商用车域控架构下SOA实现方案浅析
发表于 随着商用车电动化、智能化、网联化和共享化的发展，电子电气架构的设计变得愈发重要，传统的E/E 架构从软件迭代能力、架构复杂度、算力和数据传输等方面已无法满足商用车的发展。本文基于域控架构和SOA架构，结合商用车自动驾驶的应用场景，提出商用车域控架构下SOA的实现方案，从而精简车辆控制器的布局，减轻车辆的电器零部件总质量，扩充整车数据交互容量，降低各个模块间的耦合度，并且使得功能的扩...
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小红书在复杂搜推场景下的图化业务架构实践
发表于 #原创精选 449 个 #小红书 4 个 #搜推广 22 个 导读 随着移动互联网的发展,个性化推荐已成为提升用户体验的关键。小红书作为年轻人的生活方式平台，其复杂的推荐系统需要面对海量用户生成内容和复杂的业务逻辑。为优化推荐系统迭代中的效率、可扩展性，小红书在复杂搜推场景下进行了图化业务架构的实践，希望通过这个分享，能给大家在构建推荐系统时带来一些启发和借鉴。全文目录：...
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数据编排在壹钱包大数据平台架构演变中的应用
发表于 Alluxio 是世界上第一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。在大数据生态系统中，Alluxio 位于数据驱动框架或应用（例如Presto）和各种持久化存储系统之间。Alluxio 统一了存储在这些不同存储系统中的数据，为其上层数据驱动型应用提供统一的客户端 API 和全局命名空间。在本期Alluxio Day21主题直播中，来自翼支付、壹钱包的闻一波...
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架构师靠软考证书白拿5-25万奖金！太香了！
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成为AI架构师的三大能力
发表于 2023年面对信息技术产业发展新阶段新要求，第三届光合组织解决方案大赛聚焦人工智能、教育信息化及信息安全三大场景，基于海光优势技术设置集智计划（人工智能）、桃李计划（教育信息化）、堡垒计划（安全技术应用）三大细分方向，与软件应用伙伴共建产业生态。欢迎感兴趣的个人/团队报名免费参赛，优秀作品可获得：市场推广基金...
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玉山银行数字化（上）：构建台湾第一个银行自建的“微服务架构”核心系统
发表于 以下文章来源于InfoQ数字化经纬 ，作者高玉娴 InfoQ数字化经纬 . InfoQ极客传媒旗下官方账号。面向数字化管理者、从业者、洞察者，提供数字化企业案例、政策解读、研究报告，做数字时代的「记录者」。 作者 | 高玉娴引 言玉山，海拔超过 3900 米，是台湾的第一高山；玉山银行名取自玉山，成立于 1992 年，是台湾最大的银行之一。据 InfoQ 了解，台湾地区的银行分布密...
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三层软件架构导致程序员负担翻倍？
发表于 【CSDN 编者按】本文作者从工程师、技术领导者和开发人员角度，在发现自己身陷应用程序“管道”复杂性的困境之中，如何巧妙解决困境！原文链接：https://yrashk.medium.com/repeating-yourself-thrice-doesnt-turn-you-into-a-3x-developer-a778495229c0未经允许，禁止转载！作者 | Yurii R...
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智能汽车E/E架构技术发展趋势
发表于 随着汽车智能化、网联化技术不断发展，传统电子电气架构已难以满足面向未来的车路云网一体化发展新需求。本文中聚焦面向未来的智能网联汽车多域电子电气架构，分别从总体设计、硬件系统、通信系统和软件系统4个方面对现有技术进行了详细的综述并对我国电子电气架构的发展进行展望。本文可对汽车电子电气架构技术研究提供重要的参考价值。前言随着车辆电气化与智能化的长足发展，汽车工业与移动计算、泛在车联、人...
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解决方案架构师修炼之道
发表于 第三届光合组织解决方案大赛正在招募中......欢迎个人或团队报名免费参赛，共同瓜分超过1000万奖金...
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10s内百亿级召回——腾讯TRS之分布式倒排索引架构实践
#原创精选 417 个 #腾讯 38 个 #分布式系统 1 个 导读 今天的介绍会围绕下面三点展开：全文目录：1. 背景介绍2. 整体架构3. 详细设计4. Q&A分享嘉宾｜欧阳金华，腾讯 高级工程师编辑整理｜罗壮 Soul内容校对｜李瑶出品社区｜DataFun01背景介绍推荐是一个漏斗筛选的过程。TRecall位于从千万级甚至亿级的物品库中筛选出成...
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没有10年大数据架构经验，总结不出这么多干货！
在存算分离架构、容器化、弹性化、一体化的多种趋势下，如何设计大数据平台的体系架构？如何能满足稳定性、隔离性、可用性、规模效率的保障需求？当AI、湖仓、大数据引擎上云后，如何降低整体成本，加速数据价值变现，在大数据时代快人一步？2023年8月5-6日，09:00-12:30，DataFun将举办DataFunSummit2023：云原生大数据峰会。本次峰会由2位主席、3位专家团成员与8位论...
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模型工程架构中的数据存储与处理实践
数字化时代，数据的规模和复杂性不断增长，成为各行各业智能决策和业务创新的重要基石。人工智能和机器学习技术的迅猛发展，进一步推动了数据驱动决策的趋势。AI和ML应用涵盖了从自然语言处理、图像识别到预测分析等各个领域，正在为企业带来巨大的变革、机遇和挑战。首先，海量的数据处理和模型训练对存储和计算性能提出了极高的要求。其次，高性能数据访问和缓存对提高计算性能至关重要，在处理海量模型数据时尤为...
