目前，推荐算法部支持了主站、企业业务、全渠道等20+业务线的900+推荐场景，通过梳理大促运营、各垂直业务线推荐场景的共性需求，对现有推荐算法能力进行沉淀和积累，并通过算法PaaS化打造通用化的推荐能力，提升各业务场景推荐赋能效率，高效赋能业务需求。
DDD领域建模被各个大小厂商提起并应用，而每个人都有自己的理解，本文就是针对小白，系统地讲解DDD到底是什么，解决了什么问题，及一些建议和实践。本文主要是思想的一种碰撞和分享，希望能对朋友们有所启发或帮助。
关于JWT，可以说是分布式系统下的一个利器，我在我的很多项目实践中，认证系统的第一选择都是JWT。它的优势会让你欲罢不能，就像你领优惠券一样。
不同团队落地DDD所采取的应用架构风格可能不同，并没有统一的、标准的DDD工程架构。即使无法制定通用的、标准的工程应用架构，但为团队制定一个遵循领域驱动设计思想的参考架构依然有价值。
本文通过对贫血三层架构进行精炼，推导出适合我们落地的应用架构，并且将之实现为Maven Archetype以应用到实际开发，然而应用架构只是落地DDD的一个知识点，要完整落地DDD还必须体系化地掌握限界上下文、上下文映射、充血模型、实体、值对象、领域服务、Factory、Repository等知识点。
背景 之前陆续写过一些和 OpenTelemetry 相关的文章： 实战：如何优雅的从 Skywalking 切换到 OpenTelemetry 实战：如何编写一个 OpenTelemetry Extensions 从一个 JDK21+OpenTelemetry 不兼容的问题讲起 这些内容的前提是最
详细介绍分布式机器学习系统的基础概念、分布式训练集群架构、分布式训练并行策略，并以DeepSpeed 为例介绍如何在集群上训练大语言模型。
https://www.oomspot.com/post/k8sshijianzhinanpaicuoanlitcptwrecycleyinfadiubao tcp_tw_recycle 引发丢包 tcp_tw_recycle 这个内核参数用来快速回收 TIME_WAIT 连接，不过如果在 NAT
瀚高数据库安全版v4.5.8已发布，功能和安装方式都有所不同。下面先跟我一起安装上吧。 操作系统环境：Centos7.9，处理器：x86_64 （说明：以下每一节的命令操作，均可以复制粘贴直接执行） 1. 安装软件 将软件包上传到root用户的目录下，执行以下命令校验安装包完整性，然后执行安装： m
https://cloud.tencent.com/developer/article/2129901?areaSource=105001.14&traceId=OFI4ayMl5Z9FSNINaESjJ 0x00 前言简述 描述: 为了实现根据访问者访问我们的网站时根据其IP显示其所属地，也为获取
https://openanolis.cn/sig/KeenTune/doc/423701433171625827 环境准备 准备两台虚拟机，VM A安装wrk，keentuned，keentune-brain，keentune-bench，作为测试机；VM B安装Nginx，作为Nginx服务端，
https://www.cnblogs.com/gered/p/13535212.html 目录 【0】核心参考 【简述】 【1】安装配置 sql_exporter 【1.1】下载解压 sql_exporter 【1.2】修改配置文件 【1.3】自带的sql server监控采集器 【2】整合 pr
在早期NVMe的讨论话题中，常常将之AHCI协议进行对比，在支持的最大队列深度、并发进程数以及消耗时钟周期数等方面，NVMe吊打了AHCI。最直观也最权威的就是下面这张对比图片。 NVMe与AHCI协议对比（来源：sata-io.org） SATA的发展最早可以追溯到上世纪80年代的IDE/ATA，
1998年，Christine Peterson创造了 “开源软件”这个词。她解释道：“这是刻意为之，为了让其他人更容易理解这个领域”。同年，O’Reilly组织了首届“开源峰会”。 开源软件受到更多人青睐原因在于，用户对软件拥有更多的控制权因为他们可以检查代码。对于长期项目来说，开源软件被认为是稳
将 Terraform 管理laC的技能提升到一个新的水平。
将 Terraform 管理 IaC 的技能提升到一个新的水平。
最近在经历的一些事情，让我突发灵感，觉得要写点关于DevOps体系建设过程中的“流程规范”，记录下来。 如何解读"流程规范" 谈到DevOps落地，无一例外都会提“流程规范“，我想没有人会反对，甚至会”不放在眼里“，因为概念本身没有什么晦涩难懂。可是一到落地，好像就是另外一番场景，“一地鸡毛”，“形
结合我们的生产需求，本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程，具有较大的参考价值，基本可照搬使用。 适应数据规模为T级的场景，由于设计了分片支撑，后续如有大数据量需求，可分片横向扩展。 ■■■ 分片集群规划 ■ Configure hostname、hosts file
首先说一下这个3节点MongoDB集群各个维度的数据规模： 1、dataSize: 1.9T 2、storageSize: 600G 3、全量备份-加压缩开关：186G，耗时 8h 4、全量备份-不加压缩开关：1.8T，耗时 4h27m 具体导出的语法比较简单，此处不再赘述，本文重点描述导入的优化过
摘要：“边云协同”，即云端与边缘的协同。通过边云通道，部署在边缘节点上，并实现在云端远程管理应用，保障部署在边缘的应用能够正常运行，并通过与云端的连线，将业务执行结果在云端呈现。 本文分享自华为云社区《使用华为云IoT平台的IoT边缘体验“边云协同”【我的IoT端边云体验】》，作者：Jan-tao
