前言: 在介绍微服务时，首先得先理解什么是微服务，顾名思义，微服务得从两个方面去理解，什么是"微"、什么是"服务"， 微，狭义来讲就是体积小、著名的"2 pizza 团队"很好的诠释了这一解释（2...微服务的优势 大项目可以持续交付 微服务将一个大系统拆分成很多个互相独立的服务，每一个服务都可以由一个团队去完成，并且配备自己的开发、部署，而且可以独立于其他的团队。...更强的容错性 由于每一个微服务都是独立运行的，处理得当，我们在微服务架构中可以实现更好的故障隔离。当一个微服务发生问题时，例如内存泄漏，不会影响到其他的微服务。...而在微服务架构中，每一个服务都是独立运行的，单个微服务的技术升级则非常容易。你可以随意去尝试你喜欢的最新技术。因为试错成本很低，因此大家可以尽情的玩耍。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...终点即我们的最终目的是保护数据和资金的安全，而不是是保护服务器不被入侵，目的和手段不能搞混。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
为了改善开发人员体验，越来越多的组织希望通过平台工程来减少繁琐工作，专注于创收功能和创新。 平台工程带来了两大主要好处。第一个是引入了自助服务功能，允许组织中的人员尝试新的软件。...平台工程团队不应从头开始构建；平台应构建在其他平台之上。组织不希望其软件团队完成所有工作，从插入服务器到交付产品，他们当然不应期望平台工程团队从头开始完全实施平台。...相反，这些团队需要在巨人的肩膀上构建。为了推动这种方法，组织应尽可能多地购买平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS) 工具，并将这些工具捆绑在一起以构建一个完成且可行的平台。...随着开发人员的生产力提高，这些好处还可以为企业带来可观的成本节约，从而无需额外的承包商和人员扩充服务。...面向未来的平台工程 最终，平台工程的目标是鼓励开发人员（无论其团队或职能如何）使用平台，而不是在平台之外进行试验。
对于业务服务的描述，我直接借用了描述用户故事的格式。一方面，这一格式要素直接涵盖了业务服务的角色与领域行为，另一方面还能促使编写人员思考它带来的服务价值。 我之引入触发事件，与业务服务的定义息息相关。...如此一来，对于业务服务的流程而言，一定是在收到服务请求之后开始执行的一系列连续的业务过程。因此，在业务服务的基本流程与替代流程中，根本不可能出现UI的操作，更不可能出现线下的流程。...按照我的经验，业务服务执行流程的第一步，往往是对服务请求的验证。至于服务请求包含哪些内容，则可以认为是对应服务契约的输入参数。...04 业务服务的价值 在我的领域驱动设计统一过程方法中，产生设计驱动力的就是业务服务。...业务服务强调执行的连续性，又突出了目标系统的边界，并由限界上下文来响应角色发起的服务请求，将其映射到解空间，站在服务设计视角，就是一个服务API，我将其称之为“服务契约”。
私有云的特点就是在企业内部部署，不使用第三方平台辅助。有保密性高，安全性高，个性化私有定制的特点。那么如何搭建私有云平台呢？ 什么是私有云？...企业云私有云是指普通公用网络或专用内部网络只向特选用户(而不是普通公众)提供的计算服务。...私有云计算相应的为企业提供了众多优势(包括自助服务、伸缩性和弹性)，通过专用资源提供额外的控制和定制能力，远远优于当地管理的计算基础结构。 私有云配图4.jpg 私有云的优势体现在哪里？...私有云平台和公有云这两种形式的云平台都是可扩展、灵活的计算能力集群，通常是服务器包括管理在内的相关服务。公有云容易访问，通常由亚马逊、谷歌、微软等大公司提供。...另一方面，私有云仅供特定机构使用，可由idc数据中心服务器托管，使用自己的设备和位置，或者经常由私有云的第三方提供商管理，确保更新、服务质量和安全性。 私有云配图3.jpg
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
开头提到，当下大模型势头正盛，如果单纯把 AI 看作是一个技术或一个产品，那么人工智能真正的潜力就仍未被完全挖掘； 相反，只有把 AI 的能力和矩阵集成为一个操作系统，管理硬件资源和软件服务的运行池，提供对外的服务接口...而在 ModelBuilder 提供的模型路由服务之下，针对不同难度的任务，AI 操作系统万源也可以自主选择最合适的模型完成调用，实现效价比的最优，在效果基本持平的情况下，将推理成本下降了30%。...当下，百度整个大模型平台的服务客户数在一个多月里又增长了1万，已经突破了8.5万。通过千帆精调的模型数，则涨到了 1.4万，而开发的应用数现在也超过了19万。...引进来，靠的是直接的激励，以及加入平台的便捷程度。这就要求 AI 操作系统足够开放，也能投入足够的成本用于激励，开办开发者大赛，让更多人加入进 AI 原生应用开发的行伍。...在未来，用 AI 操作系统提供全栈 To B 服务，一站式解决用户的问题，必然是优秀 AI 大厂的大势所趋，也是云大厂转型的必然方向。
