springcloud杂谈

本文详细介绍了SpringCloud作为一套微服务规范,及其两个主要实现:SpringCloudNetflix和SpringCloudAlibaba。讨论了版本号规则、版本发布和Bug跟踪,以及SpringCloud的支持政策。此外,还探讨了SpringCloud、SpringBoot和SpringCloudAlibaba的版本组合选择,并提供了多个参考资料,帮助读者理解不同版本间的依赖关系。同时,文章涵盖了版本适配策略和不同版本的主要特性。
  • 关于Spring Cloud

  1. springcloud-Netflix-Alibaba和微服务 https://www.zhihu.com/question/316482744/answer/628338026
  2. spring Cloud是一套规范,Spring Cloud Netflix是Spring Cloud其中的一个实现,Spring Cloud Alibaba是另一个实现

  • 版本号规则

  1. https://mp.weixin.qq.com/s/FnNJEVa5n-TioifE2mcqIw
  2. https://mp.weixin.qq.com/s/iHCx8D41sDWODJob0vfPeA

  • 版本发布和Bug

  1. https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-release/wiki
  2. https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-release/wiki/Spring-Cloud-2020.0-Release-Notes#known-issues
  3. https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-release/wiki/Spring-Cloud-Hoxton-Release-Notes#known-issues

  • 支持政策support

  1. 支持政策和时限EOL https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-release/wiki/Supported-Versions

  • Spring Cloud、Spring Boot、Spring Cloud Alibaba版本组合 和 选择

  1. Spring Cloud、Spring Boot、Alibaba版本综合剖析 https://edu.youkuaiyun.com/learn/25401
  2. 版本依赖关系 https://blog.youkuaiyun.com/SuperGorilla1/article/details/115421384
  3. https://spring.io/projects/spring-cloud
  4. https://www.codenong.com/cs106521898/
  5. https://www.panziye.com/java/2582.html
  6. 官方依赖 https://start.spring.io/actuator/info
  7. https://www.cnblogs.com/spzmmd/p/14624653.html

    8. https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba  和 https://spring.io/projects/spring-cloud-alibaba


  • 其它参考

  1. 版本适配和选择 https://blog.youkuaiyun.com/xiangjunyes/article/details/112756868
  2. 2020版本特性 https://www.cnblogs.com/javastack/p/14183634.html    https://zhuanlan.zhihu.com/p/348145657

  • 系列学习 ***

  1. Spring Cloud https://www.haoyizebo.com/tags/Spring-Cloud/
  2. 方志朋 书籍博客 https://www.fangzhipeng.com/spring-cloud.html     https://www.cnblogs.com/forezp/category/1327932.html
  3. https://www.cnblogs.com/rgqancy/p/10761947.html
  4. https://www.zhihu.com/column/spring-boot-cloud
  5. Alibaba nacos https://www.cnblogs.com/forezp/p/10136433.html
  6. 尚硅谷 https://www.panziye.com/tags/springcloud%e6%95%99%e7%a8%8b
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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