業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)建模SEARCH AGGREGATION
回答:以mysql為列：1：支撐高并發(fā)系統(tǒng)，一定會(huì)涉及事務(wù)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)引擎必選innodb，innodb支持事務(wù)，事務(wù)級(jí)別根據(jù)業(yè)務(wù)而定，如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性要求很高，事務(wù)就開(kāi)啟序列化級(jí)別，這樣就完全隔離事務(wù)，但是會(huì)導(dǎo)致鎖資源競(jìng)爭(zhēng)加劇。mysql的性能有一定的降低。2：讀寫(xiě)分離，數(shù)據(jù)庫(kù)分成主庫(kù)和從庫(kù)，主庫(kù)負(fù)責(zé)寫(xiě)數(shù)據(jù)，叢庫(kù)負(fù)責(zé)讀數(shù)據(jù)。注意主從數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。3：冷熱數(shù)據(jù)分離，美團(tuán)，餓了么部分設(shè)計(jì)采用冷熱...
Vultr
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問(wèn)題描述:關(guān)于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)是什么這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
蘇丹
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回答:作為一個(gè)寫(xiě)了多年C++/VC++代碼，在Windows和Linux平臺(tái)都做過(guò)開(kāi)發(fā)的程序員，僅從操作系統(tǒng)內(nèi)核的角度看，Windows無(wú)疑更先進(jìn)一些。不說(shuō)別的，Windows10上有WSL(Windows Subsystem for Linux ， 適用于Linux的Windows子系統(tǒng)) 也就是Windows的Linux子系統(tǒng)，這一點(diǎn)就比Linux強(qiáng)多了。如果包括軟件生態(tài)等方面，Linux 更比不過(guò)...
antz
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回答:結(jié)論：瓜田不納履，李下不整冠。推薦資源，有賣課之嫌，因此本文只說(shuō)方法。前言python開(kāi)發(fā)web系統(tǒng)，完全勝任，有許多創(chuàng)業(yè)公司也采用python作為主業(yè)。以下說(shuō)實(shí)現(xiàn)功能的方法。一攬子解決方案：Django學(xué)習(xí)django你哪兒都不需要去，去官網(wǎng)，保證不迷路。經(jīng)過(guò)社區(qū)中文貢獻(xiàn)者的努力，現(xiàn)在你都可以讀到正統(tǒng)的中文官方文檔了。跟著官網(wǎng)的步驟，逐一練習(xí)，它教會(huì)你搭建一個(gè)投票系統(tǒng)的所有技術(shù)細(xì)節(jié)。Django...
LuDongWei
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回答:首先我認(rèn)為，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是業(yè)務(wù)和數(shù)分這兩大塊內(nèi)容的集合體，學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析是同等重要的，既然題主問(wèn)的是學(xué)習(xí)路徑，那么我就分開(kāi)說(shuō)：先說(shuō)數(shù)據(jù)分析，要學(xué)些什么按照我一貫推崇的學(xué)習(xí)路徑，數(shù)據(jù)分析一定要先學(xué)基礎(chǔ)和方法，再學(xué)工具和技能，但是很多人都恰恰本末倒置了，下面我就按照基礎(chǔ)和工具的順序，說(shuō)一下應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容1、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)包括：（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之一，很多人連統(tǒng)計(jì)學(xué)概念...
selfimpr
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...國(guó)內(nèi)，小微企業(yè)數(shù)量特別多，其典型特點(diǎn)是企業(yè)多，企業(yè)業(yè)務(wù)量相對(duì)較少，沒(méi)有專人負(fù)責(zé)系統(tǒng)管理和維護(hù)，整體IT水平不高，適合應(yīng)用微服務(wù)架構(gòu)技術(shù)。而在近幾年，隨著云技術(shù)的發(fā)展，社會(huì)上出現(xiàn)大量業(yè)務(wù)創(chuàng)新，像電子支付、...
