点CPU飙高、GC频繁、数据积压时，必须对索引阶段进行深度优化。本文从写入流程、批量操作、索引设置、段合并、磁盘优化、集群调优等方面，全面讲解Elasticsearch 索引阶段性能优化方案，包含流程图、结构化步骤、生产可直接使用的配置，严格遵循 CSDN 博客标准格式。ES 对自生成ID做了大量优化。
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- Seal^_^
- 昨天
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这个问题也是很显然意见了，当你有少量文件的时候想要下载使用就无伤大雅，但是当你有个任务是将大量的数据文件整理的时候，你的设备固态内存无法支撑其运行的时候，这时候分布式数据仓库就能发挥它的作用了，只需要通过SQL来操作，而不是一个个下载来整。你不用写复杂的大数据代码，只要写类似 MySQL 的 SQL 语句，Hive 就会把 SQL 翻译成底层的计算任务，去分布式集群里批量处理数据。简单说：它不存真实数据，只存表结构，让你用写 SQL 的方式，轻松查询和统计海量数据，不用懂复杂的分布式计算。
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WorldLabs发布全球首个Web端3D高斯泼溅(3DGS)渲染引擎Spark2.0，实现三大突破：1)支持1亿+高斯点的流式渲染；2)基于WebGL2/Three.js实现跨平台运行；3)创新LoD系统与RAD格式实现秒级加载。该技术解决了传统3DGS显存占用高、加载慢的痛点，使高精度3D场景能在手机、PC等任意设备浏览器中流畅运行。官方开源地址：https://github.com/sparkjsdev/spark
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- 小李同学_LSH
- 2026-04-20
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项目简介:本项目集用户社交、生活服务、优惠营销于一体的智能化安利平台，实现短信登录、商品点评、优惠券秒杀、每日签到、社交关注等功能，并基于 LangChain4j 接入大模型，提供智能问答、店铺查询与到店预约等 AI 服务。2. 使用Redis缓存商品信息，并通过返回空值解决了缓存穿透问题，给不同的缓存设置不同的TTL来防止了缓存雪崩的问题，使用互斥锁解决缓存击穿问题。技术栈: Spring Boot、MyBatis、Redis、MySQL、LangChain4j、Redisson、RabbitMQ。
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- m0_56356685
- 昨天
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它不只是把消息传过去，还会把消息持久化保存下来，并且支持后续再次读取、重复消费，甚至回放历史消息。比如订单相关的消息放在一个 Topic 里，支付相关的消息放在另一个 Topic 里，日志相关的消息再放到另一个 Topic 里。它真正厉害的地方，不只是“帮你传一条消息”，而是它能在高并发、大数据量、分布式场景下，把消息和数据流稳稳地接住。很多时候，大家也会把它叫做消息队列，但更完整一点的说法，其实是：Kafka 是一个分布式消息流平台。这样做的好处很直接：主流程更快，用户体验更好，系统压力也更容易拆开。
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- 江畔何人初
- 前天
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这套C#上位机+YOLOv11的物流分拣方案，已经在三个快递网点和两个工厂内部物流项目中稳定运行了一年多。平均每个项目的硬件成本不到2万块，分拣效率提升3倍，错误率降到0.1%以下，投资回报期不到一个月。对于中小物流企业来说，这是目前性价比最高的自动化分拣方案。它不需要复杂的基础设施，不需要专业的AI工程师，一个普通的C#开发者就能完成开发和维护。未来优化方向引入多相机协同，实现360度标签检测增加3D视觉，测量包裹尺寸和重量集成异常包裹检测，识别破损、漏液的包裹。
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- 威哥说编程
- 昨天
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近日，阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算，最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作；同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务，技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此，晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏，集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务（AGS）的诸多信息。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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NVIDIA今日宣布，在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上，向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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AMD第二代7nm GPU现身：原生支持光追；Facebook曾洽谈收购Fitbit 但谷歌的报价是其两倍……...
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