架构

06-聚合与一致性边界-DDD领域驱动设计title: “06 聚合（Aggregate）与一致性边界”聚合是一组对象（实体/值对象）的组合，它们在一个边界内保持一致性。聚合有两条课堂口径：

DDD领域设计精讲在复杂业务系统开发中，传统架构常面临业务逻辑分散、边界模糊、可扩展性差等问题。领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）作为一种聚焦业务本质的设计方法论，通过“战略设计定边界、战术设计建模型”的核心思路，为解决复杂业务问题提供了系统化方案。本文将从基础概念、与MVC的差异、核心名词实例、实战方法四个维度，全面拆解DDD的核心价值与落地路径。

C++ 崩溃堆栈捕获库详解在 C++ 程序开发中，程序崩溃时的堆栈跟踪信息对于快速定位问题至关重要。堆栈捕获库能够帮助开发者在程序崩溃时获取详细的调用堆栈信息，从而快速定位问题根源。

从 bootstrap.yml 到 Config Data 的一次架构升级在 Spring Cloud 项目中，很多人都有过这样的经历：这并不是“规范变松了”，而是 Spring Boot 在 2.4 版本之后，对配置加载模型做了一次彻底升级。

浏览器内核复兴：WebGPU与WebAssembly如何重绘互联网的未来边界当微软Edge转向Chromium内核时，许多人认为浏览器战争已经结束。然而今天，一场更深层次、更激烈的竞争正在我们看不见的底层展开——各大科技公司正争相招募高级浏览器内核开发工程师，秘密研发下一代Web引擎。

微前端架构：大型项目的前端解决方案 ### DOM 操作与事件处理在当今的前端开发领域，随着项目规模的不断扩大，单体应用逐渐暴露出维护困难、开发效率低下等问题。微前端架构作为一种新兴的解决方案，为大型项目的前端开发带来了新的思路和方法。

08-仓储与映射-DDD领域驱动设计title: “08 仓储（Repository）与映射”仓储为聚合提供类似集合（Collection）的操作语义：

檐下翻书173

客诉处理跨职能泳道图绘制教程中文良功绘图网站 (https://www.lghuitu.com )在企业运营过程中，客户投诉处理是衡量服务质量、维护客户关系的核心环节。跨职能泳道图作为一种直观的流程可视化工具，能够清晰呈现客诉处理过程中不同部门的职责分工、流程节点衔接以及信息流转路径，帮助企业优化客诉处理效率、降低客户流失率。本文将详细介绍客诉处理跨职能泳道图的绘制逻辑、工具选择、实操步骤及优化技巧，助力企业快速落地标准化的客诉处理流程。

01-领域与问题空间-DDD领域驱动设计title: “01 领域与问题空间”领域不是“系统功能列表”，而是业务问题空间：概念、规则、流程、约束、例外情况的集合。

AI技术进阶之路（系列之一）：从函数到深度学习当前人工智能领域存在显著的知识传播与学习困境：一方面，碎片化的短视频类知识传播形式难以系统性解答核心技术问题；另一方面，人工智能知识体系庞大复杂，学习者既渴望快速掌握核心逻辑，又难以投入大量时间进行系统性学习。在此背景下，本报告基于系列科普内容，系统梳理人工智能从早期符号主义到现代深度学习的核心技术演进，解析关键技术原理与应用逻辑，为相关学习与研究提供结构化参考。

桌面应用中的浏览器引擎抉择：深入解析Chromium、CEF与WebView2在桌面应用开发中，如何将强大的浏览器能力嵌入到原生应用中？这个看似简单的技术决策背后，隐藏着开发路径、维护成本和功能边界的重大差异。本文将深入探讨当今三大主流浏览器嵌入方案——Chromium、CEF和WebView2，为你提供全面的技术选型参考。

初识智能体 Part 2：智能体的决策架构与认知模型在上篇中，我们探讨了智能体的本质定义及其从“规则驱动”到“大模型驱动”的演进。本篇将深入剖析智能体的分类体系，并利用 PEAS 模型对任务环境进行精确规约。

