一、Calico简介1.1、calico特性 Calico是另一款主流的开源虚拟化网络方案， 用于为云原生应用实现互联与策略控制， 可以整合进大多数主流的编排系统， 例如Kubernetes、 Apache Mesos、 Docker和OpenStack等。 与Flannel相比，Calico的一个显著优势是对网络策略的支持， 它允许用户动态定义访问控制规则以
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2023-11-27 20:08:53
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三层架构和 COLA 架构比较三层架构和 COLA 架构是两种常见的软件架构模式，它们在设计和组织软件系统方面有一些不同之处。下面是对三层架构和 COLA 架构的比较：三层架构：结构简单：三层架构将应用程序划分为表示层（Presentation Layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）和数据访问层（Data Access Layer）三个主要组件，使系统的结构相对简单明
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2024-09-26 16:08:32
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colab使用心得最近一直在使用colab，为什么我使用colab主要原因是老师无法提供合适的硬件以及自己也无法负担起一个好的显卡。colab一个月10美元，相比国内的百度，阿里以及华为性价比很高。不是我贬低国内的深度学习的虚拟机，目前国内各个平台收费很高，平均五六远一个小时，而且我知道一个国外的资源也是两三元一个小时。百度有免费的，但是框架只能用飞浆框架，听说华为最近也搞了一个深度学习的框架，不
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2023-10-08 12:50:21
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NVIDIA TensorRT是一个高性能深度学习推理平台。它包括深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。推理时，基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。使用TensorRT，您可以优化所有主流框架中训练出的神经网络模型。简单说，TensorRT是用来优化推理过程，而不是训练过程，这也符合大多数应用场景，因为最终部署到产品中，所做的工作就是
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2024-10-08 06:49:51
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前言最近在做一个项目，用自己的数据集训练一个YOLOv3的目标检测模型，但苦于自己电脑配置太低，在朋友的推荐下，选择了谷歌Colab平台，对我来说在、，真是发现了一个新天地（见识太短，勿喷，哈哈）。 本文将对colab的简单配置、使用进行介绍。什么是ColabColaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境,免费提供GPU运算服务，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行
COLA架构COLA 是 Clean Object-Oriented and Layered Architecture的缩写，代表“整洁面向对象分层架构”在COLA 4.0，也就是目前最新的版本中，作者将COLA拆分为COLA架构（Archetype）和COLA组件（Components）两个部分：COLA架构：COLA应用的代码模板。COLA组件：提供一些非常有用的通用组件，这些组件可以帮助我们
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2023-08-24 15:58:51
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# 实现“cola 架构是什么架构”教程
## 概述
在本教程中，我将指导你如何实现“cola 架构是什么架构”。这是一个适合初学者的简单架构，帮助你更好地组织和管理你的代码。
## 教程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的项目文件夹 |
| 2 | 初始化项目并安装cola相关依赖 |
| 3 | 创建主页面组件 |
| 4 | 创建数据层
原创
2024-03-30 03:24:43
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2.3.1 canal 架构 2.3.2 canal 的下载和安装https://github.com/alibaba/canal/releases 我们直接/2.资料/02-工具下的 canal.deployer-1.1.4.tar.gz
拷贝到
/opt/sortware
目录 下，然后解压到 /opt/module/canal
包下 注意： canal 解压
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2024-09-30 10:15:02
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# 实现"Cola架构"教程
## 概述
在软件开发中，“Cola架构”是一种通用的架构模式，它将软件系统分为四个部分：C（Controller，控制层）、O（Object Model，对象模型）、L（Logic，业务逻辑层）、A（Ajax，异步交互层）。本教程将教你如何实现Cola架构。
### 整体流程
以下是实现Cola架构的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2024-06-16 03:35:13
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COLA 是 Clean Object-Oriented and Layered Architecture的缩写，代表“整洁面向对象分层架构”，是来自阿里技术专家的开源项目。目前COLA已经发展到COLA 4.0。
COLA既是架构，也是框架。COLA框架继承了DDD的设计思想。 ...
