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最新推荐文章于 2025-11-23 21:36:02 发布
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本文探讨了针对分布式非关系型数据库的设计模式，重点介绍了如何应对大规模数据处理中的挑战，包括一致性、可用性和分区容忍性等方面的问题。
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bulita great world
11-21 10
Sanic Framework: A Comprehensive Overview of Features and Capabilities1. IntroductionIn the rapidly evolving landscape of web development, the demand for high-performance, efficient, and scalable frameworks has never been greater. Developers and enterprise
工程师 - Onion Architecture in Domain-Driven Design (DDD)
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Onion Architecture (OA) is a layered software design pattern that complements Domain-Driven Design (DDD) by organizing applications into concentric circles with the domain model at the core. The architecture enforces dependency inversion, ensuring outer la
Design patterns for container-based distributed systems
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基于面向容器的微服务架构的设计模式认识理解
Design Patterns for Distributed Non-Relational Databases
weixin_30762087的博客
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Core J2EE Patterns - Data Access Object
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Content-Based Information Retrieval 基于内容的信息检索
GarfieldEr007的专栏
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大强博客
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A curated list of awesome frameworks, libraries and software for the Java programming language. Awesome Java A curated list of awesome Java frameworks, libraries and software. Contents Projects ...
转载：Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases
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关于Dynamo－All Things Distributed
Sanjay的专栏
08-24 7440
All Things Distributed Werner Vogels' weblog on building scalable and robust distributed systems. 这是一篇转自amazon得CTO-Werner Vogels的一篇关于Dynamo的文章，看了一个多小时，没看完，8万多字，估计他本人也写了很久！不知道给不
【Advanced篇】Design and Implementation of Distributed Crawler Architecture: A Redis-based ...
**【Advanced篇】Design and Implementation of Distributed Crawler Architecture: A Redis-based Distributed Task Queue** Distributed crawlers are a type of crawler technology that utilizes distributed ...
Advanced Web Crawler Project Practice: Large-scale Data Collection: Implementing a Distributed ...
# Advanced Web Crawler Project Implementation: Large-scale Data Collection - Building a Distributed Crawler System ## 1. Overview of Distributed Crawler Systems A distributed crawler is a type of ...
TransE全文中文翻译(Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data)
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Abstract We consider the problem of embedding entities and relationships of multi-relational data in low-dimensional vector spaces. Our objective is to propose a canonical model which is easy to train, contains a reduced number of parameters and can scale
J2EE 应用设计模式推荐（摘抄自Expert One-on-One J2EE Design and Development）
xingshen100的专栏
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OO Design Recommendations for J2EE Applications It's possible to design a J2EE application so badly that, even if it contains beautifully written Java code at an individual object level, it will stil...
.NET 10正式发布：三年LTS加持，性能与AI开发双重革命
二十多岁的你迷茫又着急，想要车子，想要房子，想要享受旅行，你那么浮躁，拿什么看透人生！
11-23 830
摘要：微软.NET 10作为长期支持版本（2025-2028），带来突破性升级。性能方面实现JIT编译提速37.5%、GC暂停缩减52%、服务端冷启动加速43.75%。语言层面，C#14新增字段属性、扩展属性等简化语法，F#10优化并发编程。框架革新包括Blazor的状态持久化和WASM性能提升，MAUI的XAML热重载和控件增强。开发者可通过简单3步快速创建项目体验新特性。该版本建议企业优先迁移，未来将深化AI集成与跨平台能力，是.NET生态的重要里程碑。
使用.NET 8+ 与飞书API构建同步服务
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本文介绍了在.NET生态下实现飞书组织架构同步的完整解决方案。通过分析企业应用场景中.NET系统与飞书数据不一致的痛点，提出了统一身份认证、自动化运维和数据一致性的核心价值。技术实现上采用.NET 8、Mud.Feishu SDK和EF Core等技术栈，设计了全量同步、增量事件同步和混合模式三种同步策略。文章详细阐述了领域模型设计、核心架构、分步实现指南以及异常处理方案，并提供了进阶功能如飞书扫码登录、健康检查等最佳实践。该方案有效解决了.NET企业系统与飞书间的数据同步问题，为企业数字化转型提供了可靠的
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
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