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  • DDD领域驱动设计实战(六)-理解领域事件(Domain Event)

    进程自身即可控制事务。但一个事件若同时更新多个聚合,按一次事务只更新一个聚合原则,可考虑引入事件总线。 微服务内应用服务,可通过跨聚合的服务编排和组合,以服务调用方式完成跨聚合访问,这种方式通常应用于实时性和数据一致性要求高的场景。这个过程会用到分布式事务,以保证发布方和订阅方的数据同时更新成功。

    作者: JavaEdge
    发表时间: 2021-12-19 15:35:27
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  • 免费薅ModelArts算力资源-拿下CCF BDCI华为Severless工作负载预测亚军

    引入 赛题简介 赛题分析 方案介绍 数据分析 特征工程 模型 训练 ModelArts使用体验 使用感受 划重点-如何申请 引入 笔者是一位机器学习和数据挖掘竞赛的爱好者,经常在天池、DF和DC等平台上参加各种比赛,难免会遇到算力资源不够的情况,本文就介绍了笔者在CCF大数据

    作者: wyhhyw
    发表时间: 2021-05-24 02:42:30
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  • 案例|某城商行Zabbix 监控架构分享

    对于自定义监控项的方法,能够便捷地对接各个存储厂家的产品监控方式,将厂家建议的监控命令封装为 Zabbix 的一个监控项。这类被封装的方法主要是 CLI、RESTful 和 SSH,例如以下我们目前对各产品使用的监控方式方式 产品 工具 CLI unity uemcli

    作者: Zabbix中国
    发表时间: 2023-06-08 11:37:25
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  • 【论文分享】车联雾计算中的异构接入与资源分配算法研究

    时,可以利用 V2X(vehicle-to-everything,包括 V2V 和V2I)与VDTN等多种接入方式,实现不同局部范围内实体间的资源共享[9]。资源雾的引入使得车联网环境中的实体(拥有一定的通信/计算资源的车辆与基础设施)间的资源优化调度策略变得更加灵活和复杂,如何

    作者: 乔天伊
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  • 【干货合集】数仓性能调优必读,带你进阶为性能调优高手

    S)性能调优系列实战篇五:十八般武艺之路径干预路径干预方法介绍,路径生成是表关联方式确定的主要阶段,本文讨论几个影响路径生成的要素:cost_param、 scan方式、join方式、stream方式,并从原理上分析如何干预路径的生成。⇔  GaussDB(DWS)性能调优系列实战篇六:十八般武艺Plan

    作者: 匿名用户群体
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  • 【Vue3+Express实战-3】创建新增课程接口

    orial表,有了这些最基本的条件,本节课程我们实现我们的第一个接口-新增课程接口! 对于一个新增课程的接口,我们在前台是通过发送post方式请求的,所以对于我们的后台也是一个post接口! 创建一个新的课程,我们需要包含title,description等关键信息。 有了这两个基础条件,我们开始正式编码!

    作者: 搞前端的半夏
    发表时间: 2022-03-31 14:12:46
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  • SAP官方帮助网站,help.sap.com 背后那些事儿

    网站这种多前端框架混搭的做法是一种很常见的开发方式,比如 SAP Spartacus 就和 help.sap.com 一样,采取 Angular 和 bootstrap 混用的方式: 在 help.sap.com index.html 的注释里,已经解释了引入 bootstrap 的原因:用于实现响应式和移动设备布局。

    作者: Jerry Wang
    发表时间: 2022-05-14 11:18:39
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  • AngularJS进阶(三十五)浏览器兼容性解决之道

    是前提条件。       另外,如果页面上只有一个table,也可以通过getElementsByTagName的方式定位table,并用parentNode的方式定位div,这样就不必传递它们的id了。       以上方法貌似只是解决浏览器局部兼容性问题。对于全面兼容不适用。

    作者: SHQ5785
    发表时间: 2020-12-29 23:47:25
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  • 【转】什么是MRS?

    可以极大降低用户使用大数据的门槛,帮助用户快速构建大数据处理中心。 集群管理 以Hadoop为基础的大数据生态的各种组件均是以分布式的方式进行部署,其部署、管理和运维复杂度较高。 MRS集群管理提供了统一的运维管理平台,包括一键式部署集群能力,并提供多版本选择,支持运行过程中

    作者: FI小粉丝
    发表时间: 2021-06-24 06:45:35
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  • 【强化学习笔记分享】初学者定期更新学习心得体会,期待大家交流

    重考虑显然是不合理的。但如果不考虑后面的影响,又会使得策略过于贪婪,不够远视。那么这个问题该如何进行处理呢?通常采用以下的方式进行reward的计算:通过引入衰减因子,我们就可以控制是采取“目光短浅”还是“目光长远”的策略了。从SARSA到Q-learning接下来介绍SARSA

    作者: xia1111
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  • 5G+工业互联网新突破,这个项目斩获全国一等奖!

