能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
能力说明:
基本的计算机知识与操作能力,具备Web基础知识,掌握Web的常见标准、常用浏览器的不同特性,掌握HTML与CSS的入门知识,可进行静态网页的制作与发布。
能力说明:
了解Docker是什么,能做什么,产生的背景,理念是怎样。熟悉基本的Docker用法,知道怎么通过帮助命令来完成相应的操作,搞清楚一个完整的Docker有哪几个部分组成。
能力说明:
理解微服务架构与单体应用架构在开发模式与运维上的区别,了解分布式、容器、DevOps在微服务架构中的应用,理解微服务的设计原则与服务组件。了解Service Mesh概念与Istio基础知识。
能力说明:
熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等,熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术,可进行Web服务器(Nginx),以及数据库(My SQL)的搭建、配置、应用,可根据需求编写Shell脚本,通过常用工具进行linux服务器自动化运维。
能力说明:
掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧,包括索引策略、innodb和myisam存储引擎,熟悉MySQL锁机制,能熟练配置MySQL主从复制,熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置,并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。
2024年04月
您好,如果想一次性上传很多图片的话,只能通过图像搜索的批量操作功能,使用批量操作功能的前提是开通了OSS服务,没有其他的批量操作功能了
详细内容参考文档:文档
您好,会收费的。图像搜索免费试用同一个新账号只能试用一次,您开通了布料图片搜索之后,您账号的试用资格就已经用过了,再开通商品图片搜索的话就需要收费了
您好,视觉智能开放平台的行驶证识别能力可以识别行驶证首页和副页关键字段内容,输出品牌型号、车辆类型、车牌号码、检验记录、核定载质量、核定载人数等21个关键字段信息。您可以在线免费体验识别效果
系统架构的设计往往并不是仅仅只需要满足当前的功能场景,而是需要考虑未来在系统用户数量、数据规模、业务复杂度上升之后,系统无需进行重构,依然可以通过高效经济的扩展来应对不断增长的用户数量和数据量的飞升。
那么想要做到极具拓展性的系统,就需要在系统架构设计之初充分考虑到业务需求相关的用户量,数据的增长量以及系统的可拓展性。如何使系统具备良好的扩展性呢?
模块化或子系统设计:可以根据业务需求的具体场景分割出不同的业务模块或者是业务子系统,每个模块或者子系统负责特定场景下的数据处理,各个模块之间通过规范的接口进行数据交互,从而降低系统整体的耦合性,提高拓展性。
分布式技术:通过分布式技术将任务和数据分散处理,从而能够提高系统的可靠性、容错性和性能。整体系统的各个组件分布在多个节点上,这样可以利用集群的方式增加服务器数量,提供系统的整体事务吞吐能力。
数据存储:另外可以使用可扩展的数据存储方案,例如分布式数据库、NoSQL数据库或者大数据处理框架(如Hadoop、Spark)。通过采用合适的缓存机制提高数据访问速度,减轻数据库压力。
水平扩展或垂直扩展:水平扩展是通过增加更多的服务器节点来分担负载,如分布式集群、负载均衡等技术;垂直扩展则是提升单个服务器的处理能力,如增加硬件资源。通常情况下,优先选择水平扩展以实现更好的可扩展性。
消息队列:对于耗时较长的任务,可以采用异步处理的方式,通过消息队列进行解耦,提高系统响应速度和扩展性。或者也可以通过消息分发、消息订阅的方式来降低系统耦合性,提高系统的可扩展性。
