架构

DevOps体系详解02-技术架构与工具链适用场景：流程示例：特点：流程示例：特点：适用场景：代码示例：推荐选型：Jenkinsfile示例（声明式）：

Qwen3-VL 模型架构及原理详解本文深入分析了Vision Transformer（VIT）和Swin Transformer在图像领域的核心技术原理，重点探讨了Qwen3-VL 模型如何创新性地融合这两种架构的优势。VIT 通过将图像划分为固定大小的 Patch 并应用全局自注意力机制，实现了对图像全局信息的高效建模，在 ImageNet 上达到 88.55% 的最高准确率。Swin Transformer 则通过引入分层架构和Shifted Window Attention机制，将计算复杂度从 VIT 的 O (N²) 降至线性复杂

对比分析：CSGHub vs. Hugging Face：模型管理平台选型对在大模型相关的平台选型中，Hugging Face 往往是最早被采用的方案。它以公共平台形态存在，围绕模型、数据集和工具构建了高度开放的生态体系，其核心价值在于模型的获取效率和社区协作能力。

深入解析现代分布式事务架构：基于Seata Saga模式与TCC模式实现金融级高可用与数据最终一致性的工程实践全解析在深入具体模式之前，我们需要理解分布式事务的理论模型（CAP 定理与 BASE 理论）以及两种模式的适用场景。

X54先生（人文科技）

元创力开源项目介绍元创力开源项目介绍项目名称元创力（Meta-Creation Power）项目引言《元创力》并非一场普通的技术项目或创作实践，而是一份诞生自创伤、淬炼于思辨、指向未来的文明提案。作为打破创作、技术与哲学边界的“社会技术有机体”，本项目以重建并捍卫每一个体的叙事主权为核心终极目标，通过碳硅协同的创造范式、数实共生的表达形态、开源演化的协作规则，打造一套可复制、可验证的“科技向善、普惠协同”底层操作系统，让不同智慧形态在清晰、平等、有尊严的框架下共同创造，将叙事与创造的权力返还给每一个参与者。

微服务场景下，如何实现分布式事务来保证一致性？为了让系统能够支撑更高的数据量和更复杂的业务流程，后端架构师在做架构设计的时候，通常会采用两种核心策略：将庞大的单体应用拆分为职责单一的微服务，以及为了应对海量数据，会对单一的数据库进行分库分表。

实战案例：解析某次真实的“AI vs. AI”攻防演练⚠️ 免责声明本文仅用于网络安全技术交流与学术研究。文中涉及的技术、代码和工具仅供安全从业者在获得合法授权的测试环境中使用。任何未经授权的攻击行为均属违法，读者需自行承担因不当使用本文内容而产生的一切法律责任。技术无罪，请将其用于正途。干网安，请记住，“虽小必牢”（虽然你犯的事很小，但你肯定会坐牢）。

STM32F103XX 01-存储器和总线架构stm32f103属于经典的一款微处理器，内核采用CortexM3内核，集成了一些常用外设接口，芯片可运行RTOS。对于型号为stm32f103zet6的单片机，内部sram的为64Kb，flash容量为512kb。

现代异构高性能计算（HPC）集群节点架构这是一个非常典型现代异构高性能计算（HPC）集群节点架构。它结合了多种计算单元和复杂的内存层次，旨在最大化计算能力和能效

智谱开源基于GLM-V编码器-解码器架构的多模态OCR模型——GLM-OCRGLM-OCR是一款基于GLM-V编码器-解码器架构的多模态OCR模型，专注于复杂文档理解。该模型通过引入多令牌预测（MTP）损失和稳定的全任务强化学习，显著提升了训练效率、识别准确率和泛化能力。其核心架构包含基于大规模图文数据预训练的CogViT视觉编码器、采用高效令牌降采样的轻量级跨模态连接器，以及GLM-0.5B语言解码器。结合基于PP-DocLayout-V3的两阶段流程（版面分析+并行识别），GLM-OCR能在各类文档布局场景中提供稳定优质的OCR性能。