... 看到一篇好文章，收藏一下 我在知乎關(guān)于《開(kāi)發(fā)一個(gè)業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜的系統(tǒng)，應(yīng)該怎么樣設(shè)計(jì)才能使項(xiàng)目的擴(kuò)展性更好？》做的回答。 既然業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜，那意味著項(xiàng)目前期的業(yè)務(wù)建模、需求分析、分析設(shè)計(jì)極為重要，直接...
...向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言寫(xiě)面向過(guò)程的代碼嗎？你是否正在被復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯折磨？是否有時(shí)覺(jué)得應(yīng)用開(kāi)發(fā)沒(méi)意思、沒(méi)挑戰(zhàn)、技術(shù)含量低？其實(shí)，應(yīng)用開(kāi)發(fā)一點(diǎn)都不簡(jiǎn)單，也不無(wú)聊，業(yè)務(wù)的變化比底層基礎(chǔ)實(shí)施的變化要多得多，封裝這些變...
...向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言寫(xiě)面向過(guò)程的代碼嗎？你是否正在被復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯折磨？是否有時(shí)覺(jué)得應(yīng)用開(kāi)發(fā)沒(méi)意思、沒(méi)挑戰(zhàn)、技術(shù)含量低？其實(shí)，應(yīng)用開(kāi)發(fā)一點(diǎn)都不簡(jiǎn)單，也不無(wú)聊，業(yè)務(wù)的變化比底層基礎(chǔ)實(shí)施的變化要多得多，封裝這些變...
...、權(quán)限自治 下面將從以下4個(gè)層面展開(kāi)介紹。 應(yīng)用建模 業(yè)務(wù)場(chǎng)景 權(quán)限管理 鑒權(quán)設(shè)計(jì) 1. 應(yīng)用建模 系統(tǒng)架構(gòu)上支撐權(quán)限系統(tǒng)靈活配置，不僵硬字段，不僵硬行為，基于各種業(yè)務(wù)權(quán)限管控的特征靈活設(shè)計(jì)。 公式一枚：應(yīng)用＝資源...
...、權(quán)限自治 下面將從以下4個(gè)層面展開(kāi)介紹。 應(yīng)用建模 業(yè)務(wù)場(chǎng)景 權(quán)限管理 鑒權(quán)設(shè)計(jì) 1. 應(yīng)用建模 系統(tǒng)架構(gòu)上支撐權(quán)限系統(tǒng)靈活配置，不僵硬字段，不僵硬行為，基于各種業(yè)務(wù)權(quán)限管控的特征靈活設(shè)計(jì)。 公式一枚：應(yīng)用＝資源...
...數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與搭建》。 一、背景：機(jī)器學(xué)習(xí)在個(gè)推業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場(chǎng)景作為獨(dú)立的智能大數(shù)據(jù)服務(wù)商，個(gè)推主要業(yè)務(wù)包括開(kāi)發(fā)者服務(wù)、精準(zhǔn)營(yíng)銷服務(wù)和各垂直領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)服務(wù)。而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在多項(xiàng)業(yè)務(wù)及產(chǎn)品中均有涉及...
...統(tǒng)有效整合，能夠輔助更加精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)。 技術(shù)架構(gòu)：業(yè)務(wù)域+數(shù)據(jù)域個(gè)數(shù)的整體架構(gòu)分為業(yè)務(wù)域與數(shù)據(jù)域。其中，數(shù)據(jù)域分為三個(gè)層面：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)層、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層和數(shù)據(jù)平臺(tái)層。 數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)層主要做業(yè)務(wù)層與數(shù)據(jù)層之間的承載，...
...riven Design領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)》一書(shū)，同時(shí)拜讀了我司大神針對(duì)業(yè)務(wù)代碼封裝的一套業(yè)務(wù)框架后，對(duì)于如何編寫(xiě)復(fù)雜業(yè)務(wù)代碼的一點(diǎn)粗淺理解和思考。 ps,如有錯(cuò)誤及疏漏，歡迎探討，知道自己錯(cuò)了才好成長(zhǎng)么，我是這么認(rèn)為的，哈哈~ ...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
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