最后,在AI时代下,可以通过Serverless架构的弹性伸缩特性来满足不断变化的业务场景,当对计算资源需求较高时,Serverless架构可以自动扩容,而当对计算资源需求较低时,Serverless架构可以自动缩容,这既可以应对在访问量不断变化对计算资源需求的频繁波动,又可以通过弹性伸缩为企业节约闲置资源造成的成本浪费。同时,Serverless架构本身是按需按量收费,也就是说你使用了才收费,不使用就不会收费,那么这进一步节省了企业成本。因此这么看来,Serverless架构也同样值的考虑。
从个人的编程经验来看,不管你是前端JS编程还是后端Java编程,在一些习惯上基本是通用的。就是你编写的JS代码必须要功能完善且易于阅读易于维护。那么这里整理一下JS编程过程中一些比较行之有效的编程习惯。
函数命名:对于JS编程的函数命名,驼峰命名且有意义的方法名往往更容易让人一眼就看明白,比如清空商品名称,
变量命名:变量命名的话通常和页面中对应字段的名称保持一致,这样方便在上下追溯时快速定位字段所在位置,比如官网用户名
尽量不要使用全局变量:由于全局变量在JS代码行数比较多的时候,中途可能会有其他方法改变全局变量,导致后续在用到时可能未考虑到变量值已经发生其他改变,比如这个760行的页面
注意let、var、const的使用场景:
var允许在同一作用域内重复声明同一个变量,后面的声明会覆盖前面的。
let在同一作用域内不允许重复声明同一个变量。
const一旦声明,就不能再修改其引用的值(对于简单类型如数字或字符串),但可以修改对象或数组的内容。
注意代码结构层级清晰:在编写JS函数的过程中注意代码换行以及前后缩进的规律,保证代码的可阅读性,比如
最后,总的来说,好的编码习惯是通用的,不管你是Java还是JS编码,养成好的编码习惯,会让你的代码更加优美和高效。
您好,是的。文字识别OCR的购物小票识别目前主要识别如下信息
详细内容再购物小票识别APi接口文档中的data内字段说明也可以看出
其他内容参考文档:文档
您好,图像搜索仅支持单主体检索,所以您的图片如果涉及到多个主体且都需要使用,因为默认情况下算法会识别一个最大的主体区域默认使用,所以需要您这边手动指定Region区域。
比如A图片中有两个主体区域都需要使用,可以如下设置
ProductId=A,PicName=A1,Region=280,486,232,351
ProductId=A,PicName=A2,Region=100,200,100,600
参考文档:文档
您好,对于签名的计算,个人不建议直接在前端进行计算,有被窃取加密参数的可能。还是建议您通过服务端计算签名并通过前端调用返回的方式来获取签名,服务端计算签名操作
可以参考文档:文档
您好,图像搜索(Image Search)以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品。
个人理解图像搜索更倾向于图片整体特征的提取,而不是比如颜色或者形状单一特征的提取。
您好,图像搜索主要是根据用户输入图片,可以快速在图片库中检索到与输入图片相似的图片集合。主要服务于以下场景
而根据您的需求识别景色、造型的话目前暂不支持,只能是通过图片整体相似度来搜索图片,参考文档:文档
您好,您可以尝试开启图像搜索类目预测功能,图像搜索会先对图片做类目预测,然后进行图片索引和搜索。
类目预测有助于缩小搜索范围,建议您开启类目预测功能。类目详情参考文档:文档
看到这个话题,回想做程序员的这些年,从最初的一个小代码开发到现在的开发者,说到一些特别的概念或者技术让自己感觉到技术水平显著提升,那么可以从下面几个方面来谈谈。
系统架构设计理念:最开始在设计系统架构时,往往只考虑当下系统的实现能力以及开发难易度,不会考虑到数据量大时的优化空间。那么随着开发经验的积累,对于系统架构的设计上,更考虑系统的长久性,先期的简单考虑往往会给后期的系统升级带来较大的困难,而从一开始就充分考虑到系统体量,更有利于系统的稳定和长久。
