微服务手绘图

最新推荐文章于 2025-12-21 15:03:09 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-21 15:03:09 发布 · 239 阅读

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智慧景区导览系统：基于WebGL的手绘地图导览设计与应用，DeepSeek大模型赋能精准游客引导服务

维小帮定位导航的博客

08-16

901

针对传统景区导览系统存在的定位不准、体验差、成本高等痛点，本文提出一套3D智慧导览解决方案。该方案采用WebGL三维渲染、GIS空间分析、AI智能问答等技术，实现景区数字孪生、精准导航、沉浸式解说等五大核心功能。该方案为景区数字化转型提供了切实可行的技术路径，具有显著的经济效益和管理价值。

电商项目微服务架构拆分实战

weixin_74024217的博客

08-13

782

微服务不是银弹，但「好的拆分 + 自动化基建 + 团队对齐」可以让你的电商系统像乐高一样自由拼装！

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Excalidraw绘制微服务架构图完整教程

weixin_35903223的博客

12-21

292

Excalidraw以手绘风格和实时协作为核心，帮助团队快速绘制清晰的微服务架构图。它支持AI生成、多人编辑、版本控制与自动化集成，提升技术沟通效率，推动从‘交付图表’到‘共建认知’的协作变革。

Excalidraw实战：绘制微服务架构图的完整流程

weixin_34413326的博客

12-20

659

Excalidraw以手绘风格和低门槛交互，帮助团队高效绘制与协作微服务架构图。结合AI解析自然语言生成初稿，支持实时协作、版本控制与视觉编码，提升架构沟通效率，推动集体共识达成。

12张手绘图，终于搞懂了微服务架构

架构文摘

01-12

742

点击蓝色“架构文摘”关注我哟加个“星标”，每天上午 09:25，干货推送！作者 | tengshe789来源 | https://juejin.im/post/5c0ba2bef265d...

Excalidraw AI生成微服务治理全景图

weixin_33298352的博客

12-20

624

通过Excalidraw与AI结合，用自然语言快速生成可编辑的微服务拓扑图，实现架构图的自动化生成与持续同步。借助LLM解析调用关系，配合轻量布局算法，将图表融入CI/CD流程，降低维护成本，提升团队协作效率，让系统可视化成为人人可参与的共享认知工具。

【12张手绘图】我搞懂了微服务架构

gw的博客

12-03

440

“ 微服务的概念最早在 2012 年提出，在 Martin Fowler 的大力推广下，微服务在 2014 年后得到了大力发展。今天我们通过一组手绘图来梳理下微服务的核心架构。什么是微服务？ 微服务 Microservices 之父，马丁.福勒，对微服务大概的概述如下：就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的、标准的定义（While there is no p...

这12张手绘图，让我彻底搞懂了微服务架构！

程序员小乐

06-16

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点击上方 "程序员小乐"关注,星标或置顶一起成长每天凌晨00点00分,第一时间与你相约每日英文I've learned that people will fo...

【12张手绘图】我搞懂了微服务架构！

石杉的架构笔记

11-20

2326

扫描下方海报试读出自：https://juejin.im/post/5c0ba2bef265da614d08fefe “微服务的概念最早在 2012 年提出，在 Ma...

Excalidraw实战：绘制微服务调用链路图全过程

weixin_42509513的博客

12-21

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Excalidraw以手绘风格降低认知负担，支持实时协作与AI辅助绘图，帮助团队快速构建微服务调用链路图。结合APM数据生成、分层设计和团队协作标注，实现从想法到洞察的高效转化，让架构图成为动态沟通工具而非静态文档。

精选资源

SpringCloud微服务架构.vsdx

03-05

使用visio手绘的 Spring Cloud 微服务框架，包含路由、服务注册、服务交互、配置管理

微服务-springCloud

04-18

因此本文将通过大量的手绘图，给大家谈谈Spring Cloud微服务架构的底层原理。实际上，Spring Cloud是一个全家桶式的技术栈，包含了很多组件。本文先从其最核心的几个组件入手，来剖析一下其底层的工作原理。也就是...

jquery图片滚动-下载即用.zip

01-05

源码来自：https://pan.quark.cn/s/41b9d28f0d6d 在信息技术领域中，jQuery作为一个广受欢迎的JavaScript框架，显著简化了诸多操作，包括对HTML文档的遍历、事件的管理、动画的设计以及Ajax通信等。本篇文档将深入阐释如何运用jQuery达成一个图片自动播放的功能，这种效果常用于网站的轮播展示或幻灯片演示，有助于优化用户与页面的互动，使网页呈现更加动态的视觉体验。为了有效实施这一功能，首先需掌握jQuery的核心操作。通过$符号作为接口，jQuery能够迅速选取DOM组件，例如$("#id")用于选取具有特定ID的元素，而$(".class")则能选取所有应用了某类class的元素。在选定元素之后，可以执行多种行为，诸如事件监听、样式的变更、内容的更新以及动画的制作等。关于“一个基于jQuery的图片自动播放功能”，首要任务是准备一组图片素材，这些素材将被整合至一个容器元素之中。例如，可以构建一个div元素，将其宽度设定为单张图片的尺寸，再借助CSS实现溢出内容的隐藏，从而构建出水平滚动的初始框架。 ```html<div id="slider"> <img src="image1.jpg" alt="Image 1"> <img src="image2.jpg" alt="Image 2"> </div>```接着，需要编写jQuery脚本以实现图片的自动切换。这通常涉及到定时器的运用，以设定周期性间隔自动更换当前显示的图片。通过使用`.fadeOut()`和`.fadeIn()`方法，能够实现图片间的平滑过渡，增强视觉效果。 ```javascript$(document).re...

