Dami —— 基于事件总线的本地过程调用框架
Dami,专为本地多模块之间通讯解耦而设计(尤其是未知模块、隔离模块、领域模块)。零依赖,特适合 DDD。
特点
结合 Bus 与 RPC 的概念,可作事件分发,可作接口调用,可作异步响应。
- 支持事务传导(同步分发、异常透传)
- 支持事件标识、拦截器(方便跟踪)
- 支持监听者排序、附件传递(多监听时,可相互合作)
- 支持 Bus 和 Api 两种体验风格
与常见的 EventBus、ApiBean 的区别
Dami | EventBus | ApiBean | Dami 的情况说明 | |
---|---|---|---|---|
广播 | 有 | 有 | 无 | 发送(send) + 监听(listen) 以及 Api 模式 |
应答 | 有 | 无 | 有 | 发送并等响应(sendAndResponse) + 监听(listen) + 答复(reply) 以及 Api 模式 |
回调 | 有+ | 无 | 有- | 发送并等回调(sendAndCallback) + 监听(listen) + 答复(reply) |
耦合 | 弱- | 弱+ | 强++ |

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每日一博 | AI 文本创作在百度 App 发文的实践
作者 | 内容生态端团队 导读 大语言模型(LLM)指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,这些模型通常在大规模数据集上进行训练,以提高其性能和泛化能力。在内容创作工具接入文心一言AI能力后,可以为用户提供更加智能化、个性化的服务,帮助作者降低创作难度和创作成本、提升创作效率,更好地创作自己的作品。本文简述了基于文心一言大模型,落地AI文本创作的基本流程,也是内容创作与AI结合的初步尝试,随着生成式AI创新应用的持续推进,将陆续发布基于图片和视频的更多特色玩法,敬请期待! 全文4732字,预计阅读时间12分钟。 01 背景 随着科技的飞速发展,人工智能领域的大模型技术也日益引人注目。在大模型的广泛应用中,我们看到了其在各种场景下的巨大潜力和价值。大模型技术的发展不仅推动了各个行业的创新和变革,也正在改变着我们对人工智能的理解和预期。 大语言模型(LLM)指包含数百亿(或更多)参数的语言模型。这些模型通常通过在大规模数据集上进行训练,以提高其性能和泛化能力。大型模型的出现受益于计算能力的提升和数据的可获得性增加,使得研究人员能够构建更复杂、更强大的模型来解决各种现实世界的问题。 常见的大模...
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OpenSSL 1.1.1 生命周期结束
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