传统的服务器是具有独立的CPU、内存条、硬盘，存储的数据安全性不高，硬盘的浪费率比较高，企业一旦扩张业务，原有的服务器资源不够，又得购置新的服务器，而且物理服务器还存在老化、损坏、维护等方面的问题，这样造成的成本加剧及时间耽误...传统的服务器，就是独立的了，不能整合这些资源。 2、从安全性方面来讲 云服务器具有天然防ARP攻击和MAC欺骗，快照备份，数据永久不丢失，保证数据的安全。而传统的服务器则不具有这方面的功能。...3、从可靠性来讲 云服务器是基于服务器集群的，因此硬件冗余度较高，故障率低;而传统的服务器则相对来说硬件冗余较少，故障率较高。...4、从灵活性方面来讲 用户可以在线实时增加自己的配置，可扩展空间较大，根据业务需要灵活部署;而传统的服务器则有这方面的局限性，如果有新的应用，只能再添加一台了。...5、从成本方面来讲 云主机一般是按需付费，可弹性拓展，无需购买的物理服务器，无需设置机房，更不需要定期维护、维修等，不仅可以节约基础设施的成本。还节省了IT运维的成本。
很多软件开发商非常看重这块市场，着手为个体商家或者小企业打造直播卖货系统，不过，市场竞争是激烈的，在开发模式逐渐雷同化的今天，直播卖货平台开发的突破点在哪里？...所以综合考虑，在未来的直播卖货平台开发过程中，务必要达到商城商铺一体化，即商城商铺都是一手搭建，配套开发，虽然这样成本有些高，但毕竟是共用一个后台，对于个体商家来讲，这样做可大幅度减少在商品管理上的时间...，而且商城也顺带加入了更多的营销点，再者，对于平台运营来讲，在后续升级过程中会更加方便。...二、在线商城功能要完善 若在直播带货平台开发过程中，一点确定了商城商铺一体化的模式，那么可就要对它的核心功能深入探究一番了，一个在线商城的基本功能大体包含：商品分类，广告位，购物车，商品管理（用于展示商品属性...除以上外，在直播卖货平台开发过程中，还要注意为平台预留出较多的开发接口，用于和其它第三方应用进行对接。 以上，就是在直播带货平台开发过程中，需要注意的突破点。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
之所以会这样断言，是因为云服务器和云硬盘的性能和优势更加突出。云服务器云硬盘哪个好呢？ 云服务器云硬盘哪个好？ 云服务器云硬盘哪个好这个问题并不是一个简单问题。云服务器可以取代传统服务器的功能。...企业或者网站只需要租用或者购买云服务器就可以进行网站的建设。而云硬盘是用来扩展计算机空间或者云服务器空间。硬盘和服务器这两者的关系是分不开的，云服务器的运行需要借助硬盘来实现。...因此这两者之间并不存在特点上的好坏，因为它们各有各的特点和性能，而且是需要相互依靠使用的。 如何选择好的服务器和硬盘？ 前面已经了解了云服务器云硬盘哪个好。在选购服务器和硬盘的时候该有哪些指标呢？...首先在选择时应该看准云服务器和云硬盘的品牌。现在有许多大品牌推出了云产品，这样的大品牌产品是比较可靠的。其次，再对服务器和硬盘进行选型的时候，要考虑自身网站的需要或者程序的需要。...选择合适的大小内存以及空间。其次还要考虑网站的经济预算。 以上就是云服务器云硬盘哪个好的相关内容。不可否认，云产品已经渐渐取代了传统的硬件。这是因为云产品拥有更高的性能以及更安全更持久的保障。
与此同时，“智能相对论”看到，为淘宝天猫、Google等平台与各大美妆品牌提供AI+AR虚拟试妆服务的玩美移动也继续针对C端用户推出玩美AI智能粉底 (YouCam AI ShadeFinder)、玩美...越来越多美妆品牌在官方网站、手机APP、淘宝天猫、京东等购物平台、微信小程序与线下零售店提供虚拟试妆服务的同时，美妆界还掀起了一股“定制风”。...AI肤质检测也被一些网友质疑是“伪科学”，且基于面部图像识别的AI服务必然存在隐私数据安全问题。...即便部分消费者反应不佳，不可否认的是，基于AI图片识别与AR增强现实技术的美妆、护肤相关服务与产品已经满足了像小崔、可米这类消费者的需求。...目前看来，AI+AR赋能美妆产业已获得不错的市场反响。本月初，玩美移动刚完成高盛银行领投的C轮融资，并在全球范围内有三百家企业客户，其中不乏阿里巴巴、Shopify、Youtube等大型平台。
谷歌的反转让人唏嘘，虽然其明确了“不会追求的AI应用”，但技术作恶还是人作恶的问题，AI伦理再次引人深思。 一 AI伦理的边界在哪里？ 如果说谷歌近期来不太平，那么亚马逊Alexa的日子也不好过。...智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣认为，随着AI弊病的凸显，AI伦理问题也将日益得到重视。AI伦理的边界到底在哪里？首先应该明确几个问题。 1.机器人是否成为民事主体？...若企图以机器人的行为过失定罪于AI本身，确实行之过早。 2.算法的歧视会有失公平 人工智能在判断上失误的一个指责，是它经常会“歧视”。...那么，歧视的来源是哪里？是打标签者的别有用心，是数据拟合的偏差，还是程序设计哪里出了bug？机器所计算出的结果，能为歧视、不公、残酷提供理由吗？这些都是值得商榷的问题。...在这个视频中，Reben告诉AI开枪。Engadget在报道中说，如果AI足够智能以预测我们的需求，或许有一天AI会主动除掉那些让我们不开心的人。