基于MSCA的多尺度卷积注意力机制：YOLOv8小目标检测模型优化与科研实验设计

01-05

内容概要：本文系统介绍了多尺度卷积注意力（MSCA）机制及其在YOLOv8中的集成方法，旨在提升小目标检测性能。文章首先解析MSCA的设计原理，包括多分支深度卷积、注意力加权融合和模块化结构，随后详述其在YOLOv8中的代码实现、配置方式及训练推理流程，并提出多项科研实验方向，如消融实验、模块位置优化与可视化分析，帮助研究者验证MSCA的有效性。最后提供常见问题避坑指南和论文创新思路，涵盖数据增强、训练调参与轻量化改进，形成完整的技术闭环。; 使用场景及目标：① 探索MSCA在YOLOv8中提升小目标检测精度的技术路径；② 开展模块替换类科研实验，支持论文创新与成果可视化；③ 构建高性能小目标检测模型应用于行人识别、遥感图像分析等实际场景。; 阅读建议：此资源以科研为导向，强调从原理理解到代码实现再到实验设计的全流程实践，建议结合提供的代码链接动手复现实验，重点关注MSCA模块的插入位置、参数设置与结果对比分析，同时注意数据预处理与训练策略的优化，以获得可靠的研究结论。

（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码

最新发布

01-05

（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码内容概要：本文档主要介绍了一套基于Matlab实现的金枪鱼群算法（TSO）用于路径规划优化的技术方案，属于智能优化算法在路径规划领域的创新实践。该资源聚焦于利用TSO算法解决二维栅格地图中的路径规划问题，通过模拟金枪鱼群体觅食与迁徙行为，实现高效寻优，适用于复杂环境下的最优路径搜索。文中还提及相关智能算法对比示例，可用于性能评估与算法改进。此外，文档附带完整的Matlab代码及网盘资源链接，便于复现与扩展应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或无人机等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域的路径规划问题；②用于对比分析TSO与其他智能算法（如PSO、GA等）在路径优化中的性能差异；③支持科研复现、算法改进与工程化验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，同时可参考文档中提及的其他智能算法对比案例，深入理解TSO算法的优势与适用边界。

改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码

01-05

改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码内容概要：本文介绍了一种改进的MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化算法，用于解决二维栅格地图中的路径规划问题，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法在传统海市蜃楼优化基础上引入精英反向学习机制和免疫算法思想，以提升搜索效率与全局寻优能力，避免陷入局部最优。文中还对比了PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等多种智能算法在相同场景下的路径规划效果，验证了所提算法在收敛速度、路径长度和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、机器人导航等相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于二维栅格地图环境下的机器人或无人机路径规划；②用于比较不同智能优化算法在路径规划任务中的性能差异；③为改进现有优化算法提供思路与代码参考；阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，重点关注精英反向策略与免疫机制的融入方式，并可通过调整地图环境与参数设置进一步测试算法鲁棒性与适应性。

基于ContextGuidedBlock的YOLO26下采样重构：提升上下文感知能力的精准目标检测方法研究

01-05

内容概要：本文介绍了一项针对YOLO26目标检测模型的科研改进——引入源自语义分割领域的ContextGuidedBlock（CGB）作为新型下采样模块，以增强模型在复杂场景中的上下文感知能力。传统下采样仅关注局部特征，易忽略环境关联，而CGB通过双分支结构（局部特征提取与全局上下文捕捉）融合细节与场景信息，显著提升了对相似目标在不同语境下的辨别力和小目标检测精度。文章详细解析了CGB的工作原理，提供了完整的代码实现、集成步骤及训练验证流程，并展示了在COCO数据集上的性能提升（mAP@50-95从0.51提升至0.56）。此外，还提出了消融实验、跨任务迁移和理论可视化等科研拓展方向。; 使用场景及目标：①提升YOLO系列模型在复杂场景下的检测精度；②开展以“上下文感知”为核心的学术研究并发表高水平论文；③探索注意力机制与上下采样结构的设计优化；阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与文档，动手实践模块替换与训练全过程，重点关注注意力机制的设计与特征融合效果，同时通过可视化手段深入理解上下文引导机制的作用机理。

基于多变量长短期记忆网络与多因子量化选股模型的A股股票价格预测系统_整合开盘价最高价最低价收盘价成交金额等历史价格序列与资产收益率换手率流通股数市盈率市净率等外围经济学指标作为输入.zip

