架构

基于SpringAI的在线考试系统-DDD（领域驱动设计）核心概念及落地架构全总结 (2)本文基于订单管理场景，结合实操理解，全面梳理DDD（领域驱动设计）的核心概念、层级关系、落地架构方案，以及与分布式、微服务、服务网格、Serverless的关联逻辑，涵盖业务抽象、技术实现、架构落地、跨概念协同等全维度细节，确保所有讨论内容无遗漏，同时强化落地性，助力读者直接复用实践。

Python_Study2025

TOB机械制造企业获客困境与技术解决方案：从传统模式到数字化营销的架构升级在全球化竞争日益激烈的今天，TOB机械制造企业面临着前所未有的市场挑战。传统的获客模式，如行业展会、线下拜访、电话销售等，成本高昂且效率日渐低下。潜在客户决策链条长、采购周期久、决策因素复杂（涉及技术参数、售后服务、长期合作稳定性等），使得精准定位目标客户并实现高效转化成为一项艰巨的任务。从技术视角看，这一商业挑战背后是数据孤岛、线索管理混乱、营销过程不可量化等一系列技术瓶颈。机械制造企业的销售线索可能分散在展会名录、官网留言、销售人员个人通讯录、市场活动登记表等多个互不关联的系统中，缺乏一个统一的视角进

小程同学>o<

嵌入式之ARM体系与架构面试题（一）硬件基础篇嵌入式开发面试中，硬件基础是高频考察模块，尤其 ARM 体系下的存储介质、处理器分类、编译原理及运行方式等知识点，直接决定面试通过率。本文整理了4 大核心考点 + 深度解析 + 易错点标注，结合实际开发场景拆解，助力大家轻松应对面试，建议收藏备用！

Android登录模块设计：别让“大门”变成“破篱笆”各位朋友们，大家好。我正在参加 2025 年博客之星评选，麻烦你抽空帮我投票，我会非常感激。投票地址：投票链接，谢谢（投票截至 23 号，每天都可以投一次,可以拉到最大投票数）

基于SpringAI的在线考试系统-DDD（领域驱动设计）核心概念及落地架构全总结本文基于订单管理场景，结合对话中的实操理解，全面梳理DDD（领域驱动设计）的核心概念、层级关系及落地架构方案，涵盖业务抽象、实现组件、架构落地等全维度细节，确保所有讨论内容无遗漏。

YOLO26：面向实时目标检测的关键架构增强与性能基准测试YOLO26核心总结架构简化：移除分布焦点损失（DFL），简化边界框回归，提升导出兼容性。端到端推理：采用无NMS设计，直接输出检测结果，降低延迟与部署复杂度。

为自己_带盐

架构演进：从数据库“裸奔”到多级防护噗，这个标题是不是有点AI味？哈哈，确实有让AI起名，但只是起了个名，我原来的标题是：“给你的数据接口提提速，聊聊二级缓存的架构设计”

显存瓶颈分析：大模型推理过程中的内存管理机制在与大模型打交道的过程中，“CUDA out of memory”（在昇腾上则是 “ACL stream synchronize failed” 伴随显存报错）无疑是开发者最不愿见到的梦魇。显存不仅是资源的容器，更是限制模型推理吞吐量的最大瓶颈。理解DeepSeek模型在推理过程中的显存消耗逻辑，是进行任何性能优化的前提。我们需要像外科医生一样，剖析显存究竟被谁“吃”掉了。

什么都不会的Tristan

微服务保护一个微服务崩掉，导致调用这个微服务的其他微服务也崩掉，依次类推，造成大量微服务瘫痪请求限流：限制访问微服务的请求的并发量，避免服务因流量激增出现故障

小程同学>o<

嵌入式之ARM体系与架构面试题（三）ARM中断与异常中断与异常是 ARM 嵌入式系统中 “事件响应” 的核心机制，也是面试高频考点——从基础概念区别，到实战开发中的流程设计、性能优化，都直接考察工程师的底层开发能力。

