一次高并发采集系统的架构设计评审记录
本文讨论了高并发数据采集系统的架构设计问题。原系统因架构失配导致采集失败率高，解决方案是引入架构拆分与代理池，实现任务调度、代理管理、请求执行和失败处理的分离，以提高系统稳定性和资源利用率。评审结论强调，系统稳定性取决于架构设计而非代码质量。
一文掌握k8s容器的资源限制
在Kubernetes中，合理设置容器的资源请求与限制可保障集群资源高效利用。通过定义CPU和内存的requests与limits，防止资源滥用，提升应用稳定性。结合命名空间配额与工具如xkube，可实现多集群统一管理与可视化配置，优化资源调度。
1688库存API实战：巧设库存预警阈值，实现智能提醒！
本文介绍如何利用1688库存API实现智能库存管理，通过设置科学的预警阈值并结合多通道提醒机制，帮助商家实时监控库存、预防断货风险。借助自动化轮询与动态阈值策略，提升响应效率，保障供应链稳定，助力电商运营高效、精准运行。（238字）
TSAPINN：用于求解NS方程的新型PINN网络结构
本文提出一种基于可训练正弦激活函数的物理信息神经网络（TSA-PINN），用于高效求解纳维-斯托克斯方程。该方法通过神经元级可调频率的正弦激活机制，动态适应复杂流场特征，显著提升模型表达能力与收敛速度。结合动态斜坡恢复策略，有效缓解梯度问题，增强训练稳定性。在涵盖稳态、振荡及三维湍流等多种挑战性场景的数值实验中，TSA-PINN 在精度和效率上均优于传统PINN，尤其在近壁湍流和多尺度涡旋相互作用等难题中表现突出，为科学计算中的复杂流动模拟提供了新范式。
