系统韧性研究(3)| 工程系统韧性要求

云原生领域混沌工程:实现系统自愈的途径 云原生架构(微服务、容器化、K8s编排)的普及带来系统复杂度指数级增长,传统被动故障处理模式已无法应对分布式环境下的不确定性。本文聚焦混沌工程在云原生场景中的落地实践,阐述如何通过主动故障注入提升系统自愈能力,覆盖理论原理、技术实现、实战案例与工具生态。背景与核心概念:定义关键术语,建立知识体系技术架构:混沌工程与云原生自愈系统的融合模型算法与实现:故障注入算法与自愈逻辑的代码实现数学建模:自愈性能量化分析实战案例:基于K8s的混沌实验全流程工具与资源:主流工具链与学习路径。 阅读详情

从最基本的层面上说,系统韧性指的是系统在逆境中继续执行其任务的程度。虽然对操作连续性至关重要,但系统的服务(能力)只是系统继续执行其任务所必须保护的一些资产。该系统必须检测不利因素,对其作出反应,并从它们对关键资产造成的损害中恢复过来。因此,更深层次的系统韧性是指系统快速有效地保护自身及其连续性相关资产免受不利事件和条件造成的损害的程度。

正如我在本系列的第一篇文章中提到的,系统韧性可以分解为两个子类型:主动韧性和被动韧性。主动系统韧性要求系统检测不利事件和条件,相应地做出反应,以防止或最大限度地减少任何由此产生的中断,并从这种中断中恢复。另一方面,如果系统被过度设计以被动避免中断(例如,通过具有足够的容量,过度负载不会导致性能损失或降级),则可以实现被动系统韧性。如本系列第一篇文章的初始图所示,系统韧性可以是被动的,也可以是主动的,即被动韧性被动地抵御逆境,而主动韧性主动地检测、应对逆境并从逆境中恢复。这种区别可以用于对规定阻力、检测、反应和恢复的韧性要求进行分类。

在本系列的第二篇文章中,我探索了系统韧性如何与其他质量属性密切相关,特别是鲁棒性、安全性、网络安全性、防篡改性、生存性、容量、寿命和互操作性。在第三篇文章中,我将阐述系统韧性需求,这些需求推动选择架构、设计和实现功能(例如,保障、安全控制和韧性相关的模式和习惯用法),以实现所需类型和级别的韧性。

01

系统韧性和次要质量属性要求

系统韧性要求规定了系统通过检测、响应和响应不利事件和条件,在面对不利情况时继续提供系统能力的程度。如下表所示,韧性系统必须克服的逆境类型根据其相关的从属质量属性进行分类。

鉴于系统韧性和上述从属质量属性之间的密切关系,一个自然的问题是,系统韧性要求与其他相关质量属性要求(如鲁棒性、安全性、网络安全和类似要求)有何不同?例如,以下是韧性要求还是鲁棒性(容错)要求:

当子系统Y中发生故障(不良事件)时,系统应继续提供服务X,可能处于降级模式。

以下是系统韧性要求还是安全要求:

汽车应检测到黑冰(即公路冰层,代指危险-不利条件),并通过修改牵引力控制来做出反应,以保持足够的牵引力,防止失去转向控制(服务)和由此产生的交通事故(对关键资产的伤害)。

同理,以下是韧性要求还是网络安全要求:

当威胁参与者在系统外部防火墙之外实现未经授权的访问(不良事件)时,系统应继续提供功能X。

关于与防篡改(例如,试图远程访问关键程序信息)、生存能力(例如,检测敌方雷达或导弹锁定等威胁)、容量(例如,系统接近或超过其最大容量)和寿命(例如,接近或超过设计寿命的系统组件)相关的不利因素,可以指定类似的要求。

02

都有哪些类型的要求?

关于韧性要求与其他质量属性要求的重叠,有三种学派:

方法1:无重叠

下图说明了系统韧性需求的MITRE方法。如果需求规定系统在面临特定逆境时应保持特定能力的特定水平,则该需求是系统韧性需求(由灰色框指示)。这些特定的逆境包括与质量属性相关的逆境:鲁棒性、安全性、网络安全等。系统韧性要求包括防止(也称为避免)逆境、被动抵抗逆境以及主动检测逆境的存在、对检测到的逆境做出反应以及从逆境造成的伤害中恢复的要求。系统韧性需求不包括与在逆境中维护特定能力无关的次要质量属性的需求(即下图的底行)。

方法1-系统韧性和次级需求之间没有重叠

第一种方法基本上表明,一些鲁棒性要求实际上是韧性要求,而不是鲁棒性要求,一些安全要求实际上是依赖性要求,而非安全要求,等等。除了造成混淆外,这种方法还使专业(如可靠性、安全性和安防)工程师更难找到与他们相关的所有需求,这些需求都放在需求规范的相关质量属性特定部分中。它还包括预防(也称为避免),这在逻辑上不属于恢复力的范围。

方法2:双重需求类型

第二种方法是使需求同时既是韧性需求又是从属质量属性需求。下图通过灰色框来说明这一点,灰色框表示韧性和次要质量属性需求。具体来说,由灰色框表示的每个阻力、检测、反应和恢复要求同时是系统韧性要求和从属质量属性(例如鲁棒性、安全性或网络安全)要求。

方法2-同时韧性和次要质量属性要求

这种重叠的方法可能会导致混淆。它还存在冗余规范的问题,这使得确保需求具有唯一的需求ID和将需求跟踪到测试(例如容量、鲁棒性、安全性、安全和互操作性测试)变得更加困难。然而,如果每个需求在需求数据库中仅存储一次,每个需求都用相关的质量属性进行注释,并且专业工程师可以根据其专业知识和职责领域过滤需求,则可以在一定程度上克服此问题。

方法3:衍生需求

下图说明了第三种方法,其中高级系统韧性需求(灰色框)与较低级别、衍生的次要质量属性需求(白色框)分开。这种需求分离将系统韧性需求保持在非常高的抽象级别,以至于它们忽略了质量属性特定的不利因素。例如,以下是这种系统韧性要求的示例:

系统应继续为任务关键能力C提供关键性能参数KPP,概率至少为P,尽管存在所有已识别的潜在不利因素。

一旦需求工程师指定了高级韧性需求,他们就会从这些韧性需求中衍生出多个次要质量属性需求。它们根据与鲁棒性、安全性、网络安全等相关的特定不良事件和条件来规定这些衍生要求。

方法3-衍生次要质量属性需求

第三种方法清楚地将韧性需求与其次要质量属性需求区分开来,将韧性需求保持在利益相关者关注的级别,并支持较低级别质量需求的衍生。请注意,与将性能需求分配给多个架构(architecture)组件一样,韧性KPP级别必须分解并分配给相关的派生次要质量属性需求。

03

需求工程(Engineering)过程

我建议使用以下过程(基于上述第三种方法),首先制定高水平的韧性要求,然后推导相应的低水平、特定于逆境的质量属性要求:

1.识别风险资产。在不利条件或事件发生时,哪些关键系统功能(即服务)必须继续提供?如果系统架构已知,则需要哪些关键系统组件(如子系统、硬件和软件)来提供这些功能和服务?类似地,在可用性、机密性和完整性方面必须保护哪些关键系统数据?系统服务是否依赖于任何系统外部资产,系统是否负责这些资产?

2.确定潜在危害。逆境会对这些关键资产造成何种危害,从而导致关键系统功能或服务的损失或降级?

3.确定最大可接受危害。逆境可能对维护关键能力和服务所需的资产造成的最大可接受伤害量是多少?对于功能和服务,请考虑设置以下类型的限制:

对服务/能力相关资产的最大可接受危害:

  • 服务/功能降级的最大可接受水平·在逆境期间和恢复之前,服务/能力的最低可接受可用性
  • 在逆境中和恢复之前,服务/能力的最低可接受可靠性
  • 交付服务/能力所需的对资产的最大可接受损害

服务/能力相关资产的最大可接受损害持续时间(见下图):

  • 可接受的最长不利条件/事件检测时间(检测逆境所需)
  • 最大可接受反应开始时间(检测和反应之间的时间,以防止进一步伤害)
  • 最大可接受反应持续时间(完成反应以阻止进一步伤害所需的时间)
  • 最大可接受恢复持续时间(反应完成到恢复完成之间的时间)
  • 服务/能力损失/降级的最大可接受持续时间

能力和服务降级可以根据性能下降来衡量,并可能取决于操作模式(例如操作、培训、演习、维护和更新)。

4.优先考虑资产和危害。在所有可信的情况下,很少有足够的资源来确保足够的复原力。因此,必须根据资产和相关损害的优先顺序来限制分析。

5.制定相关的韧性要求。基于对关键资产的最大可接受危害,开发高级别系统韧性需求。高水平韧性要求的示例模板(括号中包含可选条款)包括:

顶级韧性要求:

  • 「当处于模式M」时,系统应在不利条件持续期间,以至少P的概率,继续提供可用性为a的能力C「最大降级为D」。
  • 「当处于模式M」时,系统应在不良事件发生后,以至少P的概率继续提供可用性为a的能力C「最大降级为D」。
  • 「当处于模式M」时,系统应在不利条件下以至少P的概率继续提供可靠性为R的能力C「最大降级为D」。

检测韧性要求:

  • 「当处于模式M」时,系统应在S秒/毫秒内检测到不良事件和条件的P%。
  • 「在模式M」下,系统应在S秒/毫秒内检测能力C的丢失/降级。

反应韧性要求:

  • 在检测到不利条件「在模式M」时,系统应在S秒/毫秒内限制容量C的进一步损失或降级。

恢复韧性要求:

  • 「当处于模式M」时,系统应在检测不良事件和条件的S秒/毫秒内恢复能力C,概率至少为P。

6.确定相关的不利因素。哪些类型的不利条件和事件会导致不可接受的关键服务和能力丢失或显著降级?对于每个次要质量属性,考虑可能损害韧性相关关键资产的不良事件和条件的相关类型。

7.优先考虑可信的逆境。由于在所有可信的情况下,很少有足够的资源来确保足够的韧性,因此,需求分析必须基于造成危害的逆境的优先顺序进行限制。

8.衍生相关的质量属性需求。使用优先化的逆境,从韧性要求中导出特定于逆境的下属质量属性要求,以达到适当的质量属性。

04

衍生需求

顶级系统韧性需求可用于导出组件级和数据级韧性需求,以及导出次要质量属性需求。以下是韧性要求和相关衍生要求的示例:

系统韧性要求:

  • 检测要求:系统应在5秒内检测能力C的重大中断(即,超过30%的总损失或退化)。
  • 反应要求:在检测到性能C下降超过15%时,系统应采取足够的步骤,确保性能C的下降不超过30%。
  • 恢复要求:在检测到能力C的重大中断时,系统应在2分钟内自动恢复全部能力,概率为99.5%。

组件X韧性要求:

  • 检测要求:系统应在500毫秒内检测子系统X的故障,该故障需要提供能力Y。
  • 反应要求:在检测到子系统X的故障时,该故障会中断性能Y,系统应采取足够的步骤,以确保该故障不会使性能Y降低30%以上。
  • 恢复要求:系统应在检测到导致性能Y严重中断的故障后1分钟内自主恢复子系统X。

次要质量要求:

  • 反应能力要求:在检测到将事务T的吞吐量降低到每秒20000以下的过度负载时,系统应增加服务器数量,以确保吞吐量不低于每秒18000。

许多不同的可信不良事件和条件可能会破坏相同的关键系统能力。其中一些逆境彼此独立,概率很低,以至于人们可以合理地忽略这些逆境同时发生的可能性。另一方面,其他不利因素可能有共同的原因,或者有足够高的概率必须考虑同时发生。

05

总结与预告

本文阐述了不同类型的系统韧性需求,以及它们如何与派生的次要质量属性需求相关,并提供了一个通用过程,即系统韧性如何与其他密切相关的质量属性相关。下一篇亦即本系列的第四篇文章将介绍支持不良事件和条件的检测、反应和恢复的韧性功能(例如鲁棒性模式、保障和安全控制)。

敬请期待。

MIT IDSS深度解析:跨学科融合与系统科学实践 麻省理工学院的IDSS(Institute for Data, Systems, and Society, IDSS)是一个致力于通过先进分析方法推动教育与研究的前沿机构。它将工程学、信息科学和数据科学的方法与社会科学的分析方法相结合,以应对复杂的社会挑战。 阅读详情

相关推荐

生命循环系统设计:从叶落到涅槃的工程化方法论

在系统工程与可持续设计领域,‘生命循环’并非抽象隐喻,而是具备可观测、可建模、可干预的动态过程。其核心原理源于自然界的衰减-沉淀-再生三阶跃迁机制,本质是熵减驱动的确定性价值转化。该范式已突破生态监测范畴,广泛应用于城市更新、知识管理、食品供应链等场景,技术价值体现在将模糊衰退转化为结构化中间态,并通过传感器网络、自适应阈值算法与情绪反馈接口实现闭环控制。本文基于银杏落叶实证体系,融合‘为重生’湿度窗口、‘涅槃’有机酸触发、‘^_^’认知校准等关键热词,提供一套跨行业可迁移的循环系统搭建框架。

diedangxiang4092的博客 424

【韧性设计】韧性设计模式:重试、回退、超时、断路器

什么是韧性?软件本身并不是目的:它支持您的业务流程并使客户满意。如果软件没有在生产中运行,它就无法产生价值。然而,生产性软件也必须是正确的、可靠的和可用的。当谈到软件设计中的弹性时,主要目标是构建健壮的组件,这些组件既可以容忍其范围内的故障,也可以容忍它们所依赖的其他组件的故障。虽然自动故障转移或冗余等技术可以使组件具有容错性,但如今几乎每个系统都是分布式的。即使是一个简...

全网:架构师研究会 1196

机器学习生产化:从Notebook到高可靠决策系统的工程实践

机器学习模型部署不是终点,而是系统性工程挑战的起点。当数据流变动态、服务依赖变复杂、业务规则持续演进,单纯追求离线指标(如AUC、F1)已无法保障线上稳定性与可解释性。核心问题在于模型与生产环境的深度集成——特征时效性、fallback策略鲁棒性、API契约严谨性、数据与预测漂移监控,共同构成ML系统可靠性的技术底座。本文聚焦真实工业场景中的‘最后一公里’难题,覆盖冷热特征分离、ONNX/Treelite模型优化、幂等性设计、三层监控漏斗及金丝雀发布等关键实践,为算法工程师向ML系统工程师转型提供可落地的方

weixin_34288121的博客 364

【JY】从“刚性抵抗“到“韧性适应“:延性与韧性研究的百年演进(延性韧性篇)

14] 钱稼茹, 程丽荣, 周栋梁. 普通箍筋约束混凝土柱轴心受压性能试验研究[J]. 建筑结构学报, 2002, 23(6): 15-21."传统抗震设计仅关注结构在弹性阶段的强度,这是不充分的。[12] 陈肇元. 唐山地震震害调查与结构抗震设计反思[J]. 建筑结构学报, 1977, (1): 1-15.不同于传统的"不倒"标准,该方法关注:地震造成的经济损失、修复所需时间、功能恢复速度等指标。1964年阿拉斯加地震(Mw 9.2)后,结构工程界出现了一个值得深思的现象:部分按当时规范设计的"

Gavinson的博客 582

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第三十篇 系统工程01

系统工程

weixin_49199313的博客 733

信息物理系统轻量级安全

本文探讨了信息物理系统(CPS)中轻量级安全实施的三种策略:实现系统级轻量性、外包高开销计算以及选择性保护关键数据。这些方法在保障安全性的同时,兼顾资源受限设备的实时性与性能需求,适用于工业控制系统环境。

ff678的博客 764

复杂不确定环境下重大建设工程管理韧性评价(二维云模型)附Matlab代码

重大建设工程(如大型交通枢纽、水利工程、核电项目)具有投资规模大、建设周期长、技术复杂度高、外部环境波动剧烈等特征,在复杂不确定环境(自然灾害、供应链断裂、政策调整、疫情冲击等)下易出现进度延误、成本超支、安全事故等风险。管理韧性作为工程系统抵御、适应、恢复外部扰动的核心能力,其科学评价是提升工程抗风险水平的关键。针对传统评价方法难以量化不确定性、指标权重主观性强、评价结果模糊性处理不足等问题,本文提出一种基于二维云模型的重大建设工程管理韧性评价方法。

qq_59747472的博客 1044

级联失效原理与防护:从分布式系统雪崩到工程实践

在复杂的软件架构中,故障往往不是孤立发生的,一个节点的延迟或过载可能触发连锁反应,最终导致整个系统雪崩。这种被称为级联失效(Cascading Failure)的现象,源于组件间负荷转移与容量耗尽的正反馈循环,在微服务、电网、金融网络中普遍存在。理解其底层机制,如负荷-容量模型与自组织临界性,是进行高可用架构设计的前提。工程上,通过熔断、限流、降级、背压与隔离等稳定性治理手段,可以有效切断故障传播路径。本文结合真实案例,剖析重试风暴与线程池耗尽如何拖垮集群,并给出故障识别与排查的实操方法论,帮助后端开发与S

weixin_33924770的博客 414

GPS干扰下的定位系统:从数据质量到多传感器融合的工程韧性

全球导航卫星系统(GNSS)是定位、导航和授时的基础,但GPS信号在到达地面时极其微弱,易受遮挡、多路径、射频干扰甚至欺骗式干扰的影响。当定位数据出现偏差时,依赖GPS的自动驾驶、无人机和机器人系统可能基于错误坐标做出危险决策。因此,构建可靠定位系统的关键在于数据质量评估与多传感器融合。本文从NMEA协议解析、SNR与DOP指标入手,讨论IMU、Lidar、Camera的失效模式与信任管理,并深入时间同步(PPS、chronyc、儒略日转换)这一容易被忽视的环节。最后提出从健康监测、异常检测到降级策略的五层

weixin_34006965的博客 441

EBS开发_离散工单创建API

--以下代码于20171213在TONY环境中实现 DECLARE     l_iface_rec    wip.wip_job_schedule_interface%ROWTYPE; --工单任务接口表     l_group_id     NUMBER;     l_returnstatus VARCHAR2(40);     l_errormsg     VARCHAR2(2000

蜗牛先生快跑的博客 2596

【TM1640】STM32 TM1640芯片驱动程序

以下为.h文件: #ifndef __TM1640_H__ #define __TM1640_H__ #include "stm32f10x.h" #define ADDR_START1640 0XC0 #define DSP1640_DIS 0 #define DSP1640_ENB 1 /* 控制显示 ...

cxw312864660的博客 1万+

二维云模型下的重大建设工程管理韧性评价方法

不确定性分析是复杂环境下工程管理评价的核心难题,传统方法难以同时处理随机性与模糊性。云模型理论通过期望、熵、超熵三个数字特征,实现定性概念与定量数值之间的不确定转换。二维云模型进一步将指标重要程度与实现程度联合建模,有效刻画专家打分中的分歧与共识程度,为工程韧性评价提供新的技术路径。结合AHP法确定指标权重,构建“吸收—适应—恢复”三维韧性指标体系,并配套Matlab完整实现算法,可对重大建设工程的管理韧性进行量化评估与可视化输出。以某地铁枢纽工程为例,该方法不仅能判定韧性等级,还能揭示专家意见的不确定性分

weixin_32308101的博客 289

SSE(Server-Sent Events)完整使用示例

本篇使用Node.js 作为服务端,在浏览器客户端演示SSE的完整实例和演示。实现了一个基于 Server-Sent Events (SSE) 的实时数据推送功能。

oscar999的专栏 750

机器学习模型生产化:构建可观测与高韧性的服务基座

机器学习模型服务不是简单的API封装,而是涵盖指标监控、结构化日志、分布式追踪和特征一致性的工程系统。其核心原理在于将‘可运行’升级为‘可持续’——通过延迟/流量/错误/饱和度四大黄金信号实现细粒度可观测性,结合自动降级、自动回滚与自动修复构建韧性能力。这种设计显著提升模型在线稳定性与故障响应效率,广泛应用于金融风控、电商推荐、IoT预测等需长期稳定服务的场景。本文聚焦真实落地中最具普适性的可观测性与韧性实践,覆盖OpenTelemetry采集、JSON日志规范、Jaeger追踪增强及特征双读校验等关键环节

chudan0503的博客 348

[Python] -项目实战10- 用 Python 自动化批量重命名文件

本文介绍了使用Python实现文件批量重命名的技术方法。主要内容包括:1)使用os和pathlib模块进行基础文件操作;2)提供多种实用脚本示例,如添加序号、替换字符、添加时间戳等;3)进阶功能包括用户输入和错误处理;4)GUI工具实现方案;5)常见问题与优化建议。文章详细讲解了从简单到复杂的批量重命名实现方法,帮助读者快速掌握这一提高工作效率的技能。建议开发者注意路径处理、错误管理等细节,确保脚本稳健运行。

每日出拳老爷子的博客 815

性能优化-高通cDSP(QDSP6)架构详解

高通cDSP开发的商业价值30秒快速认识高通cDSP开发的商业价值【高通cDSP旨在处理一些简单但需要大量计算的场景,如图像处理、科学计算、AI训练、计算机视觉等。这些场景使用CPU来运算会极大的降低CPU的吞吐量,因此利用现代寄存器较宽的特性设计出了适配数据并行的DSP芯片,cDSP就是典型的代表。利用cDSP+CPU既可以满足一般的使用场景,也可以完成现代图像和视频数据的处理。

发狂的小花的博客 5946

Vibe Coding狂飙带来的生产安全危机:AI生成后端代码的分层韧性工程——Skills、Harness与工程防线

摘要:AI编码的“静默危机”与分层防御体系(2026) 2026年,AI生成代码的“静默危机”爆发:N+1查询拖垮数据库、竞态条件导致重复扣款、连接池泄漏引发级联故障。尽管新兴的Skills(结构化知识包)和Harness框架(含Hooks、Guardrails等)提供了第一道防线,但AI代码的“认知盲区”仍导致生产事故频发。 核心问题:AI代码在单线程测试中“看似正确”,却因缺乏对并发、资源泄漏、故障级联等生产环境复杂性的理解而失效。例如: 数据库层:ORM懒加载引发N+1查询,万级数据压垮服务; 并发层

编程爱好者 626

NPC 三电平逆变器中点电位平衡算法详解

最常用:零序电压注入(简单、计算量小)最可靠:虚拟空间矢量调制(VSVPWM)及其改进形式(全范围平衡)趋势:结合模型预测控制(MPC)或智能算法(模糊、神经网络)进一步提升动态性能和鲁棒性。NPC 三电平逆变器中点电位平衡算法的 C# 实现示例(零序电压注入法 + 闭环补偿)在 NPC(Neutral Point Clamped)三电平逆变器中,中点电位平衡最常用且易于软件实现的方案是零序电压注入法。

