- 多租户saas mysql_实现saas多租户方案比较
weixin_39535125
多租户saasmysql
看到一篇比较多租户数据隔离方案的文章,总结挺不错。其实大部分内容在我前几年写的文章都有。文章翻译自:多租户意味着同一个应用上有不用的用户隔离。这是非常典型的saas模型。你可以用不同的隔离级别来实现多租户。1.行级别:在每个数据库表里添加tenat_id字段,然后在每个查询语句也添加相应的tenant_id2.schema级别:每个租户有在同一个数据库内自己独立命名空间。可以容易使用Postgre
- 【部署模式演进】多实例 vs 多副本 vs 多租户:智能体平台部署结构深度解析
观熵
AgenticAI架构实战全流程架构人工智能智能体Agent
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
- 琢磨琢磨,如何突破瓶颈,找到解决方案?
Viviancjq
今天公司迎来了一个辅导企业股改的一个老师,他们公司培训了大约2万个企业了。是个有思想有深度的大咖。他提了4个很好的问题,这也引发了我的思考,最近2个月,我都在思考自己去留问题,因为我觉得我到了一个职业瓶颈,不知道再朝哪个方向去发展,急需一个见识广泛,经验丰富的人生导师,引导我前行。他提的四个问题是:1)为什么公司这么多年都维持在2000多万的业绩,没有很大增长?2)如何破现在的瓶颈?3)公司的核心
- 客服系统本地部署对接fastgpt 以及现有业务系统
adminwolf
个人开发
在日常的用户咨询中,许多用户会问我们的系统或浏览器插件能否直接接入Deepseek。其实,这种说法存在一定的不准确之处。正确的理解是,我们需要接入的是支持Deepseek的AI知识库平台,而非直接接入Deepseek本身,而且这些平台通常都支持多种大模型切换。下面,就为大家详细介绍相关的接入方式。我们网站:gofly.v1kf.com一、扣子智能体平台对于非技术人员来说,现在建议直接使用coze.
- 互联网医疗健康服务包的核心内容架构与模块组合
争实科技
医疗信息化互联网医院
互联网医疗健康服务包的内容架构设计其实是一门相当复杂、细致的系统工程。它不仅需要把专业的医疗服务精准地融入到互联网平台之中,还要特别注意用户的体验感,确保两者之间协调一致。一个完整的服务包,绝不是简单地把各种服务堆砌在一起,而更像是一段有机的旅程,深度围绕用户的健康需求和实际场景来进行设计。从用户的第一步到最后一步,每个环节都要考虑周全,确保提供的服务不仅能满足最基本的健康需求,还能在细节上带来一
- GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么?它是基于什么模型的?GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的,可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入,就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的,使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型,参数从1.25亿到1750
- 【项目实战】在 Python 中,可以通过 `subprocess` 模块调用系统的压缩程序(如 7-Zip 或系统自带的zip命令)来实现文件或文件夹的压缩。
本本本添哥
011-Pythonpython7-zip开发语言
在Python中,可以通过subprocess模块调用系统的压缩程序(如7-Zip或系统自带的zip命令)来实现文件或文件夹的压缩。通过subprocess调用系统压缩工具(如7-Zip)是最灵活的方式,支持多线程、密码保护和多种压缩格式。需注意路径配置和参数的正确性,并通过异常处理提升代码健壮性。对于轻量需求,可优先考虑zipfile或py7zr等库。以下是详细的实现方法和注意事项:1.使用7-
- 《Python 微服务架构实践指南:框架与工具的深度解析》
清水白石008
pythonPython题库架构python微服务
《Python微服务架构实践指南:框架与工具的深度解析》开篇引入背景介绍:在现代应用开发中,微服务架构因其高扩展性、灵活性和模块化优势而备受关注。从电商平台到数据处理,微服务架构逐渐取代传统单体架构,成为开发者首选。而Python凭借其简洁优雅的语法和丰富的生态系统,为实现微服务架构提供了坚实的基础。为什么写这篇文章:作为一名资深开发者和教育者,我深切感受到许多开发者在微服务设计中的困惑。因此,本
- 微信投票如何快速涨票数,网上投票怎样才能弄到更多的票巨体5个细节!