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2021-08-11 23:23:00
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COLA 是 Clean Object-Oriented and Layered Architecture的缩写，代表“整洁面向对象分层架构”，是来自阿里技术专家的开源项目。目前COLA已经发展到COLA 4.0。COLA既是框架，也是架构。COLA架构融合了常见的DDD代码模型，可以帮助开发人员快速实践并落地DDD领域建模的应用项目。货物运输系统（Cargo Tracker Applicatio
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2023-10-16 19:19:55
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模块（Module）、组件（Component）、包（Package），这些概念对于我们技术同学并不陌生，但并不是所有人都能理解其要义。深入理解之后，我才发现，其背后的深意是分类思维。而这种分类也是应用架构的核心所在，通过不同粒度、不同层次的分类，把复杂的软件系统实现控制在可以被理解、被维护的程度。否则，对于动则上100万行代码的软件，人类根本没有办法理解和维护。试想一个极端情况，假如没有这些概念
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2024-06-17 07:03:13
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一、Service的作用主要用于在后台处理一些耗时的逻辑操作，或者去执行某些长期运行的操作。二、Service的创建1.主要方法IBinder onBind(Intent intent):必须实现方法。返回一个IBinder对象，程序通过该对象与Service交互(Service类似Activity有自己的生命周期)void onCreate():当Service第一次被创建的时候回调void o
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2024-07-24 04:45:44
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它是在阿里内部诞生并开源的一种优雅的Java应用架构模式，其理念对现代Java应用开发非常有指导意义。一、COLA 是什么？COLA 的全称是 Clean Object-oriented & Layered Architecture（整洁面向对象分层架构）。它是由阿里巴巴大佬张建飞提出并开源的一套旨在约束代码结构、降低系统复杂度、提升可维护性的应用架构框架。你可以把它理解为 “阿里巴巴版的
# COLA 架构简介及示例
## 什么是 COLA 架构？
COLA 架构是一种面向对象的架构设计模式，它提供了一种有效的方法来组织和管理软件系统。COLA 是一种模块化和可扩展的架构，它将系统分解为四个核心组件：C（Context 上下文）、O（Object 对象）、L（Logic 逻辑）和A（Adapter 适配器）。
- Context 上下文：负责处理外部请求，并将请求转发给适当的
原创
2023-07-21 08:36:16
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基础架构图Adapter 适配层：对前端展示的路由和适配。 VO：返回给前端的对象 assembler：将 responseDTO 转换为 VO web：处理页面请求的 Controller wap：处理手机端请求的 ControllerApplication 应用层：负责获取输入，组装上下文，调用领域层做业务流程编排，如果需要的话，发送消息通知等。若只是简单操作，应用层还可直接绕过领域层，访问基
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2023-11-01 21:13:38
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本文开始前，问大家一个问题，你觉得一份业务代码，尤其是互联网业务代码，都有哪些特点？我能想到的有这几点：互联网业务迭代快，工期紧，导致代码结构混乱，几乎没有代码注释和文档。互联网人员变动频繁，很容易接手别人的老项目，新人根本没时间吃透代码结构，紧迫的工期又只能让屎山越堆越大。多人一起开发，每个人的编码习惯不同，工具类代码各用个的，业务命名也经常冲突，影响效率。大部分团队几乎没有时间做代码重构，任由
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2023-10-24 13:05:39
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一、Scikit-learn优点：Scikit-learn 是一个完整的面向机器学习算法的计算库，内建了常见的传统机器学习算法支持，文档和案例也较为丰富；缺点：Scikit-learn 并不是专门面向神经网络而设计的，不支持 GPU 加速，对神经网络相关层的实现也较欠缺。（Scikit-learn是很多人入门深度学习的比较合适作第一个框架）二、Caffe优点：Caffe 的主要开发语言是 C++，
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2023-10-28 14:14:27
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用Colab的好处： 电脑搭建cuda环境需要有nvidia显卡（我没有），但在colab上不用搭环境，而且免费，非常友好。步骤：1、登录谷歌硬盘：https://drive.google.com 2、在谷歌硬盘空白处点击鼠标右键，选择更多->关联更多应用； 3、在搜索框输入cloaboratory，找到软件并安装。 4、进入Colab，回到谷歌硬盘截面，再次在空白区点击鼠标右键，选择更多，
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2023-12-23 22:02:29
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在下半年选修了机器学习的关键课程Machine learning and deep learning，但由于Macbook Pro显卡不支持cuda，因此无法使用GPU来训练网络。教授推荐使用Google Colab作为训练神经网络的平台。在高强度的使用了Colab一段时间后，我把自己的个人感受和使用心得与大家分享，同时也给想要尝试的同学详细介绍Colab具体的上手方法。一、Colab介绍在第一次
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2023-12-26 19:21:59
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