常见系统及架构

简介: 常见系统及架构
darwin_amd64
darwin_arm64
freebsd_386
freebsd_amd64
linux_386
linux_amd64
linux_arm
linux_arm64
linux_mips
linux_mips64
linux_mips64le
linux_mipsle
windows_386
windows_amd64
目录
相关文章
|
2天前
|
安全 NoSQL MongoDB
XJ-Survey:这个让滴滴日均处理1.2亿次问卷请求的开源系统,今天终于公开了它的架构密码!
嗨,大家好,我是小华同学。今天为大家介绍一款由滴滴开源的高效调研系统——XJ-Survey。它功能强大,支持多类型数据采集、智能逻辑编排、精细权限管理和数据在线分析,适用于问卷、考试、测评等场景。采用 Vue3、NestJS 等先进技术栈,确保高性能与安全性。无论是企业还是个人,XJ-Survey 都是你不可错过的神器!项目地址:[https://github.com/didi/xiaoju-survey](https://github.com/didi/xiaoju-survey)
37 15
|
13天前
|
人工智能 JavaScript 安全
【01】Java+若依+vue.js技术栈实现钱包积分管理系统项目-商业级电玩城积分系统商业项目实战-需求改为思维导图-设计数据库-确定基础架构和设计-优雅草卓伊凡商业项目实战
【01】Java+若依+vue.js技术栈实现钱包积分管理系统项目-商业级电玩城积分系统商业项目实战-需求改为思维导图-设计数据库-确定基础架构和设计-优雅草卓伊凡商业项目实战
55 13
【01】Java+若依+vue.js技术栈实现钱包积分管理系统项目-商业级电玩城积分系统商业项目实战-需求改为思维导图-设计数据库-确定基础架构和设计-优雅草卓伊凡商业项目实战
|
16天前
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
DeepSeek背后的技术基石:DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构,融合了专家混合系统(MoE)、多头潜在注意力机制(MLA)和RMSNorm归一化。通过专家共享、动态路由和潜在变量缓存技术,DeepSeekMoE在保持性能的同时,将计算开销降低了40%,显著提升了训练和推理效率。该模型在语言建模、机器翻译和长文本处理等任务中表现出色,具备广泛的应用前景,特别是在计算资源受限的场景下。
325 29
DeepSeek背后的技术基石:DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
|
24天前
|
存储 缓存 关系型数据库
社交软件红包技术解密(六):微信红包系统的存储层架构演进实践
微信红包本质是小额资金在用户帐户流转,有发、抢、拆三大步骤。在这个过程中对事务有高要求,所以订单最终要基于传统的RDBMS,这方面是它的强项,最终订单的存储使用互联网行业最通用的MySQL数据库。支持事务、成熟稳定,我们的团队在MySQL上有长期技术积累。但是传统数据库的扩展性有局限,需要通过架构解决。
65 18
|
1月前
|
消息中间件 监控 小程序
电竞陪玩系统架构优化设计,陪玩app如何提升系统稳定性,陪玩小程序平台的测试与监控
电竞陪玩系统架构涵盖前端(React/Vue)、后端(Spring Boot/php)、数据库(MySQL/MongoDB)、实时通信(WebSocket)及其他组件(Redis、RabbitMQ、Nginx)。通过模块化设计、微服务架构和云计算技术优化,提升系统性能与可靠性。同时,加强全面测试、实时监控及故障管理,确保系统稳定运行。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
基于AI的实时监控系统:技术架构与挑战分析
AI视频监控系统利用计算机视觉和深度学习技术,实现实时分析与智能识别,显著提升高风险场所如监狱的安全性。系统架构包括数据采集、预处理、行为分析、实时决策及数据存储层,涵盖高分辨率视频传输、图像增强、目标检测、异常行为识别等关键技术。面对算法优化、实时性和系统集成等挑战,通过数据增强、边缘计算和模块化设计等方法解决。未来,AI技术的进步将进一步提高监控系统的智能化水平和应对复杂安全挑战的能力。
|
2月前
|
监控 Java 数据中心
微服务架构系统稳定性的神器-Hystrix
Hystrix是由Netflix开源的库,主要用于微服务架构中的熔断器模式,防止服务调用失败引发级联故障。它通过监控服务调用的成功和失败率,在失败率达到阈值时触发熔断,阻止后续调用,保护系统稳定。Hystrix具备熔断器、资源隔离、降级机制和实时监控等功能,提升系统的容错性和稳定性。然而,Hystrix也存在性能开销、配置复杂等局限,并已于2018年进入维护模式。
43 0
|
2月前
|
前端开发 搜索推荐 安全
陪玩系统架构设计陪玩系统前后端开发,陪玩前端设计是如何让人眼前一亮的?
陪玩系统的架构设计、前后端开发及前端设计是构建吸引用户、功能完善的平台关键。架构需考虑用户需求、技术选型、安全性等,确保稳定性和扩展性。前端可选用React、Vue或Uniapp,后端用Spring Boot或Django,数据库结合MySQL和MongoDB。功能涵盖用户管理、陪玩者管理、订单处理、智能匹配与通讯。安全性方面采用SSL加密和定期漏洞扫描。前端设计注重美观、易用及个性化推荐,提升用户体验和平台粘性。
91 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
本文探讨了在量化交易中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE),构建了一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示,LSTM-AE则专注于捕捉市场的时序依赖关系。系统采用A2C算法进行强化学习,通过多维度的奖励计算机制,实现了在可接受的风险水平下最大化收益的目标。实验结果显示,该系统在不同波动特征的股票上表现出差异化的适应能力,特别是在存在明确市场趋势的情况下,决策准确性较高。
86 5
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
|
2月前
|
机器学习/深度学习 前端开发 算法
婚恋交友系统平台 相亲交友平台系统 婚恋交友系统APP 婚恋系统源码 婚恋交友平台开发流程 婚恋交友系统架构设计 婚恋交友系统前端/后端开发 婚恋交友系统匹配推荐算法优化
婚恋交友系统平台通过线上互动帮助单身男女找到合适伴侣,提供用户注册、个人资料填写、匹配推荐、实时聊天、社区互动等功能。开发流程包括需求分析、技术选型、系统架构设计、功能实现、测试优化和上线运维。匹配推荐算法优化是核心,通过用户行为数据分析和机器学习提高匹配准确性。
177 3

热门文章

最新文章