## 基础理论 ### CAP理论 一致性（Consistency） ：在分布式系统中所有的数据备份，在同一时刻都保持一致状态，如无法保证状态一致，直接返回错误； 可用性（Availability）：在集群中一部分节点故障，也能保证客户端访问系统并得到正确响应，允许一定时间内数据状态不一致； 分区容
最近在对稳健理财BFF层聚合查询服务优化治理，针对文章内的串行改并行章节进行展开，分享下实践经验，主要涉及原同步改异步的过程、全异步化后衍生的问题以及治理方面的思考与改进。
这篇文章介绍了微前端架构概念，聚焦于如何在Vue.js项目中应用Qiankun框架实现模块化和组件化，以达到高效开发和维护的目的。讨论了Qiankun的原理、如何设置主应用与子应用的通信，以及如何解决跨域问题和优化集成过程，从而实现前端应用的灵活扩展与组织。
孙燕姿果然不愧是孙燕姿，不愧为南洋理工大学的高材生，近日她在个人官方媒体博客上写了一篇英文版的长文，正式回应现在满城风雨的“AI孙燕姿”现象，流行天后展示了超人一等的智识水平，行文优美，绵恒隽永，对AIGC艺术表现得极其克制，又相当宽容，充满了语言上的古典之美，表现出了“任彼如泰山压顶，我只当清风拂
来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量：0阶张量；12,4,3, 向量：一阶张量；[12,4,3] 矩阵：二阶张量；[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量：多维数组；
4月12日，数澈软件Seal（以下简称“Seal”）宣布推出新一代应用统一部署管理平台 Seal AppManager，采用平台工程的理念，降低基础设施操作的复杂度为研发和运维团队提供易用、一致的应用管理和部署体验，进而提升研发人员和运维人员的生产力。 平台工程（Platform Engineeri
本文介绍了交易平台的设计理念和关键技术方案，以及实践过程中的思考与挑战。
基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
在敏捷开发环境下，系统通过迭代增量的交付价值，系统架构也是如此。团队不可能在项目之初就建立完美的系统架构，系统架构应该随着系统迭代不断演进。架构演进和架构腐化是看待架构的不同视角：架构腐化着眼于现状，架构演进侧重于未来架构腐化不可避免，随着时间流转腐化现象必然发生。而我们需要做的是：通过某种方式及早发现和修正
个人认为数据结构有点偏向理论知识点，从这些理论知识点，我们可以知道各种数据结构的特点，然后在特定的场景下使用对应的数据结构来存储。 基础的数据结构 从逻辑上来说基础的数据结构只有线性结构、非线性结构，也就是数组、链表。其他复杂一点的如队列、栈、树、图、hash table 都可以通过数组和链表的方式
摘要：本文主要对CoordConv的理论进行了介绍，对其进行了复现，并展示了其在网络结构中的用法。 本文分享自华为云社区《CoordConv：给你的卷积加上坐标》，作者： 李长安。 一、理论介绍 1.1 CoordConv理论详解 这是一篇考古的论文复现项目，在2018年作者提出这个CoordCon
我们要介绍的扩散模型的理论基础和非常重要的DDPM，扩散模型的实现并不复杂，但其背后的数学原理却非常丰富。在这里我会介绍这些重要的数学原理，省去了这些公式的推导计算，如果你对这些推导感兴趣，可以学习参
目录计算过程投影分量计算 假设你有一家理发店,已经记录了过去一年中所有顾客的头发长度和发型偏好的数据。现在你想从这些数据中提取一些主要的信息,比如顾客最常选择的发型类型,以及不同发型之间的相关性等。这对于你未来开展有针对性的营销活动很有帮助。 具体来说,我们可以将每个顾客的发型偏好用一个多维向量来表
概述(Overview) 参考了网上的分享，感觉都不太理想：1.一个控件内如果包含多个子控件时没有考虑顺序问题；2.超出控件可显示区域时不能长截图，有滚动条会多余截取了滚动条。这个随笔旨在解决这个问题，实现带滚动条时可以长截图，并且给出了在多个子控件的情况下如何控制截图顺序的代码。有用可以点个赞。引
引言 上一章我们熟悉了一下 Semantic Kernel 的理论知识,Kernel 创建以及简单的Sample熟悉了一下 SK 的基本使用。在Semantic Kernel中的 kernel functions由两部分组成第一部分是prompts functions(提示函数),第二部分Nativ
这篇论文2014年发布在SCI一区，共3篇，作者是师承模糊集之父Zadeh的王立新教授（西安交通大学），论文的贡献在于把金融领域模糊的表达转变为模糊集（fuzzy sets）和隶属函数（membership），先看回测展示： 图中上图绿线表示买入并持有，红线表示卖出。下图是系数值，绿色代表买方力量值
