随笔分类 - 专业知识
开发,运维
摘要:智能体(AIAgent)正在推动AI应用开发的革新,从传统的单模型调用逐渐转向具备感知、推理和自主行动能力的智能系统。在这波技术浪潮中,Dify、Coze、n8n、AutoGen、LangChain和CrewAI六大框架各自优势明显,覆盖从零代码到高级编程的全场景开发需求。 本文将对六大框架进行系统
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摘要:图中总结了日常工作中Linux必然用到的多个命令,共10个大类,包括:浏览和文件系统pwd Print current working directoryls List directory contentscd [dir] Change directorytree Visualize directo
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摘要:图中总结了数据库常用的十大类型,可以供实际工作中业务选型时参考,包括:文档存储MongoDB/CouchDBRethink DB/PouchDB列式数据库Redshift/MonetDBDruid/ClickHouse/Kudu宽列数据库HBase/Cassandra/AccumuloGoogle
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摘要:以下是网页动效的完整实现方案对比,涵盖技术特性、优缺点及适用场景,帮助开发者根据需求选择最优方案: 1. CSS 动画/过渡 优点: 高性能:浏览器硬件加速,流畅度高。 简单易用:通过 @keyframes 和 transition 快速实现。 响应式支持:与媒体查询无缝结合。 缺点: 功能局限:难
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摘要:AOF AOF持久化是以日志的形式来记录每个写操作,将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)并以追加的方式写在日志中。 在Redis服务重启时,会根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 工作原理如下图所示: 编辑 在Redis执行写操作时,不会立刻将写操作写入
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摘要:RDB 在Redis数据库中RDB持久性以指定的时间间隔执行数据集的时间点快照,就是把某一时刻的数据和状态以RDB文件的形式写到磁盘上。这样一来即使故障宕机,快照文件也不会丢失,当故障恢复时,再将硬盘快照文件直接读到内存,这样数据的可靠性也就得到了保证。 如下图所示: 编辑 「优势:」 在使用RDB
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摘要:软件架构的演进史,本质上是一部技术驱动业务发展的历史。从早期的单体巨石应用到如今的云原生与服务网格,每一次架构变革都源于业务需求的变化、技术瓶颈的突破以及组织协作方式的升级。本文将通过六大核心阶段——单体架构、垂直应用架构、分布式架构、SOA架构、微服务架构、服务网格与云原生架构——解析软件架构如何
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摘要:从数据仓库的严谨高效,到数据湖的开放灵活,再到如今融合创新的湖仓一体(Lakehouse),这一演进充分体现了企业对数据价值密度提升的迫切需求。数据仓库擅长处理结构化数据,查询快、质量高,数据湖能低成本存储任何原始数据,而湖仓一体既能低成本存储海量原始数据,又能高效挖掘数据价值。 但并不是所有的企业
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摘要:git add 添加文件到暂存区git rm 将文件从暂存区和工作区中删除。git mv 移动或重命名工作区文件git commit 提交到本地分支git push 上传本地分支到远程仓库git commit -a 修改文件后不需要执行 git add 命令,直接来提交git pull 拉取远程分支
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摘要:我们目前承接的数字孪生开发项目大都是处于L0和L1级,再高级别的偶尔有所涉猎。不过高级别的目前也用不上,尤其是工业级的,对响应时间、安全要求高,数字孪生达不到。再往上走是西门子wincc、施耐德Intouch、GE iFix的用武之地,不过他们实现了控制,没有实现孪生。各位老铁,你们觉得数字孪生L4
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摘要:摘要:在Linux和类Unix操作系统的世界里,Shell脚本就像一把万能钥匙,不但能自动化处理繁琐重复的工作任务,还能监控Linux系统的运行状态。无论你是程序开发者、运维工程师,还是普通电脑爱好者,掌握Shell脚本都能有效的提升你的工作效率。 本文详细介绍了Shell脚本编程的基础知识,让读者
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摘要:你以为爬虫需要精通编程、算法、网络协议才能入门? 错了。作为零基础的小白,你完全可以在3周内学会主流网站的数据抓取,核心秘诀就两点:拆分具体目标 + 倒推式学习。与其纠结Python语法、HTTP协议这些复杂知识,不如直接从一个真实需求出发,在解决问题的过程中,缺什么补什么。跟着我这条亲身实践验证过
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摘要:今天必须给大家扒一扒 Nacos 架构!不管你是搞微服务开发,还是想优化配置管理,这篇都值得收藏✨一、先看顶层模块,四大入口超清晰Console(控制台):可视化操作界面,服务、配置管理点点鼠标就搞定,小白友好度拉满~SDK:开发直接集成,代码里调接口,服务注册发现、配置拉取轻松实现Agent:部署
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摘要:在多用户环境中,锁对于维护数据的一致性和完整性至关重要。设计者可通过它们防止可能导致数据不一致的并发修改。 悲观锁和乐观锁的区别和最佳实践 悲观锁和乐观锁的区别 悲观锁和乐观锁是两种不同的并发控制策略,主要区别在于对数据竞争的预期和处理方式。 悲观锁 基于“悲观”的假设,即默认情况下认为数据可能会被
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