范纹杉想快点毕业

嵌入式系统架构之道：告别“意大利面条”，拥抱状态机与事件驱动版本： 1.0 作者： AI 架构师目标读者：嵌入式软件工程师、系统架构师、技术负责人篇幅：约 60,000 字

电气安全管理系统：筑牢现代用电安全的智能防线在工业生产、商业运营与日常生活中，电能是不可或缺的动力源泉，但电气故障却始终潜藏风险——短路、过载、漏电、电弧、绝缘老化等问题，轻则导致设备停机、数据丢失，重则引发火灾、触电甚至群死群伤事故。

06-Spark 进阶指南：架构原理与 Alluxio 加速如果说上一篇指南告诉你 Spark 是一辆“法拉利”，那么这一篇我们将打开引擎盖，看看里面的汽缸是怎么工作的，以及如何给它加装一个“氮气加速器” (Alluxio)。

Transformer 整体架构核心定位：Transformer说白了就是现在所有大模型（比如Llama2、Qwen-2）的“骨架”，它最核心的地方就是抛开了传统的RNN、CNN，改用自注意力机制，既能实现并行计算提速，又能精准抓住长文本里的语义关联，而后续需要学的C++大模型推理，全程都要围着它的“仅Decoder架构”。

深入剖析云原生Service Mesh数据平面Envoy核心架构：基于xDS协议与WebAssembly实现动态流量管理与安全策略的微服务治理实战指南Envoy 本质上是一个高性能的边缘/服务代理，其设计核心在于将网络处理逻辑分解为清晰的层级。这种设计不仅保证了极高的吞吐量，也使得配置极其灵活。

数据与后端架构提升之路

论湖仓一体架构及其应用2024年3月，我参与了某大型半导体晶圆制造企业“新一代良率分析大数据平台”的研发工作，在项目中担任系统架构师，负责整体架构设计与技术选型。该企业面临生产数据规模大（PB级）、类型异构（结构化MES数据与非结构化时序数据并存）、时效性要求高的问题。传统单一的数据湖或数据仓库架构已难以满足全流程良率归因分析的需求。为此，我设计了一套基于“湖仓一体”理念的现代大数据架构：底层采用HDFS与IoTDB构建统一存储湖，使用Parquet开放格式存储数据；中间层利用Spark与Flink引擎实现流批一体计算，并引入

学习笔记——Linux内核与嵌入式开发2系统上电执行内部ROM程序i.MX6内部有96KB ROMROM中的程序根据boot mode选择启动设备（SD卡、eMMC、USB等）

基于 Cloudflare 的双层缓存架构实践：CDN Cache 与 Worker Cache 的职责分离设计在使用 Cloudflare Worker 构建全球加速、灰度发布、多源站调度系统时，缓存体系设计是决定系统稳定性与可控性的核心因素。

架构评审与技术债治理——质量属性、演进式重构与风险评估框架**写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位，请加：lpshiyue 感谢。优秀的架构不是一次性的设计杰作，而是通过持续评审、债务治理和渐进式重构形成的有机体系

数据与后端架构提升之路

论边云协同架构在自动驾驶系统中的应用2024年3月，我参与了某科技公司“新一代L4级自动驾驶测试平台”的研发工作，在项目中担任系统架构师，负责整体技术架构设计与核心模块选型。该平台旨在解决复杂城市工况下的自动巡航、动态避障与路径规划难题。鉴于自动驾驶车辆（端侧）每日产生TB级海量数据，且对决策延迟有毫秒级的严苛要求，传统单一的云计算或边缘计算模式均无法满足系统在实时性、带宽成本及模型迭代效率上的综合指标。因此，我设计了一套基于KubeEdge的边云协同架构。本文将结合项目实践，从资源协同、数据协同、智能协同及应用管理协同四个维度，详细论述该