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微服务化后,这4点一定要注意

随着业务发展,很多系统需要经历服务拆分的过程。微服务化过程踩坑也是很正常的事。如果在服务拆分之前做好充分准备,能帮我们少走很多弯路。本文主要从服务依赖,接口版本,隔离,数据一致等方面说说微服务化过程应该注意的点。 一、循环依赖问题 微服务化之后服务之间会存在各种依赖关系,不过依赖需要遵循一定的规则,不能太随意。否则,就会出现循环依赖的问题,而且会让调用关系变得错综复杂难于维护。 下面是服务依赖的几条规则: 上层服务可以调用下层服务。 同级服务之间不能产生依赖关系,及不能产生调用关系。 下层服务不能调用上层服务。 服务之间的调用关系只能是单向的。 例如,在电商系统里包括支付服务(Pay),库存服务(Inventory),订单服务(Order)。支付服务和库存服务属于基础服务,订单服务属于上层服务。支付服务和库存服务是同级的服务,他们之间不能存在调用关系。订单服务属于上层服务,订单服务可以调用支付服务和库存服务,但是支付服务和库存服务不能调用上层的订单服务。 假设我们不管这些规则,让Order和Pay可以互相调用。这样就会产生循环依赖,Order调用Pay,Pay也调用Order,这样彼此...

QCon-OPPO大规模CV预训模型技术及实践

1 什么是预训练模型?为什么我们需要预训练模型? 预训练模型是提升深度学习算法性能的一种常用手段。 所谓预训练模型,可以概括为是某种深度学习的网络架构,并且包含这个网络架构在海量数据上训练好的一组权重。 有了网络架构和权重后,我们就可以用它作为某一具体视觉任务的主干网络,并提供初始化参数。 这样一来,具体的下游任务就有了一个较好的训练起点,在减少探索空间的同时,还能够实现更好的算法性能。 那么我们为什么需要预训练模型呢?在这里做一个比喻,如果把深度学习算法比作武侠的话,那预训练模型就是他的内功,有了扎实的内功基础,就能够更容易、更快速的掌握各种武功招式,并发挥其最大效用。预训练模型的过程就是深度学习算法修炼内功的过程。 2 OPPO自研大规模cv预训练模型 2.1 概述 之所以要自研预训练模型主要是两点原因:首先,当前数据科学家们使用的预训练模型都是网上开源的,每年都有变化,最新的一些研究往往不开源,无法保证效果最优;其次就是网上开源的预训练模型,都是基于开源数据集数据集训练得到的,比如大家熟知的imagenet。没有充分利用公司自有数据的优势。因此,自研预训练模型是十分有意义的。 O...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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