桃朵APP
微信投票如何快速涨票数,网上投票怎样才能弄到更多的票巨体5个细节!专业团队投票微信205956123(长按微信号可复制粘贴)纯人工快速涨票利用社交媒体传播:在微信朋友圈、QQ空间、微博等社交平台上发布投票信息和呼吁亲友支持,并通过加入相关微信群组或论坛积极参与讨论,以扩大投票的影响力和覆盖范围。1个人号码库:收集亲友的手机号码并添加至通讯录,直接通过微信发送投票链接,这样可以迅速扩大票数。有奖互动
- Kafka服务器的简单部署以及消息的生产、消费、监控
目录1.在服务器上安装Kafka1.1直接安装1.2使用镜像方式配置到服务器1.准备Kafka镜像(1)远程拉取Kafka镜像(2)在本地下载镜像并上传至服务器启动2.创建配置目录1.3编写DockerCompose文件1.4启动Kafka服务(2)测试Kafka服务2.在项目中进行调用2.1消息的生产:(1)首先安装Confluent.Kafka库(NuGet包)(2)向Kafka所在服务器生产
- 用python实现无限弹窗-五一劳动节快乐
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python3案例和总结python开发语言
更多内容请见:python3案例和总结-专栏介绍和目录文章目录1.使用`tkinter`实现无限弹窗1.1实现代码1.2代码说明2.使用`pyautogui`实现无限弹窗2.1安装`pyautogui`2.2实现代码2.3代码说明3.使用`ctypes`实现无限弹窗3.1实现代码3.2代码说明4.注意事项5.总结使用tkinter库使用pyautogui库在Python中实现无限弹窗可以通过tki
- 智能衣橱革命:大语言模型如何成为你的24小时私人造型师?
从清晨通勤的干练西装到约会餐厅的惊艳晚装,从孕期舒适穿搭到面试首印象的决胜战袍,大语言模型正悄然成为我们私人形象顾问。它融合历史时尚数据库、百万用户风格偏好与实时场景分析,在你输入“重要会议穿什么”的瞬间,便为你构建出专属着装方案——古典智慧与未来科技在指尖碰撞。导言:衣装,无声的宣言与永恒的困惑“衣裳常常显示人品”——莎士比亚在《哈姆雷特》中的箴言,穿越时空,道破了着装亘古不变的力量。衣装,这层
- 鸿蒙应用App Linking优化:深度链接性能
操作系统内核探秘
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鸿蒙应用AppLinking优化:深度链接性能关键词:鸿蒙系统、AppLinking、深度链接、性能优化、路由匹配、参数解析、冷启动优化摘要:本文深入探讨鸿蒙系统下AppLinking深度链接的性能优化策略。从核心概念解析出发,详细阐述深度链接在鸿蒙架构中的实现原理,包括Ability路由机制、链接解析算法和参数传递模型。通过数学模型分析路由匹配复杂度,结合Python算法示例演示链接解析过程。基
- Python爬虫技术:高效采集开放数据的5种方法
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Python爬虫技术:高效采集开放数据的5种方法关键词:Python爬虫、开放数据采集、请求库、异步爬虫、分布式爬虫、动态网页解析、API直连摘要:本文围绕“如何用Python高效采集开放数据”展开,系统讲解5种主流爬虫方法(基础请求库、异步请求、动态网页渲染、分布式爬虫、API直连)的原理、适用场景与实战技巧。通过生活类比、代码示例和真实案例,帮助读者快速掌握不同场景下的爬虫策略,同时强调数据合
- ASP.NET Core与Confluent.Kafka深度整合:构建高性能Kafka生产者与消费者的终极指南
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Kafka在现代微服务架构中的量子跃迁在2025年的分布式系统战场上,ApacheKafka已经超越了传统的消息队列角色,成为微服务架构的神经中枢。本文将通过1200+行代码和深度技术解析,揭秘如何在ASP.NETCore中使用Confluent.Kafka实现工业级的Kafka生产者与消费者。我们将从底层原理到高阶技巧,带你构建可扩展、可观察的Kafka集成方案。第一章:环境准备与核心概念1.1
- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
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「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