并发编程技术:在开发过程中,特别是遇到统计业务时,对于从大量数据中统计需要数据的操作,单线程往往会比较耗时,而统计任务时效性虽然不是很强,但是太耗时的统计往往也就失去了存在的意义。那么这个时候通过预热数据,并发编程,提高数据处理效率往往是比较常用的技术,但是需要充分考虑的异常情况的处理,保证数据的正确且稳定输出。
设计模式:说到设计模式,个人并没有全部了解现有的全部设计模式,而是只有部分设计模式。比如策略模式、工厂模式,曾经有一个需求,由于需要判断的情况比较多,大概100多种,那么传统的if-else模式就会显得很臃肿且不易维护,后来通过策略模式+工厂模式进行了if-else的优化,优化后的代码更清晰、更易理解、更方便维护。可以说,在日常开发中不刻意使用设计模式,但是该使用设计模式的时候,设计模式的加入确实可以事半功倍。
AI:现下AI技术的飞速发展,为程序员也带来了巨大福利,比如你可以用GPT-4写算法,你可以用通义千问写工作总结,你可以用通义万相文生图,你也可以用通义灵码辅助AI编程,提高编程效率等等。对于AI工具的使用同样也是一样充满挑战的技术之路,使用好的话,带来的不仅仅是工作效率的事半功倍,甚至是技术水平的无限提升。
未来已来,AI已至。
在谈及今天的话题之前,我们先来了解一下什么是事件驱动架构(EDA),也只有了解了什么是事件驱动架构(EDA),也才能更好的理解为什么事件驱动作为一个经典的架构模式,竟然会在云时代背景下再次流行起来的缘由。
事件驱动架构(Event Driven Architecture,EDA)是一种基于事件的软件架构模式,在事件驱动架构中,所有的信息都以事件的形式进行表达和处理。一个事件是一个抽象的、有意义的数据集,这些数据集可以被其他的服务接收分析并做出对应的响应。事件驱动架构是一种松耦合、分布式的驱动架构,收集到某应用产生的事件后实时对事件采取必要的处理后路由至下游系统,无需等待系统响应。
比如一个简单的人力资源服务系统的事件驱动架构示例,事件总线EventBridge收集人力资源服务系统产生的新员工入职事件,并对此事件进行路由和转发。这种体系结构可以提高站点的可扩展性,同时能更轻便地应对企业架构升级和系统拓展。
看了事件驱动架构的描述,是不是感觉和消息比较相似,确实,消息在用于微服务架构的异步解耦时,确实比较相似。但是消息的应用场景往往更倾向于一个企业内部之间各部门应用系统的数据流动,消息的生产者和消费者往往都约定好具体的消息格式。而事件的事件源,也就是事件生产者往往并不知道事件将会被谁消费,不关心事件的处理结果。这样相比较来看的话,事件相对于消息,显得更加的松耦合。
现下时代,随着业务的不断复杂,单体架构、消息架构、微服务架构在短时间内可以应对,但是长久来看,事件驱动架构更具备优势。
从松耦合来看:事件驱动架构降低事件生产者和订阅者的耦合性。事件生产者只需关注事件的发生,无需关注事件如何处理以及被分发给哪些订阅者。任何一个环节出现故障,不会影响其他业务正常运行。
从执行情况来看:事件驱动架构适用于异步场景,即便是需求高峰期,收集各种来源的事件后保留在事件总线中,然后逐步分发传递事件,不会造成系统拥塞或资源过剩的情况。
从可拓展性来看:事件驱动架构中路由和过滤能力支持划分服务,便于扩展和路由分发。
基于以上分析,事件驱动架构在现阶段数据量飞速增长,应用体系不断扩大,服务之间通信日益复杂的情况下,确实很有可作为空间。目前阿里云官方产品事件总线EventBridge公测期间免费使用,刚兴趣的小伙伴可以提前去体验这款云时代背景下再度流行的事件驱动架构,参考文档:操作指南
您好,不可以的。但是图像搜索可以通过批量操作功能批量导入阿里云OSS中的图片,或批量删除已经入库的图片,适用于较大规模的离线图片数据操作,稳定性高、速度快、操作方便,批量操作流程如下
详细内容可以参考文档:文档
您好,图像搜索需要先把图片入库,然后才能进行检索。图像搜索的使用流程可以参考如图
关于图像搜索使用的详细流程操作您可以参考文档:文档