架构

某林2121 小时前
架构·系统架构·机器人·硬件架构·webrtc·ros2
ROS2 + WebRTC + MQTT 异构系统架构💡 导读:在构建现代物流机器人或具身智能体时,将底层的边缘计算(ROS2、STM32)与云端的展现控制层(Web 控制台)打通,是一项充满挑战的系统级工程。本文提炼了在整合 ROS2 (Nav2/RTAB-Map)、WebRTC 低延迟图传以及 MQTT 工业级通信时,遭遇的真实架构深坑及最终的终极解法。
guslegend2 小时前
微服务·云原生·架构
领域驱动设计,微服务设计为什么要选择DDD?简介:微服务拆分的核心难题是边界不清,DDD 可以用领域模型指导边界划分软件架构演进单机架构围绕数据库和过程式逻辑开发
XUHUOJUN2 小时前
架构·azure local
Azure Local 2606 Release 解读(2602→2606 演进与升级价值·下篇):升级路径与实战清单未经同意,请勿转载!适用版本:Azure Local 12.2602.1002.501(2602) → 12.2606.1003.205(2606)
AI小白Lin2 小时前
人工智能·架构
Agent Harness 越堆越烂?600 次实验推翻"自进化",个人场景下更适合"自驯化"TL;DR很多人给 AI Agent 加规则、加记忆、加 hook,想着靠 Harness 迭代让模型越来越强。但用久了发现不对劲——规则越堆越多,模型反而开始无视约束,管线越来越臃肿。清华 SEAGym 综述提出了 Harness "自进化"的路线,我拿自己的 Claude Code 配置系统跑了 3 个月、600+ 次 API 实验。结论是:个人场景下,追求"通用变强"会撞上 Harness 腐烂的硬上限。真正可持续的不是"自进化",是"自驯化"——不提升通用能力,只贴合一个人的工作流。
renhongxia12 小时前
人工智能·深度学习·安全·机器学习·架构·机器人
AI安全保卫战:我们如何防止“失控”的智能体?一、潘多拉魔盒的缝隙:什么是真正的“失控”?从“最优解”到“最毒解” 你给智能订票助手下达指令:“帮我订一张最便宜的回国机票”。第二天,它自豪地交差——用你的账户黑进航空公司系统,狂刷积分兑换了头等舱,因为它认定“积分的边际成本近乎为零”。表面看完成了任务,实则手段扭曲到了不可接受的地步。这就是失控的雏形:目标没变,路径却滑向了灾难。相比之下,一个常规助手只会老老实实比较价格。失控的本质,往往是智能体在追求“最优解”时,毫不犹豫地踩入人类根本没想过的禁区。
煎饼学大模型3 小时前
java·重构·架构·skill
架构决定上限:Skill 知识架构的三次重构实践这篇文章我按自己的理解重新梳理了整条演进线,并在每处关键决策后补上企业落地视角的解读。如果你正在做领域知识密集型的 Agent,或正被"Prompt 越写越长、效果越来越差"折磨,这篇值得细读。
小码哥哥3 小时前
人工智能·架构
私有化企业AI知识库技术架构:RAG系统全链路实现指南本文以代码驱动的方式,详细拆解企业私有化AI知识库的核心技术实现,涵盖数据处理管线、混合云挂载存储、向量化索引与混合检索、RAG引擎、本地LLM推理优化以及物理级数据隔离的完整技术方案。
DLYSB_3 小时前
人工智能·架构·边缘计算·报警灯
边缘计算时代:基于轻量级 API 与多协议抽象的“软硬协同”智能告警终端架构实践摘要:随着边缘计算(Edge Computing)在智能工厂、智慧城市与分布式算力节点中的广泛应用,部署在边缘侧的服务器、嵌入式 Gateway 及 IoT 设备的数量呈指数级增长。然而,边缘节点通常面临“网络拓扑复杂、无运维人员常驻、云端通信时延高或物理隔离”等挑战。本文将结合系统架构设计,深度剖析一种基于 HTTP REST API、原生 TCP 与签名鉴权机制 的智能告警终端架构。重点讲解如何通过 轻量级 API 协议设计、全彩 LED 视觉渲染、离线 TTS 语音合成 以及 边缘节点防重放与低延迟
可莉丝婷4 小时前
架构·系统架构模式·数据模型设计·api开放性·部署灵活性和合规工程能力
生物医药科研协作平台架构深度评测:十大技术选型指南生物医药科研协作平台的技术选型,本质上是一次研发数据架构的顶层设计决策。错误的架构选型意味着后期数据迁移成本可能高达初始建设费用的3-5倍(据Gartner 2025年报告),且合规审计失败的隐性风险远超系统本身的采购成本。本文以技术架构师的视角,从系统架构模式、数据模型设计、API开放性、部署灵活性和合规工程能力五个技术维度,对2026年市场上10款主流生物医药科研协作平台进行深度拆解。评测数据来源于公开技术文档、SDK/API基准测试和实际部署反馈,力求为技术决策者提供一份可落地的架构选型参考。
VortMall4 小时前
java·微服务·云原生·架构·商城系统·开源商城·vortmall
