SOFA Weekly | Service Mesh 系列直播预告、Seata 发布

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

SOFA WEEKLY | 每周精选,筛选每周精华问答

同步开源进展,欢迎留言互动

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

  每周读者问答提炼  

欢迎大家向公众号留言提问或在群里与我们互动

我们会筛选重点问题通过 

" SOFA WEEKLY " 的形式回复

@闫圣哲 提问:

请问:关于 SOFAJRaft 线性读,为什么读失败了要应用到状态机呢,是为了拉齐 readindex 吗?

A:线性一直读不走 raft log (应该是你说的状态机的意思),在 rheakv 里面,如果线性一直读失败了,那么会和write操作一样通过 raft log 达成一致再走状态机读,这是个兜底策略,否则 readIndex 失败了能怎么办呢?另一只方式就是直接返回用户失败了。可以具体看一下「JRaft 实现细节解析之高效的线性一致读」这一小节的内容~

https://www.sofastack.tech/projects/sofa-jraft/consistency-raft-jraft/

SOFAJRaft:

  Service Mesh 大规模落地系列  

  SOFA 项目进展  

本周发布详情如下:

发布 Seata v1.2.0 版本,主要变更如下:

i. 支持 XA 事务模式;

ii. 支持事务传播机制;

iii. 支持批量更新和删除 SQL;

iv. TCC 模式支持 hsf 服务调用;

v. Saga 模式性能优化默认不注册分支事务等;

本次发布涉及代码改动文件数 324个,代码行 +11,907 −3,437。   

此版本在 feature 和稳定性相对 1.1.0 版本都有较大幅度增强,强烈推荐大家验证和升级到此版本。 

详细发布报告:https://seata.io/zh-cn/blog/download.html

  社区活动报名  

本期为第一期 Service Mesh Virtual Meetup 线上系列直播第一期,邀请了四位来自不同公司的嘉宾,从四个角度对 Service Mesh 的应用实践展开分享。

本次线上 meetup 分享涵盖 Service Mesh 的可观察性和生产实践。为大家介绍 Service Mesh 中的可观察性与传统微服务中可观察性的区别,如何使用 SkyWalking 来观测 Service Mesh,还有来自百度和陌陌的 Service Mesh 生产实践。

本系列采用线上直播的形式,从 5 月 6 日开始到 5 月 14 日,每周三、周四晚上  19:00-20:00 我们相约进行一个主题分享。

观看直播方式:保存图片扫码 或 点击“阅读原文”,关注直播间,即可观看直播

本文归档在 sofastack.tech。

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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【推荐100个unity插件之34】在unity中实现和Live2D虚拟人物的交互——Cubism SDK for Unity

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全网最全RT-DETR涨点改进,基于官方源码1:1还原,在Ultralytics项目中配置rtdetr-r18、rtdetr-r34、rtdetr-r50、rtdetr-r101版本~小论文大论文必备

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