e-maintenancee-maintenance，即智能维护，现代智能维护常用规范为CBM(condition based maintenance)，有一种视情况而定的维护手段。CBM基本理念是：利用产品的损耗信息/损耗特征来最小化整个系统的损坏，它需要评价出出损坏风险和可实现利润的平衡。基于CBM准则，随即产生了一批预诊断app，当然这些应用几乎全部是针对某一特定问题的预诊，普适的应用稀有
## 现代IM系统的完整架构
即时通讯（Instant Messaging，IM）系统在现代社交交流中起着非常重要的作用。一个完整的IM系统架构包含多个关键组件，包括客户端、服务端、消息队列、数据库等。下面我们将详细介绍现代IM系统的完整架构，并给出一些代码示例。
### 客户端
客户端是用户与IM系统交互的界面，通常包括Web端和移动端。客户端负责发送消息、接收消息、展示消息等功能。在客户
原创
2024-03-13 06:00:21
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现代IM系统中消息推送和存储架构的实现-云栖社区-阿里云 https://yq.aliyun.com/articles/253242
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2019-04-28 20:11:00
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IM 全称是“Instant Messaging”，中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代，生活中 IM 类产品已经成为必备品，比较有名的如钉钉、微信、QQ 等以 IM 为核心功能的产品。当然目前微信已经成长为一个生态型产品，但其核心功能还是 IM。
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2021-09-15 14:43:27
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实战：基于CQRS微服务通信Axon Framework是一个适用于Java的、基于事件驱动的轻量级CQRS框架，既支持直接持久化Aggregate状态，也支持采用EventSourcing。Axon Framework的应用架构如图9-6所示。 图9-6 Axon Framework应用架构本节，我们将基于Axon Framework来实现一个CQRS应用“axon-cqrs”。
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2024-07-30 16:23:46
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一、引入的目的领域驱动作为一种系统分析的方法论，分清了职责范围、通过分层剥离了业务逻辑，但是在实践过程中依然会遇到很多问题。例如常见的查询问题： 一个业务系统会存在各种查询功能，例如列表查询、分页查询等，没有业务逻辑(或者很少)，如果按照常规的领域分层会导致大量的模型转换工作，并且存在大量的分页信息(pageSize\pageNo\totalPage等)无处安放，因为它们并不属于Domain内的属
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2023-10-07 19:01:23
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前言IM全称是『Instant Messaging』，中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代，生
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2022-05-11 20:22:01
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前言IM 全称是『Instant Messaging』，中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代，
原创
2021-12-31 17:51:24
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概述同步服务（Synchronization Service）在CQRS架构中有着重要的作用。它通过访问事件总线来读取事件数据，并对事件进行派发。应用程序会向同步服务注册事件处理器，以便同步服务在派发事件的过程中，能够通过事件处理器对事件进行处理。在此，我将针对“查询数据库的同步”这一基本的CQRS应用场景，来给出一种最简单的同步服务实现方式。回顾一下CQRS架构，在《EntityFramewor
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2024-07-19 15:19:25
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团队开发框架实战—CQRS架构CQRS架构图261851438603372.jpgCQRS架构图.png什么是CQRS?这里只通过Udi Dahan的《Clarified CQRS》文章中的一张图片简要介绍一下：2012032222580035.pngUI上有两种类型的操作：命令和查询，例如显示销量最好的5个产品就属于查询，而提交一个订单、修改密码等则属于命令。因为大部分系统都是读多写少，而且业务
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2023-07-18 19:59:18
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Transformer架构解析 Transformer是一种基于自注意力机制的序列转换模型，采用编码器-解码器结构实现端到端序列建模。其核心优势在于并行计算能力、长距离依赖捕捉和跨模态对齐。模型由六大组件构成：输入处理模块（词嵌入+位置编码）、编码器（处理源序列）、解码器（生成目标序列）、多头注意力机制、前馈网络和输出层。工作流程包括源序列向量化、编码器特征提取、解码器序列生成和词汇概率输出。通过多头自注意力和位置编码等机制，Transformer有效解决了传统RNN模型在长序列处理上的局限性，广泛应用于机
# 如何实现“iostream实现代码”教程
## 整体流程
下面是实现“iostream实现代码”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------------- |
| 1 | 包含iostream头文件 |
| 2 | 使用命名空间std
原创
2024-07-10 04:01:40
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在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boo
在Java中通常实现锁有两种方式，一种是synchronized关键字，另一种是Lock。二者其实并没有什么必然联系，但是各有各的特点，在使用中可以进行取舍的使用。首先我们先对比下两者。实现：首先最大的不同：synchronized是基于JVM层面实现的，而Lock是基于JDK层面实现的。曾经反复的找过synchronized的实现，可惜最终无果。但Lock却是基于JDK实现的，我们可以通过阅读J
如何使用 NAPI 实现代码
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 NAPI（Node.js C/C++ Addons API）来实现代码。NAPI是一个用于开发 Node.js C/C++ 插件的API，它提供了一组兼容性强、稳定且易于使用的函数和宏。
整体流程
首先，让我们来看一下整个实现代码的流程。我将使用一个表格来展示每个步骤以及需要做的事情。
| 步骤 | 说明
原创
2024-01-12 17:29:53
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title: 机器学习(一) KNN date: 2021-08-12 18:31:35 categories: 机器学习 tags: - 机器学习 - 人工智能 - 算法 - KNN算法KNN算法KNN算法的基本原理KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推
感兴趣的同学自己观看，使用JDK自带public static void RSA() throws Exception { //1.生成公私钥匙 //KeyPairGenerator 类用于生成公钥和私钥对。密钥对生成器是使用 getInstance 工厂方法（返回一个给定类的实例的静态方法）构造的。 //特定算法的密钥对生成器可以...
原创
2021-07-29 14:34:07
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卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。 1.训练pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，如VGG、ResNet等。往往为了加快学习的进度，在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数，所以这里使用的网络是：torchvision.models.Resnet34(pretrained=True)然后更改其最后的全连接
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2024-07-11 14:03:41
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前言这几天听课，听到关于B/S架构和C/S架构的东西，颇有感触。边查阅资料边写了这篇随笔。C/S架构C/S架构是比较早期出现的一种系统设计架构。曾经出现过两层C/S和三层C/S架构。我们一般常见的以两层C/S架构为主。我们大家在使用计算机软件过程中基本上一定会遇见C/S架构，例如我们玩的PC游戏几乎都是C/S架构。C/S架构最大的特点就是会有一个客户端，而且客户端会处理很大一部分逻辑，然后再将数据
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2023-08-07 23:50:27
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在ANSI C的任何一种实现中，存在两个不同的环境 第1种是翻译环境，在这个环境中源代码被转换为可执行的机器指令。第2种是执行环境，它用于实际执行代码。标准明确说明：这两种环境不必位于同一台机器上。例如，交叉编译器就是在同一台机器上运行，但它所产生的可执行代码运行于不同类型的机器上。操作系统也是这样。在翻译阶段，程序实现过程如下图：翻译阶段的两个步骤：组成一个程序的每个源文件（source
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2024-05-07 18:38:49
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