从Web到AI：Agent Skills CI/CD流水线集成实战指南图片来源网络，侵权联系删。Agent Skills调试相关文章Skills调试、测试与性能优化实战Agent Skills调试工具与方法

檐下翻书173

HR人力资源管理流程图在线绘制方法在人力资源管理工作中，流程图是梳理业务逻辑、标准化工作流程、提升跨部门协作效率的核心工具。无论是招聘配置、绩效核算，还是员工关系处理，一套清晰规范的流程图都能让隐性工作逻辑显性化，降低沟通成本与操作误差。在线绘图工具的普及的，让HR从业者无需专业设计技能，即可快速绘制出符合企业需求的管理流程图。本文将结合国产工具与国外主流工具，详细讲解HR人力资源管理流程图的在线绘制方法，覆盖工具选型、绘制规范、实战案例等全流程内容，助力HR高效完成流程可视化工作。

小程同学>o<

嵌入式之ARM体系与架构面试题（二）ARM处理器篇上一篇我们梳理了 ARM 硬件基础，本篇聚焦ARM 核心架构考点—— 包括哈佛/冯诺依曼结构、流水线技术、工作模式、寄存器、指令集等高频面试题，这些知识点直接考察对 ARM 体系的底层理解，是区分初级与中级嵌入式工程师的关键，建议结合实战场景深度记忆！

学习笔记——ARM Cortex-A 裸机开发体系架构ARM Cortex-A定位：MPU级别，兼顾性能与扩展性，是学习嵌入式Linux的必经之路。指令长度固定：ARM状态32位，Thumb状态16/32位，简化译码

2026年AI架构实战：彻底解决OpenAI接口超时与封号，Python调用GPT-5.2/Sora2企业级架构详解（附源码+压测报告）摘要在生成式AI全面爆发的2026年，GPT-5.2、Sora2、Veo3等超级模型已成为企业级应用的标配。然而，对于国内开发者而言，如何稳定、高效、低成本地调用这些API，依然是一座难以逾越的大山。网络抖动导致的超时、OpenAI账号的风控封禁、高并发下的速率限制，构成了“开发者三大痛点”。本文将摒弃传统的反向代理方案，深入剖析一种基于“向量引擎”的全新中间件架构。我们将从底层TCP/IP网络优化讲起，深入到Python异步并发实战。手把手教你构建一个高可用、低延迟、多模态融合的AI应用系统

墨香幽梦客

API 集成的核心安全风险一、API 集成的核心安全风险：隐蔽且致命的 “数据通道漏洞”API 作为跨系统数据传输的核心通道（如 ERP 与 CRM 对接、低代码平台与 OA 集成），其安全漏洞直接威胁企业核心数据，IT 团队面临五大高频风险：

Web开发者转型AI：Agent Skills版本控制与管理实战——从Git到AI技能仓库图片来源网络，侵权联系删。Skills调试相关文章Skills调试、测试与性能优化实战Agent Skills调试工具与方法

我命由我12345

充血模型与贫血模型

凤希AI提出FXPA2P：下一代点对点AI服务架构-2026年1月14日在今日对产品技术细节进行打磨与升级的同时，一个更为宏观和前瞻性的构想逐渐清晰。基于对当前AI应用依赖中心化云服务所暴露的成本、效率与隐私问题的深刻洞察，我们正式提出 FXPA2P 这一商业概念与技术实施模式。

Elasticsearch 超大日志流量集群搭建（网关 + 独立 Master + 独立 Data 纯生产架构，角色完全分离，百万级日志吞吐）由于业务的场景是超大日志的收集和分析，日志采集 / 日志分析 / ELK 海量日志链路，特点是：写入吞吐量极高、日志存储量巨大、查询聚合频繁，对ES集群的稳定性、写入性能、存储扩展性要求极致。