在应用的使用和操作过程当中，常常会出现很多因素导致系统迟钝或者崩溃，这是任何一家企业都会遇到的问题。市面上的应用越来越多，各种类型的应用软件层出不穷，用户有了更多地选择权。...一旦一个应用的用户体验不好，用户就很难再使用这个应用。所以应用的性能监测试非常重要的。服务好售后好的应用性能监控有哪些呢？...服务好售后好的应用性能监控 服务好售后好的应用性能监控往往会受到更多企业的青睐和使用。这样的应用性能监控的功能是丰富的，对于应用的监控性能也是超前的全面的。...兼容各种主流的编程代码语言，并且可以自动化监控，可视化监控。 监控不及时带来的危害 服务好售后好的应用性能监控在网络上可以搜出好多，之所以应用性能监控如此重要，是因为如果监控不及时的话带来的危害太大。...问题排查不及时的话，后期的补救也是一笔很昂贵的花费。 以上就是服务好售后好的应用性能监控的相关内容，做好性能监控，才能够快速排查系统故障并得到妥善解决。
在新冠疫情期间，这类疗愈系机器宠物的销量大增，而产品的多元化也反应了人们对于AI机器宠物日渐上升的需求。 理想生活的蓝图 机器宠物的需求上升主要归功于AI技术发展以及现代人追求“简便”的生活趋势。...若将KODA及新款AIBO视为带有部分智能家居设备功能的AI机器宠物，三星的这款球型机器人Ballie则是带有简易交互功能的“移动型AI智能管家”。 ?...以摄像机、传感器为基础的拍照及智能安防监测服务除了技术上较为成熟，也因应了近年逐渐上升的家庭智能安防需求。 ?...结语 KODA和新版AIBO做出了机器宠物与智能安防设备结合的新尝试，而Ballie则是家用服务机器人的功能扩充。与智能家居的系统化联动相似，随着技术发展，人们的需求将由更少的硬件满足。...与家用智能设备的功能整合或许会成为未来机器宠物的发展方向，而以KODA为代表的AI管家狗狗已率先踏出了一步。
她说，平台工程之旅的一部分是让高管们了解它的价值。 然后，“根据特定的社区需求调整平台本身是好的，但还不够，” Watt 说，因为你不能单独解决技术问题，而且只解决一次。...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。...如果那不可能，至少要将您的参考实现作为示例租户进行测试。 最后，平台工程要求你“调整你的想法——目标不仅仅是提供服务，而是成为一种服务并为你的社区服务，”Watt 说。
解铃还须系铃人，教育界的问题，还得专门搞教育的公司来解决。 好未来出手了。 相较于其他教育机构，好未来手握一个能构建这个平台的利器：大量真实教学教研的积淀。 好未来AI首席科学家举了个例子。...在客服中心上线的检测功能最开始用的是通用模型，精度60%以上，但用真实数据迭代模型之后，准确率达到了96.3%，这个算法每天都在为好未来十万家客户服务质量做出保证。...AI开放平台 这种自带的优势体现了好未来对AI+教育的全面布局上，对AI的投入，重点落在了三个方面。...围绕AI开放平台，好未来试图链接起包括教育培训机构、教育开发者、公立学校、内容供应商、科研机构在内的开放生态。 未来教育场景 这样一个开放平台的出现，好未来前前后后下了不少工夫。...而最关键的是，AI技术在其中发挥的作用，一方面依赖于场景需求，一方面依赖于场景数据。 具体到好未来，不就是拥有场景、积累了大量“标注”数据的那一方吗？正如黄琰所说，知道问题在哪里，解决问题才更有力。
许多人谈到 "微服务" 又是在纠结一个二十多年前的老问题; “粒度”; 什么是微服务划分的 "粒度"? 二十多年来, 许多人都在以一个 "标准答案"；粒度; 在做软件开发。...很遗憾的是，当你一直以所谓的 “标准答案” 在做软件开发时, 你却永远是在用所谓的 "错误答案" 在做软件开发。 如何识别可自适应变化的 “微服务”，重点不在争论什么是 “原子” ?...根据 “核心业务” 的 Bounded Context 与由 ① 项所获得的架构约束，识别出 “核心业务微服务”。...在每个 PI ，根据核心业务微服务在运维与外部业务上所产生的变化， 持续的 “演进” 出更多的微服务。 软件开发永远都是一个 “演进 （学习）” 的过程。...软件的开发，永远没有一个标准答案…… 所以，软件开发即使是在微服务的时代，也一定是要用不断 “演进” 的方式， 深度的去思考， 如何构建一微服务的架构……
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