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为什么要写这篇博客,原因很简单,因为我觉得以下的知识没有多大的用处,完全就是一个查阅课本的过程,但是浪费的时间实在是太多,我从0到1查阅了差不多3个多小时,所以为了大家不要和我一样,我把思考题放在下面,也请有缘人==懂得变通==!
处理国际化问题目前常见的有两种方案:
这篇文章是关于软件设计的选择。特别是大型系统,这些系统可能会以服务端点的形式分为多个可部署的对象。我不会特别谈论服务端点设计,但是我想讨论创建多个服务应用的构思阶段。
经常使用的微服务、REST或事件驱动之类的术语是什么?
本文围绕如何提升 CodeWave AIGC 的商业化交付能力展开探讨,重点介绍了如何通过数据化手段量化评估当前 AI 效果,分析现有能力瓶颈,并基于真实业务场景构建自定义语言模型和 AI 工程化体系。
首批开源材料覆盖从硬件到基础控制系统的核心构建要素,帮助开发者在最短时间内完成 N1 的完整复刻,包括硬件制造体系、完整物料清单(BOM)、可直接加工的结构图纸、详细装配指南与操作演示视频、基础控制系统、基础操作软件代码(已开放 GitHub)、通讯接口封装。
数据从采集、传输、存储到计算处理的每个环节都需要系统的稳定运行支撑。
卡内基梅隆大学研究人员近日推出了 LegoGPT 系统,该技术能够根据自然语言的描述,生成物理稳定且可实际拼搭的乐高结构。该项目通过将大型语言模型与工程约束条件相结合,最终输出既支持人工组装也适用于机器人系统实施的设计方案。
今天的软件专业人员需要在技术、业务和社会的复杂性迷宫中穿行。根据Xin Yao的说法,在这种环境下要想成功,需要的不仅仅是技术和业务知识。我们需要在解耦系统以获得可维护性、重新连接它们以创造业务价值、以及处理组织动态的混乱性方面应对自如。在面向对象(OOP)大会上,Yao探讨了社会技术设计如何帮助我们应对这些挑战。
今天的软件专业人员需要在技术、业务和社会的复杂性迷宫中穿行。
金山办公 AI 产品总监徐奕成已确认出席。
在现代数据驱动的环境中,数据的高效写入与查询是任何数据库管理系统的核心挑战。尤其在处理大量结构化和非结构化数据时,如何优化数据库性能以提高数据记录的效率和访问速度,成为了企业需要解决的重要问题。YashanDB作为一款高性能的分布式关系数据库,通过
在OOP会议上,Xin Yao就社会技术设计和变革促进发表了演讲。
加州大学圣地亚哥分校的研究团队发布了开源系统 Orca,其核心创新在于:大型语言模型(LLMs)并非接管网页操作,而是通过智能引导辅助用户。
Figma在其设计平台上集成了AI,从自动命名层到Figma Make等小工具,它可以将文本提示、图像或设计框架转换成团队可以实时共同编辑的生产就绪代码。结果是:非技术人员可以在数小时内构建原型,在某些情况下,代码精确到足以让工程师直接投入生产——同时确保设计师始终控制最终输出。
AICon 全球人工智能开发与应用大会上智源研究院大模型行业应用总监周华为我们带来了精彩专题演讲《大模型行业应用新模式和关键实现路径》
在当今数据驱动的世界中,数据库技术面临着日益复杂的挑战,包括但不限于性能瓶颈、数据一致性问题以及系统的可用性问题。随着企业在数据存储和管理方面的需求不断增长,如何有效地处理大规模的数据集,以及如何在分布式环境中保持数据的高可用性和一致性,成
面对复杂项目开发中需求澄清难、任务复杂AI难交付的痛点,这位开发者设计了一套"6A工作流"——通过文档先行、任务递归的方式,让AI按照专业项目管理流程执行,将模糊需求逐步转化为可交付的代码。
STAR 自动化了架构发现和优化的过程,将其转变为端到端的过程。