    水泥生产园区打造的5G+工业互联网项目,于2020年5月启动建设,项目紧扣水泥产业智能化探索中的安全、效率、环保三大痛点,通过5G独立组网方式,采用5G+MEC(边缘计算)方案,为园区构建全方位智能的现代水泥产业制造体系。目前该项目已完成了15个5G独立组网基站和一套MEC(边缘

    作者: 望闻问切ice
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  • CNN卷积神经网络中一维、二维、三维卷积神经网络原理及应用场景

    度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)。 - 上述内容没有引入channel的概念,也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入的channel的数量变为3,即输入的数据维度变为(14×14

    作者: ttking
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  • 以消费者为中心的颠覆性物联网解决方案

    物联网概念日趋成熟,消费者欢迎物联网解决方案,因为它们简化了我们的日常工作。此外,还有许多新兴技术(人工智能、5G、区块链、加密货币……)提升了物联网的潜力,但如果没有正确引入,可能会给消费者带来接受障碍。事实上,物联网涵盖了广泛的用例和利益相关者,他们对创新的采用并不遵循与家用电器相同的行业应用规则。正如哈佛商学院的

    作者: y-wolfandy
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  • HCSD集训营—软件开发流水线专场 学习心得分享

    该微认证。   整个学习材料了解到从敏捷起源--敏捷思维-敏捷宣言-敏捷原则-敏捷较传统模式更符合软件开发规律-敏捷与瀑布的外在区别;进而引入华为DevCloud的一站式开发平台,集华为研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体,面向开发者提供研发工具服务,让软件开发简单高效免费

    作者: 高级云网管
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  • CVPR:使用完全交叉Transformer的小样本目标检测

    (FCT),方法是将交叉转换器整合到特征主干和检测头中。提出了非对称批处理交叉注意来聚合来自具有不同批处理大小的两个分支的关键信息。新模型可以通过引入多级交互来改善两个分支之间的少样本相似性学习。PASCAL VOC和MSCOCO FSOD基准的综合实验证明了我们模型的有效性。02背景以

    作者: @Wu
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  • 内存屏障知识点

    此同时,CPU被设计成在从内存中获取数据的同时,可以执行其他指令和内存引用,这就导致了指令和内存引用的乱序执行。为了解决这一内存乱序问题,引入了各种同步原语,这些原语通过使用内存屏障来实现多处理器之间内存访问的顺序一致性。仅仅在两个CPU之间存在需要通过共享内存来实现交互的可能时

    作者: Jack20
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  • mybaits-plus lambdaQuery() 和 lambdaUpdate() 比较常见的使用方法【转】

     愿景 我们的愿景是成为 MyBatis 最好的搭档,就像 魂斗罗 中的 1P、2P,基友搭配,效率翻倍。  无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对现有工程产生影响,如丝般顺滑 损耗小:启动即会自动注入基本 CURD,性能基本无损耗,直接面向对象操作 强大的 CRUD 操作:内置通用

    作者: 加油O幸福
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  • Spring Cloud 服务间的负载均衡-Robbin

    均衡策略,从服务实例列表中选择一个目标实例。然后,Ribbon将请求转发到选定的目标实例上,由该实例处理请求。三、Ribbon的配置与使用引入依赖:在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加Ribbon和Eureka Client的依赖。配置文件:在application

    作者: 林欣
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  • 【转发】流量控制 - MQTT 5.0 新特性

    MQTT v5 带来了很多新的特性,我们会尽量以通俗易懂的方式展示这些特性,并探讨这些特性对开发者的影响。到目前为⽌,我们已经探讨过这些 MQTT v5 新特性,现在我们将继续讨论:流量控制流量控制通常服务端的资源都是固定且有限的,而客户端的流量则可能是随时随地变化的。正常业务(

    作者: 王小艺
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  • 《深度学习》正则化笔记分享

    正则化的主要目的是为了防止过拟合,而它的本质是约束(限制)要优化的参数。通常我们通过在Cost function误差函数中添加惩罚项来实现正则化。当然,正则化有其缺点,那就是引入正则化可能会引起“too much regularization”而产生误差。问:对于正则化,有使模型“简单”的优点,这其中”简单”怎么理

    作者: 运气男孩
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