梦龙商业案例分析，带你了解商业背后的秘密我们来思考一个问题，有两家店铺，一家呢，规模很大，年销售额可以做到5000万，纯利润呢大概在100万，另一家呢，规模很小，年销售额呢只能做到1000万，纯利润呢也在100万。如果让你来选择一家店来接手经营的话，你会选择哪一家？估计很多人都会选择前者，因为5000万的销售规模是一个巨大的行业体量，虽然暂时利润只有100万，但是优化优化几百万的利润肯定问题不大。而选择后者的人呢，理由也很充分，1000万的体量相对来说操作难度低，风险小，危机更少，100万的利润呢，它有保障，而5000万的体量，你要是优化不好，可能得不偿失，毕竟很多老板都会出现有规模无利润这样

万万没想到，OpenAI内讧事件跨了个年还未平！又双叒有劲爆大瓜被曝了出来。全新内讧细节：CTOMiraMurati在奥特曼被赶下台中发挥了关键作用。没错，就是在奥特曼离开后短暂担任了几天临时CEO的那位，此前就是OpenAI的CTO。嗯？事情又反转了？要知道，此人之前看起来是坚持站在支持奥特曼回归那一队的，并且也参与了奥特曼引发的“比心跟帖运动”：奥特曼回归后写的致全员信中更是多次提到她，毫不吝啬对Mira的夸赞：在整个过程中，Mira做得非常出色，无私地服务于使命、团队和公司。她是一位了不起的领导者，没有她就没有OpenAI。而被认为推动董事会罢免奥特曼的矛头几乎都指向了首席科学家Ilya

在Java领域，实现并发程序的主要手段就是多线程，使用多线程还是比较简单的，但是使用多少个线程却是个困难的问题。工作中，经常有人问，“各种线程池的线程数量调整成多少是合适的？”或者“Tomcat的线程数、Jdbc连接池的连接数是多少？”等等。那我们应该如何设置合适的线程数呢？要解决这个问题，首先要分析以下两个问题：为什么要使用多线程？多线程的应用场景有哪些？为什么要使用多线程？使用多线程，本质上就是提升程序性能。不过此刻谈到的性能，可能在你脑海里还是比较笼统的，基本上就是快、快、快，这种无法度量的感性认识很不科学，所以在提升性能之前，首要问题是：如何度量性能。度量性能的指标有很多，但是有两个指

你好，这里是网络技术联盟站。在数字化时代，服务器选择成为企业IT战略的关键组成部分。而在服务器的世界中，机架式服务器和刀片式服务器就像是两位巅峰选手，各自争夺性能的巅峰。你或许曾听说过它们的名字，但在这篇文章中，我们将深入挖掘它们的差异，揭示硬件领域的真正冠军。从高密度的舞台上，谁能脱颖而出，成为数据中心的明星？让我们一同揭开硬件之争的面纱，探寻机架式服务器和刀片式服务器之间的真正差异。机架式服务器机架式服务器是一种设计用于安装在标准19英寸机架中的服务器设备。通常为一个独立的、矩形的金属箱体，方便安装在数据中心的机架或机柜中。19英寸宽，占用一个或多个机架单元（U）的高度。适用于各种不同的工

这几天反复看Sora的技术报告，以及各方对Sora的技术分析。基本三个角度：惊呼强大功能，分析Sora（实现）大法，评估巨大冲击。冲击方面，主要关注点在于对影视、短视频、娱乐等领域的影响。但是，Sora改变AI认知方式，开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途，才是未来暴风眼，真正的重点。而世界模拟器，是远比AGI、具身智能、元宇宙更炸裂的智能未来。Sora技术报告最有价值、最语焉不详、最容易产生不同理解的一句话是：「通过扩大视频生成模型的规模，我们有望构建出能够模拟物理世界的通用模拟器，这无疑是一条极具前景的发展道路」。而本文所述世界模拟器，与Sora目前自述以及业内理解，可能不太一样。很显

