联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

　　数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧！使用数据驱动的模式，可以根据业务分解测试数据，只需定义变量，使用外部或者自定义的数据使其参数化，从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据。可以将测试脚本与测试数据分离，使得测试脚本在不同数据集合下高度复用。不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖，还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作。　　下面

相信读完前面几篇有关ServerlessComponent文章的小伙伴已经体验到，它给我们开发带来的遍历。但是实际我们的日常开发项目中，并不仅仅只是单纯地一个项目部署那么简单，我们的敏捷开发流程中，还有开发、联调、测试、预发布、正式环境等关键词。那么有小伙伴就有疑惑了，我的业务开发完了，如何管理不同环境的配置呢？比如测试环境的数据库配置和正式环境的如何

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爱奇艺，中国高品质视频娱乐服务提供者，2010年4月22日正式上线，推崇品质、青春、时尚的品牌内涵如今已深入人心，网罗了全球广大的年轻用户群体，积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。企业愿景为做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。我们在前沿技术领域也保持一定的关注度。随着公司业务的快速发展，原来普遍使用的MySQL集群遇到了很多瓶颈，

开场介绍微服务（或微服务架构）是一种云原生架构方法，其中单个应用程序由许多松散耦合且可独立部署的较小组件或服务组成。这些服务通常有自己的堆栈，包括数据库和数据模型；通过RESTAPI，事件流和消息代理的组合相互通信；它们是按业务能力组织的，分隔服务的线通常称为有界上下文。尽管有关微服务的许多讨论都围绕体系结构定义和特征

最近接手一套基于SpringBoot项目，对项目进行重构调整，将公共部分抽离成子项目。在实践的过程中，发现抽离之后的模板中组件并没有被初始化。于是将排查解决过程中搜集到的方案及知识汇总分享给大家。问题原因问题的原因很简单，因多套系统的package命名不一致。比如业务系统的包命名为com.abc.xx，而公共（common）部分的包命名为c

本文主要和大家分享“AI中台如何助力企业数字化以及智能化转型”，以及我在构建AI中台方面的一些心得和经验。企业数字化旨在利用数字化技术改变企业业务模式，优化生产过程以及寻求新的商业价值。但能够做到真正数字化的企业并不是很多。那么在数字化的征途上，企业都需要做些什么呢？从数字化到智能化!(http://colleg

Hello大家好，本章我们添加全局异常处理。另求各路大神指点，感谢一：为什么需要定义全局异常在互联网时代，我们所开发的应用大多是直面用户的，程序中的任何一点小疏忽都可能导致用户的流失，而程序出现异常往往又是不可避免的，所以我们需要对异常进行捕获，然后给予相应的处理，来减少程序异常对用户体验的影响二：添加业务类异常在前面说过

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