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1.确保可以和远程目标库连接通畅2.确保开启了sqlserver的TCP/IP3.创建LInkedserver-------先删除掉已存在的Remote203IFEXISTS(SELECT1FROMsys.serversWHEREname='Remote203')BEGINEXECsp_dropserver'Remote203','droplogins';ENDGO------------创建链接
- 微算法科技(MLGO)基于 Grover 的量子算法在图形游戏中寻找纯纳什均衡的创新突破
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随着量子计算的迅猛发展,各行各业正积极探索其潜力,特别是在博弈论领域。在博弈论中,纳什均衡是描述多个参与者在游戏中选择策略时相互影响的一种状态。在很多情况下,找到纯纳什均衡并不容易,尤其是在复杂的图形游戏中。传统算法的计算复杂性常常导致求解时间过长,因此引入量子算法有助于提高效率。Grover搜索算法是一种有效的量子搜索算法,能够在未标记的数据库中以平方根的时间复杂度找到目标元素。它通过振幅放大技
- 服务网格可观测性深度实践与创新优化
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主题:突破服务网格监控瓶颈——基于eBPF的无侵入式全链路可观测性实践技术领域:云原生/微服务/服务网格(ServiceMesh)一、问题背景:传统服务网格监控的痛点在Istio、Linkerd等服务网格架构中,可观测性依赖Sidecar代理(如Envoy)采集指标、日志和链路数据。但存在三大瓶颈:性能损耗:Sidecar的流量拦截与上报消耗额外CPU(10%~15%);数据割裂:应用层业务指标与
- 使用python对音频做去噪 处理
莫夭阏之
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- Python实现音频均衡和降噪
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使用librosa库来读取音频文件,音频处理是一个复杂过程,这里只是简单的进行降噪和均衡。importlibrosaimportsoundfileassfdefimprove_audio_quality(input_file,output_file):#读取音频文件audio,sample_rate=librosa.load(input_file)sf.write(output_file,audi
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- Python的简单降噪应用
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音频降噪是使用Python进行信号处理的一个常见应用,通常会使用一些信号处理库,如NumPy和SciPy,以及一个用于音频处理的库,如Librosa。如下是一个简单的音频降噪实现步骤和代码示例:步骤1:安装必要的库若还没有安装这些库,请先使用pip进行安装:pipinstallnumpyscipylibrosasoundfile步骤2:导入必要的库在Python代码中,我们需要导入这些库:impo
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前言:在现代Web应用中,数据库往往是性能瓶颈所在。MySQL主从复制(Master-SlaveReplication)是一种常见的数据同步方案,它不仅能提高系统的读取性能,还能增强数据安全性并提供故障转移能力。本文将详细介绍如何从零开始搭建一个MySQL主从同步架构。一、主从复制原理简介MySQL主从复制基于二进制日志(binlog)实现,其核心流程如下:主库(Master)将所有数据更改操作记
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一、路由交换:网络流动的“大动脉”1.路由:决定命运的“路径规划师”路由技术如同现代交通网络中的导航系统,决定了数据从起点到终点的最佳路径。路由器基于网络层IP地址,对每个数据包进行精确的路径选择,并确保其在多层网络中实现无缝传输。其核心机制是通过路由协议,如OSPF、BGP等,动态计算网络拓扑的最佳路径。OSPF(开放最短路径优先):内部网关协议,通过链路状态信息迅速感知网络变化,在大型企业网络
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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