01-05

基于Python的快递二维码生成识别系统.zip

01-05

基于Python的快递二维码生成识别系统.zip

生成技术框架图

05-09

<think>嗯，用户想要生成一个与RBAC权限相关的技术框架图或者软件架构图，并且想知道生成方式以及示例。之前已经提供过RBAC权限管理系统的架构描述，现在需要结合引用中的信息来进一步优化。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的技术细节可以整合进去。用户提到的引用1是关于Pig RBAC权限管理系统的，它基于微服务架构，使用了先进的技术框架和授权机制。引用2详细解释了RBAC模型和Spring Security的应用，还提到了ER图。引用3则涉及Kubernetes中的RBAC授权，包括角色、集群角色、角色绑定等概念。这些引用内容应该被整合到技术框架图中。接下来，用户的上一次回答中已经给出了一个架构图的分层结构，分为用户层、角色分配层、权限控制层和资源层，并且有代码示例和数据库设计。现在需要结合引用中的信息，比如微服务架构、Spring Security的具体实现，以及Kubernetes中的RBAC应用，来丰富这个框架图。考虑到用户可能需要一个更详细的技术框架图，可能需要分层描述各个组件，比如前端、网关、微服务、数据库等，同时结合引用中的Pig系统提到的微服务架构，以及Kubernetes中的RBAC授权机制。此外，还需要提到动态数据权限的实现，这在之前的回答中有SQL示例，可以继续强调。生成方式方面，用户可能需要工具推荐，比如Draw.io、PlantUML、PowerDesigner等，这些工具可以帮助用户绘制架构图。示例部分需要展示一个具体的框架图，可能需要文字描述，因为实际图片无法生成，但可以给出结构说明，比如使用MVC模式，结合Spring Cloud Alibaba组件，以及Kubernetes的RBAC配置。还要注意用户提到的“RABC”可能是笔误，正确应为“RBAC”，所以在回答中需要统一使用正确的术语。此外，引用中的内容需要适当标注，比如在微服务架构部分引用Pig系统，在Kubernetes部分引用第三个来源。最后，用户可能需要相关的问题，比如工具选择、动态权限实现、微服务与RBAC结合等，这些问题需要提前准备，帮助用户进一步探索。</think>### RBAC权限管理技术框架图生成指南 #### 一、技术框架图设计要点 1. **分层架构可视化** ``` [展示层] -> [网关层] -> [微服务层] -> [数据层] ↑ ↑ ↑ [认证中心] [权限服务] [角色服务] ``` ![RBAC技术架构图示例](https://via.placeholder.com/800x400?text=RBAC+Technical+Architecture+with+Microservices) 2. **核心组件标注（结合引用内容）** - **认证中心**：基于OAuth2/JWT实现用户认证[^1] - **权限服务**：处理$Role \rightarrow Permission$的映射关系[^2] - **动态鉴权引擎**：实现类似K8s的ClusterRoleBinding机制[^3] - **审计模块**：记录所有权限变更操作 #### 二、典型技术框架示例 ```plantuml @startuml package "前端层" { [Vue/React] --> [路由守卫] [菜单渲染] --> [权限API] } package "网关层" { [Nginx] --> [权限拦截器] [JWT解析] --> [用户上下文] } package "微服务层" { [Spring Security] --> [角色服务] [权限服务] --> [策略引擎] [数据服务] --> [SQL改写器] } package "基础设施" { [K8s RBAC] --> [集群权限] [ETCD] --> [配置中心] } [Vue/React] --> [Nginx] [策略引擎] --> [ETCD] @enduml ``` #### 三、生成工具推荐 1. **Draw.io**：快速绘制分层架构图 - 操作路径：`组件库 > 软件架构 > 微服务模板` 2. **PlantUML**：代码生成架构图（推荐技术文档使用） ```plantuml @startuml component [认证服务] as auth component [角色服务] as role auth --> role : RBAC策略 @enduml ``` 3. **PowerDesigner**：生成带ER关系的完整架构图[^2] 4. **Excalidraw**：手绘风格技术图示 #### 四、动态架构实现示例（基于引用内容） 1. **K8s RBAC集成模式**： ```yaml apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: name: system:service-monitor rules: - apiGroups: ["monitoring.coreos.com"] resources: ["servicemonitors"] verbs: ["get", "list", "watch"] ``` [^3] 2. **Spring Cloud Alibaba实现**： ```java @Bean public GlobalFilter rbacFilter() { return (exchange, chain) -> { ServerHttpRequest request = exchange.getRequest(); return chain.filter(exchange.mutate().principal( new RbacPrincipal(request.getHeaders().getFirst("X-User-Roles")) ).build()); }; } ``` #### 五、框架图关键元素清单 1. **必选组件**： - 角色继承树（使用树形图表示） - 权限验证流程图（带拒绝/放行分支） - 数据权限作用域标注（如：$RegionID \in \{1,3,5\}$） 2. **推荐标注方式**： ```mermaid graph LR A[用户] -->|分配| B(角色) B -->|包含| C{权限} C --> D[API] C --> E[菜单] C --> F[数据] ```