某集团框架介绍

微服务架构实践
本文介绍了一个采用MVC模式和微服务架构的系统设计,详细阐述了如何利用Spring Boot、Spring Cloud、Eureka等技术实现服务注册发现、分布式部署、参数校验及自动生成接口文档等功能。同时,还涉及了RocketMQ消息异步处理、ES大数据存储查询、FastDFS文件存储、Nginx前后端分离及集群部署等关键环节。

简介:

    系统采用MVC模式;应用微服务架构,区分应用层系统和服务层,服务层提供业务接口服务,应用层系统调用服务层,应用层系统接受前端请求,并作出响应;各个系统间实现单点登录。

    逻辑架构:核心服务(产品服务、订单服务和客户服务)、基础服务、员工服务、OA办公服务,异步处理服务,报表服务、C端客户服务,资讯服务,爬虫服务。

    系统:钱小云app系统,核心系统,基础平台系统,hr系统,两个OA系统,考勤系统,C端系统,资讯系统。

1、使用spring-boot进行整合

    1) 创建独立的Spring应用程序 
    2) 嵌入的Tomcat,无需部署WAR文件 
    3) 简化Maven配置 
    4) 自动配置Spring 
    5) 提供生产就绪型功能,如指标,健康检查和外部配置 
    6) 开箱即用,没有代码生成,也无需XML配置

2、spring-cloud,进行分布式部署

3、eureka,作为服务的注册发现中心

4、spring-data+jpa+hibernate,实现持久化与查询

5、spring-boot+javax,进行参数校验

6、swagger三方类库,实现自生成接口文档

7、rocketmq消息异步,完成异步处理

8、es,完成大数据的存储与查询

9、fastdfs,文件存储

10、nginx,进行前后端分离、集群部署

11、sso,实现各系统可以单点登录

12、log4j2,日志打印与记录

    1)正常情况,程序执行完,过滤器打印入参、出参、耗时等情况;

    2)异常情况,全局异常处理,捕获异常并打印异常,并打印入参。

,.....

### YOLOv7 中 CSPPSP 模块的实现与用途 CSPPSP 是一种改进版的空间金字塔池化 (Spatial Pyramid Pooling, SPP) 结合跨阶段部分连接 (Cross Stage Partial Network, CSP) 的结构设计。这种模块通过引入多尺度特征融合以及减少计算冗余来提升网络性能。 #### 1. **空间金字塔池化 (SPP)** SPP 模块的核心在于利用不同大小的最大池化操作提取多尺度特征,从而增强模型对目标形状变化的鲁棒性[^3]。在 YOLOv7 中,SPP 被进一步优化为 P-Pyramid 架构,能够更高效地处理多种尺寸的目标检测任务。 #### 2. **CSP 结构的作用** CSP 设计的主要目的是降低计算复杂度并提高梯度传播效率。其基本原理是将输入张量分为两部分:一部分经过复杂的卷积运算,另一部分保持不变;最后再将两者拼接在一起完成后续处理。这种方式可以有效缓解因深层神经网络带来的过拟合问题,并加速训练过程。 #### 3. **CSPPSP 模块的具体实现** YOLOv7 的 CSPPSP 模块综合了上述两种技术的优势,在具体实现上表现为以下几点: - 输入先被分成两条路径; - 主要路径会依次经历多个卷积层和一个改良后的 SPP 层; - 辅助路径则跳过了大部分密集计算环节; - 最终两个分支的结果会被重新组合起来形成新的输出特征图[^1]。 以下是该模块的一个简化版本伪代码表示: ```python class CSPPSP(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5): super().__init__() c_ = int(c2 * e) self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) self.spp = SPPF(c_, c_) # 使用自定义SPPF代替传统SPP def forward(self, x): y1 = self.cv1(x) y2 = self.m(y1) spp_out = self.spp(y2) return self.cv3(torch.cat((spp_out, self.cv2(x)), dim=1)) ``` 此代码片段展示了如何构建一个基础形式下的 CSPPSP 单元,其中包含了必要的组件如 `Conv` 和瓶颈结构 Bottleneck[]. #### 4. **实际应用场景中的优势表现** 当应用于物体检测场景时,由于加入了更多层次的信息表达能力,使得即使面对遮挡严重或者姿态各异的小型物件也能取得较好识别效果[^2]。此外,得益于 CSP 技术本身对于资源消耗的良好控制特性,整个框架能够在不显著增加推理时间的前提下达到更高的精度水平。 ---
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