小程故事多_80

Manus AI技术架构深度解析，CPU与GPU的异构协作革命在生成式AI飞速迭代的浪潮中，自治代理（Autonomous Agent）的崛起标志着AI从“对话响应”向“任务执行”的关键跨越。Manus AI作为这一领域的代表性产品，其底层技术架构始终笼罩着一层神秘面纱。用户最关心的核心疑问集中在两点：其标榜的“云端虚拟机”究竟依托何种硬件实现，中央处理器（CPU）与图形处理器（GPU）在复杂任务中又如何分工协作。本文将结合技术文档、架构白皮书及基础设施供应商的核心规格，全面解构Manus AI的技术架构，揭开CPU与GPU异构协作的核心逻辑，同时探讨Meta收购后

云 ERP 市场迈入成熟期：AI、可扩展架构与用户体验成为核心竞争力最新市场研究显示，全球云 ERP 市场正在进入高速增长与结构性升级并行的新阶段。根据 DataM Intelligence 的报告，云 ERP 市场规模在 2024 年为 486.3 亿美元，预计到 2032 年将增长至 1769.3 亿美元，2025–2032 年复合年增长率高达 17.52%。这一增长不仅反映出企业“上云”的持续推进，更标志着 ERP 正在从传统业务系统向 AI 驱动的智能运营平台演进。

02-通用语言与协作-DDD领域驱动设计title: “02 通用语言与协作”通用语言是围绕模型建立的共同语言，要求团队在：都尽量使用同一套词汇与定义。

网络原理全景图：从通信起源到 TCP/IP 体系架构深度拆解寻星探路的个人简介：在计算机诞生的早期，每一台机器都是独立的。文档中描述了一个生动的场景：假设有终端 A、B、C，它们各自持有客户数据。小松正在 A 主机上运行业务①。当他需要处理业务②时，由于 B 主机才持有业务②的数据，小松必须起身并物理移动到 B 主机前。

じ☆冷颜〃

分布式系统中网络技术的演进与异构融合架构（HFNA）摘要：本文直面后摩尔定律时代分布式系统在性能、规模与安全维度上的根本性挑战，系统性地解构了网络技术从“连通管道”向“智能中枢”的范式迁移路径。我们创新性地提出了异构融合网络架构模型（HFNA），该模型旨在有机整合从地心到太空的多维网络空间，并引入智能与量子元素以重构网络内核。通过详尽的实证研究：在超算叶脊拓扑中，RDMA将AI训练集合通信时延降低76%；QUIC协议为边缘计算场景带来40%的响应速度提升；空天地一体化组网将跨洋数据中心间的传输可靠性提升至99.998%。尤为突破的是，本研究首次在实验环境

AI智能体赋能实践：从提示工程到上下文工程的架构演进摘要：随着大语言模型（LLM）能力的飞速发展，我们正从简单的对话交互迈向能自主使用工具、完成复杂任务的AI智能体赋能新纪元。本文将从工程实践角度，深入探讨如何通过“上下文工程”这一新兴范式，有效管理模型的“注意力稀缺”问题，构建真正高效、可靠的智能体系统。

开发者AI大模型学习与接入指南对于开发者而言，AI大模型的学习核心不在于深究底层实现原理（如Transformer架构、注意力机制），而在于掌握“选模型、用模型、知边界”的实操能力。本文结合实操要点与接入方案，为开发者梳理高效学习路径与落地方法。

小程故事多_80

Spring AI 赋能 Java，Spring Boot 快速落地 LLM 的企业级解决方案当下大模型开发热潮中，Python似乎成了默认选择，但在企业级开发场景里，Java生态的话语权依旧稳固。很多公司为了兼容既有的Spring Boot微服务体系，选择用Java搭建大模型后端，而Spring AI框架的出现，恰好解决了不同厂商大语言模型（LLM）接入的碎片化问题。