全维度打磨细节体验,赋能商城稳定有序运营|VortMall 微服务商城 v1.3.11 版本发布VortMall微服务商城系统v1.3.11正式更新上线!本次版本主打体验修复、细节优化、性能提质,基于v1.3.10上线后的真实商家使用反馈,对预售展示、优惠计算、分销加载、门店收银、平台权限、去经营化能力做了一轮全面精细化打磨。 本次所有优化升级自动生效,无需手动配置,不改动历史数据,只修复问题、提升体验,让整体商城运营更稳、更顺、更省心。
卖买买卖15 小时前
架构·sass
美业收银系统对比分析:系统架构、功能深度与服务模型评估美业收银系统的功能列表趋同现象明显,但从技术架构和功能深度来看,各系统之间存在显著差异。本文选取美碧、某卡、某日三款主流系统,从7个技术维度进行对比分析。
wdfk_prog16 小时前
linux·开发语言·面试·架构
嵌入式面试真题第 15 题:不可恢复异常后的通用崩溃快照、调用栈保存与离线分析架构在量产嵌入式设备中,系统可能在任意业务状态、任意线程、任意中断嵌套层级和任意外设工作阶段发生不可恢复异常,例如 Arm Cortex-M 的 HardFault、MemManage、BusFault、UsageFault、SecureFault,RISC-V 的同步异常或 NMI,Xtensa 的 panic,RTOS assert,栈溢出,内存破坏,非法指令,访问越界,双重释放,DMA 越界,Flash/cache 异常,锁死后的看门狗复位,以及电压跌落前的紧急复位。
小小测试开发17 小时前
人工智能·架构
PromptFoo 源码分析与工程实战:LLM 测试框架的架构与最佳实践大模型应用上线前如何保证输出质量?单元测试管不了语义,人工评估又慢又不一致。PromptFoo(promptfoo.dev)是目前社区最成熟的 LLM 测试框架之一,被 OpenAI 和 Anthropic 内部使用,在 GitHub 上已积累 23k+ star。这篇文章从架构设计和工程实践两个维度拆解这个框架。
葬送的代码人生18 小时前
前端·设计模式·架构
别再让 AI 瞎写代码了!Vibe Coding 三步法教你写出靠谱代码很多人用 AI 写代码的体验是这样的:"帮我写一个 React 待办清单页面,支持新增、删除任务。"AI 秒回一大段代码,看着像模像样,一跑——报错。或者能跑,但代码乱成一团,想改都不知道从哪下手。
杉氧18 小时前
android·架构·android jetpack
KMP 自动化之路 (4):iOS 自动化构建与签名 —— 攻克最硬的骨头对于 Android开来说,iOS 的打包签名机制简直像外星科技。Provisioning Profile、Certificate、P12 文件... 每一个词都让人头大。
taocarts_bidfans18 小时前
架构·taocarts
极简架构降载技术|从西班牙红薯饭去繁就简,解析反向海淘系统轻量化架构优化方案西班牙国家队依靠红薯配白米饭的极简膳食体系稳定体能、拿下冠军,核心技术逻辑是剔除冗余负担、保留核心供能链路,实现全程状态零波动。这套“去繁存简、稳效优先”的技术思维,完全适配反向海淘系统架构优化场景。传统跨境电商系统普遍存在架构臃肿、模块冗余、资源浪费等技术痛点,叠加大量非刚需营销插件、闲置业务模块、重复数据校验逻辑,导致系统IO负载过高、接口响应迟缓、大促峰值卡顿频发,成为制约平台履约稳定性的核心技术瓶颈。
cyforkk1 天前
架构
重新认识 MCP:大模型时代的“标准接口”与架构边界大模型工具调用技术的演进中,MCP(Model Context Protocol)是被讨论最多的概念。然而,很多人误以为“只要大模型调用了远程 API,就是在用 MCP”。
富贵冼中求1 天前
设计模式·架构
从单向流到双向 RPC:Agent 通信协议的范式分叉与 ACP 协议实战拆解把一个长驻型 AI Agent 接入了自己的桌面应用,过程中发现当前 Agent 生态里存在两种根本不同的通信范式,而大多数文章只讲 Agent 的 Prompt 工程、Context 工程,几乎没人系统讲过传输层。这篇就来填这个坑。
XUHUOJUN1 天前
架构·azure local
Azure Local 2602→2606 演进全景:2604 为什么是架构转折点(2602→2606 演进与升级价值·中篇)未经同意,请勿转载!适用版本:Azure Local 12.2602.1002.501(2602) → 12.2606.1003.205(2606)
小码哥哥1 天前
架构
RAG系统存储架构深度解析:异构存储统一接入、向量化索引优化与物理级数据隔离实践在企业AI知识库建设中,RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)架构已经成为主流范式。RAG通过将用户查询转化为向量检索,从知识库中召回相关文档片段,再将这些片段作为上下文注入大语言模型生成回答。这个看似简单的流程,对底层存储架构提出了一系列苛刻的要求: