SOFA Weekly | 每周精选【11/04 - 11/08】

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SOFAStack(Scalable Open Financial Architecture Stack)是蚂蚁金服自主研发的金融级云原生架构,包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件,包括微服务研发框架,RPC 框架,服务注册中心,分布式定时任务,限流/熔断框架,动态配置推送,分布式链路追踪,Metrics 监控度量,分布式高可用消息队列,分布式事务框架,分布式数据库代理层等组件,也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。

SOFAStack 官网: https://www.sofastack.tech

SOFAStack: https://github.com/sofastack

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@温明磊 提问:

出参入参都放在 Saga 的上下文中,如果参数内容较多较大,业务量又大的话,对内存有限制吗?

A: 没有做限制,建议无关的参数不要放到上下文。下一个服务需要用的参数、或用于分支判断的参数可以放入上下文。

确认个事情:每个节点,要么自己方法内部 Catch 异常处理,使最终有返回信息。要么自己内部可以不处理,交由状态机引擎捕获异常,在 json 中定义 Catch 属性。而不是补偿节点能够自动触发补偿,需要补偿必须手动在 json,由 Catch 或者 Choices 属性路由到 CompensationTrigger。

A:对的,这个是为了提高灵活性。用户可以自己控制是否进行回滚,因为并不是所有异常都要回滚,可能有一些自定义处理手段。

所以 Catch 和 Choices 可以随便路由到想要的 state  对吧?

A:是的。这种自定义出发补偿的设计是参考了 bpmn2.0 的。

还有关于 json 文件,我打算一条流程,就定义一个 json,虽然有的流程很像,用 Choices,可以解决。但是感觉 json 还是要尽量简单。这样考虑对吗?

A:你可以考虑用子状态机来复用,子状态机会多生成一行 stateMachineInstance 记录,但对性能影响应该不大。

Seata:https://github.com/seata/seata

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【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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