编者按：近年来，随着金融、制造、政务、交通、医疗等行业数字化转型深入，大量智慧应用涌现，使得构建强大的数据分析技术栈成为必须，也让“湖仓一体”成为热门词汇。但面对市场中各色各样的湖仓技术，众多行业用户既分辨不清，又无从选择。本文梳理了当前市场中主流数据分析技术栈的优劣，并对“湖仓一体”架构演进趋势进行了深度分析，值得广大用户一读。随着信息时代的兴起，数据已成为推动业务决策和创新的核心要素；结构化、半结构化等多种类型的数据呈现爆炸式增长，如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战。当前业界构建数据分析的技术栈，有两条典型的路线：一条是数仓路线，另一条则是数据湖的路线。数据仓库的路线，数据先通过E

前言随着鸿蒙系统的推出和不断推进，互联网行业将迎来一场变革。一方面，鸿蒙系统将打破安卓等系统的垄断地位，形成一个多元系统并存、多方竞争的格局。这将促使各大厂商加快技术创新和研发，推动整个行业的进步和发展。另一方面，鸿蒙系统的推出将引发一轮人才争夺战。众多互联网大厂纷纷发布鸿蒙系统相关岗位招聘，加快鸿蒙原生应用开发转型。这表明，在当前就业环境下，鸿蒙开发者供不应求，正受到各大厂商的“哄抢”。对于互联网从业者而言，掌握鸿蒙开发技能将成为提升职业竞争力的重要途径。那为什么说中低级开发才是最大赢家？高级开发人才从来都不缺少工作高级开发人才在市场上一直很抢手，他们通常具备丰富的经验和高级的技术能力，能够

转载至我的博客https://www.infrastack.cn，公众号：架构成长指南当我们使用Mysql数据库到达一定量级以后，性能就会逐步下降，而解决此类问题，常用的手段就是引入数据库中间件进行分库分表处理，比如使用Mycat、ShadingShpere、tddl，但是这种都是过去式了，现在使用分布式数据库可以避免分库分表为什么不建议分库分表呢？分库分表以后，会面临以下问题分页问题，例如：使用传统写法，随着页数过大性能会急剧下降分布式事务问题数据迁移问题，例如：需要把现有数据通过分配算法导入到所有的分库中数据扩容问题，分库分表的数据总有一天也会到达极限，需要增大分片开发模式变化，比如在请求

提到数据指标体系，很多人会脱口而出AARRR或者GMV=UV*转化率*客单价。可实际工作场景很复杂，如果是非销售流程，这两套就不管用了，那更常用的指标体系梳理方法是什么呢？今天结合一个具体例子分享一下。案例场景：某耐用设备企业，售后部门负责回答客户咨询/新品安装/保修3年/3年内主动保养产品/过保修期收费维修等多种服务，还会在服务过程中开展二次销售。售后部门报表原先长这样（如下图）:图片大家一致认为，这个表数据看似很多，但是太乱了，看不出来个所以然，需要重新梳理指标体系。可是交给数据部门以后，分析师小明同学看得头都大了:这一堆东西到底是啥跟啥呀！想拆解收入=客户数*客单价，可售后很多服务是不收

我是码哥，可以叫我靓仔。在说分布式锁之前，我们先说下为什么需要分布式锁。在单机部署的时候，我们可以使用Java中提供的JUC锁机制避免多线程同时操作一个共享变量产生的安全问题。JUC锁机制只能保证同一个JVM进程中的同一时刻只有一个线程操作共享资源。一个应用部署多个节点，多个进程如果要修改同一个共享资源，为了避免操作乱序导致的并发安全问题，这个时候就需要引入分布式锁，分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个JVM进程中的一个线程可以访问被保护的资源。分布式锁很重要，然而很多公司的系统可能还在跑着有缺陷的分布式锁方案，其中不乏一些大型公司。所以，码哥今天分享一个正确Redis分布式锁代码实战，让你