带你读《云原生架构白皮书2022新版》——云原生架构成熟度模型

本文涉及的产品
性能测试 PTS,5000VUM额度
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
简介: 带你读《云原生架构白皮书2022新版》——云原生架构成熟度模型

云原生架构成熟度模型


image.png

相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 iOS开发
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
31 0
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
|
2月前
|
Kubernetes Cloud Native 微服务
探索云原生技术:容器化与微服务架构的融合之旅
本文将带领读者深入了解云原生技术的核心概念,特别是容器化和微服务架构如何相辅相成,共同构建现代软件系统。我们将通过实际代码示例,探讨如何在云平台上部署和管理微服务,以及如何使用容器编排工具来自动化这一过程。文章旨在为开发者和技术决策者提供实用的指导,帮助他们在云原生时代中更好地设计、部署和维护应用。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
37 10
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
19 4
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
|
22天前
|
自然语言处理 算法 JavaScript
面向长文本的多模型协作摘要架构:多LLM文本摘要方法
多LLM摘要框架通过生成和评估两个步骤处理长文档,支持集中式和分散式两种策略。每个LLM独立生成文本摘要,集中式方法由单一LLM评估并选择最佳摘要,而分散式方法则由多个LLM共同评估,达成共识。论文提出两阶段流程:先分块摘要,再汇总生成最终摘要。实验结果显示,多LLM框架显著优于单LLM基准,性能提升最高达3倍,且仅需少量LLM和一轮生成评估即可获得显著效果。
55 10
面向长文本的多模型协作摘要架构:多LLM文本摘要方法
|
11天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 iOS开发
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
52 12
|
1月前
|
机器学习/深度学习 编解码 vr&ar
NeurIPS 2024最佳论文,扩散模型的创新替代:基于多尺度预测的视觉自回归架构
本文详细解读NeurIPS 2024最佳论文《视觉自回归建模:基于下一尺度预测的可扩展图像生成》。该研究提出VAR模型,通过多尺度token图和VAR Transformer结构,实现高效、高质量的图像生成,解决了传统自回归模型在二维结构信息、泛化能力和计算效率上的局限。实验表明,VAR在图像质量和速度上超越现有扩散模型,并展示出良好的扩展性和零样本泛化能力。未来研究将聚焦于文本引导生成和视频生成等方向。
159 8
NeurIPS 2024最佳论文,扩散模型的创新替代:基于多尺度预测的视觉自回归架构
|
27天前
|
搜索推荐 架构师 数据挖掘
架构实操:画好一张业务模型图
本文以SDK设计的角度分析了如何构建一张属于SDK的各个业务的模型图。
|
1月前
|
存储 消息中间件 小程序
转转平台IM系统架构设计与实践(一):整体架构设计
本文描述了转转IM为整个平台提供的支撑能力,给出了系统的整体架构设计,分析了系统架构的特性。
72 10
|
2月前
|
机器学习/深度学习 测试技术 定位技术
新扩散模型OmniGen一统图像生成,架构还高度简化、易用
近期,一篇题为“OmniGen: Unified Image Generation”的论文介绍了一种新型扩散模型OmniGen,旨在统一图像生成任务。OmniGen架构简洁,无需额外模块即可处理多种任务,如文本到图像生成、图像编辑等。该模型通过修正流优化,展现出与现有模型相当或更优的性能,尤其在图像编辑和视觉条件生成方面表现突出。OmniGen仅含3.8亿参数,却能有效处理复杂任务,简化工作流程。尽管如此,OmniGen仍存在对文本提示敏感、文本渲染能力有限等问题,未来研究将继续优化其架构与功能。
86 16