专注于前沿技术的探索与实践,热衷于从代码逻辑、架构设计到行业应用等多维度深挖技术本质。期待在技术之路上与你共同成长~ 325

2026 Global Ion Exchange Resin Systems Market Trends:关税扰动下的工程水处理系统重构与产业链迁移逻辑

在全球贸易环境不确定性加剧背景下,离子交换树脂系统正从“材料逻辑”走向“工程系统竞争”。关税变化正在重塑价格体系、供应链布局与区域市场结构,推动行业进入新一轮技术与产业协同演化周期。

APOResearch,面向全球的多行业市场研究与咨询机构 409

【图像超分】论文精读:Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network(FSRCNN)

作为应用于图像超分辨率 (SR) 的成功深度模型,超分辨率卷积神经网络 (SRCNN) [1,2] 在速度和恢复质量方面都比以前的手工制作的模型表现出更好的性能。然而,高计算成本仍然阻碍了它的实际使用,这需要实时性能(24 fps)。在本文中,我们旨在加速当前的 SRCNN,并提出了一种紧凑的沙漏形 CNN 结构,以实现更快和更好的 SR。我们从两个方面重新设计了SRCNN结构。首先,我们在网络末端引入了一个反卷积层,然后将映射直接从原始低分辨率图像(无插值)学习到高分辨率图像。其次,我们通过在映射之前缩小

主要更新底层视觉(去噪、超分等)相关的科研内容,形式为【论文精读】+【论文复现】 1万+

Dify 系列教程 | 第 6 篇:工作流入门 -- 用可视化方式编排 AI 逻辑

Dify 工作流是一个基于有向无环图(DAG)的可视化 AI 逻辑编排系统。你可以把多个处理步骤(节点)用连线串联起来,数据从起点流向终点,每经过一个节点就被处理一次。用一个类比来理解:如果单次 Prompt 调用是"一道菜",那工作流就是"一道完整的生产线" – 原材料(输入)进入流水线,经过清洗(预处理)、切配(数据转换)、烹饪(AI 推理)、装盘(格式化输出)等工序,最终产出成品。创建一个工作流类型的应用(或高级聊天类型),就会进入工作流编辑器。编辑器基于ReactFlow构建(

weixin_43674738的博客 121

灵活的设备收集身体能量

华盛顿大学的研究人员已经开发出他们所说的“首创”的柔性可穿戴热电设备。“我们研究的一个独特方面是它涵盖了整个范围,从材料合成到器件制造和表征,”同时也是威斯康星大学纳米工程系统研究所研究员的 Malakooti 说。即使在 30% 的应变下进行了超过 15,000 次拉伸循环后,研究人员的原型设备仍然保持完整功能,这是可穿戴电子设备和软机器人非常理想的功能。研究人员表明,他们可以将这些设备打印在可拉伸的纺织面料和曲面上,这表明未来的设备可以应用于服装和其他物体。永霖光电-UVSIS-独家发布。...

qq_28126171的博客 201

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

贾子全域科学理论深度研究:哲学范式、科学批判与跨域应用

摘要: 本报告系统梳理贾子(Kucius Teng)于2025—2026年提出的全域科学理论,核心为真理-模型-方法三层结构定律(TMM)这一元规则,重构科学划界标准;以贾子科学定理终结证伪主义僭越,通过智慧、德道、成功定理构建逆熵成长动力学,并依托TMM-AI架构与TMM-AutoAudit闭环系统实现工程化落地,为AI幻觉治理、企业可持续性评估及教育认知重构提供可验证方案。

首席技术执行官CTO(Chief Technology Officer)|技术总监--邓斌博客 483

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

上一篇: 重磅消息!优维发布全新产品“应急管理”
下一篇: 优维产品最佳实践第13期:如何避免拨测机自身网络问题?
优维科技EasyOps
博客等级 码龄5年 1483粉丝 395原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值