1.electron架构思考在做electron桌面开发中，Electronvue当下算是性价比的比较高的。但是electron算是小众开发，遇到问题，基本上就是掉进深坑，爬好久才出来。为了做一个项目，我翻遍了国内好多网站。看到一篇好的文章。Electron应用实战(架构篇)(https://www.oschi

为什么需要ARM架构下的OpenJDK8的Docker镜像？对现有的Java应用，之前一直运行在x86处理器环境下，编译和运行都是JDK8，如今在树莓派的Docker环境运行（或者其他ARM架构电脑，例如华为泰山服务器），需要JDK8镜像作为基础镜像。现在有什么问题？在《ARM64架构下，OpenJDK的官方Docker镜像为何

简介Docker是一个开源的容器引擎，可以帮助我们更快的交付应用。Docker可将应用程序和基础设施层隔离，并且能将基础设施当作程序进行管理。可更快的打包、测试以及部署应用程序，并可减少从编写到部署代码的周期。Docker架构!(https://img2018.cnblogs.com/blog/1040

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/9660fbcd016a4e279de75981fb08f0a8.jpg)!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/bbbe38adc1614045

AI芯片能为人工智能应用提供所需的基础算力；按技术架构主要分为GPU、FPGA和ASIC。ChatGPT有着大量复杂计算需求的AI模型，AI芯片专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务，是不可或缺的底层硬件

20w的QPS的场景下，服务端架构应如何设计？常规解决方案可使用分布式缓存来抗，比如redis集群，6主6从，主提供读写，从作为备，不提供读写服务。1台平均抗3w并发，还可以抗住，如果QPS达到100w,通过增加redis集群中的机器数量，可以扩展缓存的容量和并发读写能力。同时，缓存数据对于应用来讲都是共享的，主从架构，实现高可用。

近日，ArchSummit全球架构师峰会在深圳隆重开幕，本次大会以“智能进阶.架构重塑”为主题，探讨AI浪潮下，企业架构如何适应大模型和云原生的时代趋势，寻找既有应用成果又有成本效益的解决方案。国内外100余名顶尖专家齐聚一堂，围绕AI、大模型、云原生等话题展开深度交流。天翼云云网产品事业部研发专家黄坚受邀参会，并在“智算平台建设与应用实践”专题会上发表主题演讲，分享了天翼云在超大规模智算集群运维及管理方面的创新思路和实践经验。