SOFA 星球招募啦~~

【数据集成与采集】Flink CDC 中间件 3.7.0 最新源码解析 表已经进入纯 binlog 阶段,直接放过,说明它的所有 chunk 都读完了,位置也过了最大的 high watermark。做法是两个 compat 模块,flink-cdc-flink1-compat 和 flink-cdc-flink2-compat,提供同包名同类名的适配层,比如 AbstractStreamOperatorAdapter、RuntimeContextAdapter、StatefulSinkWriterAdapter,编译时按 profile 只挂一个,上层代码不用感知版本差异。 阅读详情

真的吗?真的吗?

SOFA 志愿者开始招募啦?

直视他!直视他!
SOFA 星球在等你加入呀!

我们正式启动“SOFA 星途者”计划

只差一个你 即可成团出道

不要感觉成团困难

只要我们一起就能所向披靡

谁是SOFA“星途者”

SOFA Stack

SOFA 星途者是一群对开源宇宙感兴趣,希望在这片“宇宙”其中探索到更多“星辰”的人。SOFA 星途者们能够为千千万万的开发者们,提供丰富的 Meetup 及线上直播等交流平台。

现在面向一切有理想、有追求的你们进行招募。

“星”字代表 SOFA 星球,“途”代表在开源宇宙的征途。所以“星途”的意思即 SOFA 星球在开源宇宙的探索与征途。

那么“星途者”就是加入 SOFA 星球的你们,让我们一起在开源宇宙中驰骋探索。

“SOFA 星途者,

探索开源宇宙中的星辰大海”

即将进入,SOFA 社区

SOFA Stack

SOFAStack™(Scalable Open Financial Architecture Stack)是一套用于快速构建金融级云原生架构的中间件,也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践,并且具备以下特点:

开放:技术栈全面开源共建、 保持社区中立、兼容社区、兼容开源生态,组件可插拔, SOFAStack 组件与其它开源组件可相互集成或替换。

金融级:包含构建金融级云原生架构所需的各个组件,让用户更加专注于业务开发,满足用户场景的现状和未来需求,经历过大规模场景的锤炼,特别是严苛的金融场景。

云原生:基于 SOFAStack 可快速搭建云原生微服务体系,快速开发更具可靠性和扩展性、更加易于维护的云原生应用。

开启 SOFA 征途

SOFA Stack

SOFA 陆续在全国各地组织了多场 Meetup 活动,活动全程直播,线上线下参与人数累计破万。Meetup 为 SOFA 星途者提供面对面沟通探讨的机会,收到了业界人士的一致好评。

目前在北京、上海、杭州、合肥举办过 Meetup 活动,后续的还会点亮更多城市(成都、深圳、广州、南京等),欢迎你作为 SOFA 星途者加入我们的征途。

SOFAMeetup# 4 杭州站

左右滑动查看更多

SOFAMeetup#5 上海站

左右滑动查看更多

SOFAMeetup#6 北京站

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SOFAMeetup#7 合肥站

左右滑动查看更多

召 唤 装 备 !

SOFA Stack

在 SOFA 星球,大家不仅能够与每个领域的技术大牛面对面交流技术、认识新朋友,更能够收获 SOFA 星途者的周边衣服、杯子、双肩包等……

最重要的是可以收获 SOFA 社区颁发的专属证书。

SOFA 星途者的成员在参加 SOFA 的活动时可享受 VIP 通道,也会获得一些特大活动的 VIP 门票赠送~

如果你是大学生“星途者”,那么你有可能会获得互联网大厂的实习推荐机会,在你感兴趣的星辰领域继续探索成长,有机会获得更多的学习机会。

想成为一名“星途者”需要做些什么?

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勇敢迈出成为“星途者”的第一步

剩下的九十九步

我们一起走????

【数据集成与采集】 Canal 中间件最新源码解析 不每次 ack 都写,是因为 ZK 的写要过 quorum,比写本地内存贵几个数量级,ack 频率一高就把 ZK 打成瓶颈,而且这些写全是同一个 znode 的覆盖,纯浪费。是纯正则,用 Perl5Matcher 匹配,只认 CREATE、DROP、ALTER、TRUNCATE TABLE,RENAME TABLE,CREATE INDEX、DROP INDEX,输出 schema、table、eventType、原表名。如果按分区拆过,投递前会先按分区合并消息,再异步发送,因为单分区内的顺序已经保证了。 阅读详情

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2021-08-31

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金融级分布式架构 184

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。

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