架构

程序员泠零澪回家种桔子

Sentinel核心能力解析：限流与集群方案Sentinel 是 Spring Cloud 微服务生态中核心的服务容错组件，核心聚焦“流量控制、熔断降级、系统保护”三大场景，相比传统容错组件（如 Hystrix）具备更灵活的配置、更全面的防护能力和更优的性能。以下结合单限流、集群限流及组件对比三大核心维度，展开全方位详解：

架构演进：从确定性工作流 (Workflow) 到自主智能体 (LLM Agent)在生成式 AI 落地应用的过程中，开发者常面临一个架构选择难题：是构建一个严谨的 Workflow，还是打造一个自主的 Agent？

高效AI推理引擎实战：基于CANN的自定义算子开发与性能调优在深度学习部署领域，通用框架（如TensorFlow、PyTorch）虽然提供了便捷的模型训练能力，但在面向专用AI加速硬件进行推理时，往往难以充分发挥底层计算单元的全部潜力。为此，现代AI软件栈普遍提供**自定义算子（Custom Operator）**机制，允许开发者针对特定模型结构或业务逻辑，编写高度优化的底层计算内核。

STM32 + FreeRTOS 的订阅通知组件架构做嵌入式开发，尤其是当项目引入了 FreeRTOS 之后，你是否经历过这样一个时刻：项目初期，一切都很美好。你有一个按键任务，一个串口任务，逻辑清晰，代码行云流水。

CANN ops-transformer算子库架构与设计理念CANN组织链接：https://atomgit.com/cann ops-transformer仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-transformer

深圳行云创新

微服务架构引入 AI 后，怎么统一研发和运维的标准规范？以前，我是帮企业构建云原生平台的，客户们遇到的各式各样问题，无外乎围绕研发的生命周期管理……而现在，我的客户常常会提起到一个新问题 —— 原来的微服务架构引入 AI / 大数据后，陷入 “架构越拆越乱、运维越管越难” 的困境：

CANN PyPTO 编程范式深度解析：并行张量与 Tile 分块操作的架构原理、内存控制与流水线调度机制CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann PyPTO 仓库链接： https://gitcode.com/cann/pypto

基于SpringAI的在线考试系统-整体架构优化设计方案优化计划，包括技术栈升级、容器化部署、智能推荐系统和学习行为分析模型。关键设计决策✅ 已完成🔄 进行中

晚霞的不甘

CANN 支持多模态大模型：Qwen-VL 与 LLaVA 的端侧部署实战多模态大模型（MLLM）正从“云端玩具”走向“边缘工具”。但一个现实问题是：“百亿参数的 Qwen-VL，如何跑进 8GB 内存、30W 功耗的边缘盒子？”

消失的旧时光-1943

第十三课：权限系统如何设计？——RBAC 与 Spring Security 架构在做后端系统时，权限几乎是绕不开的一块。无论是管理后台、SaaS 系统、企业内部系统，还是 App 接口，权限系统设计的好坏，决定了系统后期的可维护性与扩展性。

智慧地球（AI·Earth）

DeepSeek架构新探索！开源OCR 2诞生！DeepSeek架构新探索！开源OCR 2诞生！此前，DeepSeek-OCR的首次问世，已引发视觉压缩领域的广泛关注与学术探讨；而在本次迭代中，DeepSeek研发团队聚焦视觉编码模块开展核心技术升级。值得关注的是，新发布的DeepSeek-OCR 2通过引入DeepEncoder V2架构，成功实现视觉编码领域从“固定扫描”模式向“语义推理”范式的关键性转型。与DeepSeek以往的模型发布惯例一致，本次DeepSeek-OCR 2的推出，同步开源了模型本体及配套技术报告，为相关领域的学术研究与工程实

范纹杉想快点毕业

实战级ZYNQ中断状态机FIFO设计好题目，这个组合（中断 + 状态机 + FIFO + STM32 ↔ ZYNQ PS）已经是工程级通信设计了，不是教材玩具。我给你一份**“实战型学习文档结构 + 关键设计思路 + 可直接参考的 GitHub 源码”，你可以边看边抄边改**，而不是空谈原理。

设计C/S架构的IM通信软件（4）在之前的基础上添加了自定义消息协定：消息头+消息内容去实现用户的登录注册功能具体代码如下：Client类：

Linux下用什么编程语言方便开发B/S架构程序在Linux下开发B/S架构程序，有多种优秀选择。以下是主流方案对比：Python (FastAPI):

Volunteer Technology

MinIo介绍和使用MinIO是全球领先的对象存储先锋，目前在全世界有数百万的用户。高性能，在标准硬件上，读/写速度上高达183GB/秒和171GB/秒，拥有更高的吞吐量和更低的延迟

淘宝返利软件的跨端同步架构：Java RESTful API+GraphQL满足Web/APP/小程序的多端数据需求大家好，我是微赚淘客系统3.0 的研发者省赚客！微赚淘客系统3.0 同时支撑 Web 管理后台、Android/iOS APP 与微信小程序三端，各端对商品返利数据的需求差异显著：Web 需完整佣金明细，APP 关注实时到账通知，小程序则强调轻量快速加载。若为每端单独开发接口，将导致重复逻辑与维护成本激增。我们采用 RESTful API 提供标准化资源操作 + GraphQL 按需聚合数据的混合架构，实现一次建模、多端复用。本文展示核心接口设计与代码实现。

DDD领域驱动设计-基础设施层基础设施层是为领域层和应用层提供技术能力支持的“适配器”和“实现者”。它是技术实现的细节层，为其他层（特别是领域层和应用层）提供技术支持和解耦。它扮演着“支撑”和“实现”的角色，而不是“决定”和“定义”角色。领域层只定义接口，由基础设施层来进行实现。

转转前端周刊第185期: 深度解析Moltbot 底层架构本刊意在将整理业界精华文章给大家，期望大家一起打开视野1、深度解析：Moltbot 底层架构本文深度解析了Moltbot的底层架构。它并非普通AI助手，而是一个秉持“主权AI”与“操作系统即界面”理念的本地优先系统。其核心是一个强大的Gateway控制平面，通过WebSocket统一调度消息、客户端和工具链，并依托丰富的CLI生态，使AI能深度操作操作系统，支持多代理协作，旨在成为用户完全掌控的AI原生基础设施。

潆润千川科技

技术视角下的中老年垂直社交应用：架构考量与体验平衡开发面向中老年人，特别是服务于其婚恋需求的垂直社交应用，在技术架构层面面临一系列独特挑战。这些挑战源于目标用户群体的特殊性：对安全性极为敏感、设备与网络条件不一、交互能力有限。本文将从技术实现角度，探讨此类应用（例如行业内的花瓣中老年人同城聊天、知微同城聊天、邻圈同城聊天、絮语同城聊天、心印同城聊天、中老年知音同城聊天等产品）在平衡安全、性能与体验时的关键考量点。

从对话大脑到万能助手：企业级AI助理五层AI架构实战指南-AI开发架构AI体系理性分层篇在AI技术迅猛发展的今天，一个能“听懂话”的AI与一个能“办成事”的AI之间，存在着一道巨大的工程鸿沟。本文将通过五层架构的视角，结合训练、微调、RAG、长文处理等核心技术，并特别关注技能反问能力设计，为你揭示如何构建真正实用的企业级AI智能助理。