# 微服务引擎 #
0
关注
8126内容
windows服务器重装系统之后，Kafka服务如何恢复？
windows服务器重装系统之后，Kafka服务如何恢复？
通义灵码获得国产 AI 编码工具最高成绩丨阿里云云原生 8 月产品月报
阿里云云原生 8 月产品月报。
学成在线笔记+踩坑（0）——面试问题
介绍你的项目、项目难点、表是怎么设计的？、断点续传是怎么做的?、如何保证任务不重复执行? 、任务幂等性如何保证、分布式锁的三种实现方式
学成在线笔记+踩坑（6）——【媒资模块】视频处理。FFmpeg+XXL-JOB
FFmpeg处理视频、XXL-JOB分布式任务调度平台
微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 8 月产品动态
微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 8 月产品动态。
用 Rust 实现敏感信息拦截插件，提升 AI 网关安全防护能力
本⽂对敏感信息拦截插件的使用方式和实现原理进行了简单介绍，它能够自动检测并处理请求和响应中的敏感词，有效防止敏感信息泄露。通过对不同数据范围的支持和灵活的配置选项，该插件能够适应各种应用场景，确保数据的安全性和合规性。
揭秘最全议程！2024云栖大会「云原生+AI」有哪些看点？
2024云栖大会「云原生+AI」有哪些看点？
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用：RMoK模型架构探析与Python代码实验
Kolmogorov-Arnold网络（KAN）作为一种多层感知器（MLP）的替代方案，为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳，近期提出的可逆KAN混合模型（RMoK）显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层，通过门控网络动态选择最适合的专家层，从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示，RMoK在多个数据集上表现出色，尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。
Jetty技术深度解析及其在Java中的实战应用
【9月更文挑战第3天】Jetty，作为一款开源的、轻量级、高性能的Java Web服务器和Servlet容器，自1995年问世以来，凭借其卓越的性能、灵活的配置和丰富的扩展功能，在Java Web应用开发中占据了举足轻重的地位。本文将详细介绍Jetty的背景、核心功能点以及在Java中的实战应用，帮助开发者更好地理解和利用Jetty构建高效、可靠的Web服务。
Kraft模式下Kafka脚本的使用
【9月更文挑战第9天】在Kraft模式下，使用Kafka脚本涉及以下几个关键步骤：启动Zookeeper和Kafka服务、创建主题、发送与消费消息、查看主题列表及描述主题详情。通过指定配置文件与相关参数，如`--replication-factor`和`--partitions`，可以灵活管理主题。此外，确保根据实际需求调整配置文件中的参数，并监控日志以维持最佳性能与及时问题处理。
免费试用