我正在使用AWSSDKforRuby将大型文件从用户上传到S3。该服务器是一个Sinatra应用程序，其邮政/图像端点接受Multipart/form-data。用户上传，我经历了明显的延迟。这是可以预期的，因为它是同步向S3请求。我想使用sidekiq之类的东西将其移至背景作业，但我不确定我喜欢该解决方案。我在线阅读，有些人正在向客户端宣传至S3的直接上传。一些人甚至称其为“最佳实践”。我犹豫要这样做，原因有几个：我的客户端代码将与我的云提供商息息相关。我喜欢AWS（很棒的经历），但我喜欢保持某种云敏捷。我不希望我的手机和网络应用不得不知道我的AWS设置的详细信息。如果我选择以后离开S3（不
我们正在设计一个处理XML消息的系统。处理Java类需要从较大的XML中分离出各种属性和值，并将它们作为参数传递给各个处理程序类以进行各种操作。我们考虑了以下选项:一个)将整个XML传递给每个处理程序并让它提取相关位-但感觉每次都传递XML可能效率低下B)将XML转换为一个DTO或一组较小的DTO，并将每个DTO传递给相关的处理程序C)将XML切割成片段并将它们传递给每个处理程序方法我们对其中的每一个都不满意，所以有什么建议可以走吗？示例XMLsuppliedtruefalsefalseabcRequest3600truecom.abc.gateway.JMSQueue.forAddR
我对监听器类的作用感到困惑。例如，在这个项目中有一个这样引用的监听器类:com.sun.javaee.blueprints.petstore.model.CatalogFacade是不是顾名思义，就是监听要做的Action？ 最佳答案 监听器类会收到选定事件的通知，例如启动应用程序或创建新session。监听类:ThesearesimpleJavaclasseswhichimplementoneofthetwofollowinginterfaces:javax.servlet.ServletContextListenerjavax.
译者|晶颜审校|重楼业务领导者一直深感压力，他们需要找到将生成式人工智能（GenAI）纳入其战略的最佳方式，以便为其组织和利益相关者带来最佳收益。根据Gartner的调查，38%的业务领导者指出，客户体验和留存率是他们投资GenAI的主要目的，这对其业务的未来至关重要。然而，尽管这看起来很诱人，但在制定人工智能战略之前，考虑LLM是否适合您的业务同样至关重要。虽然市场上的LLM选项很多且易于访问，但有效使用现成的LLM却存在诸多挑战。这些问题包括缺乏个性化的客户体验，外包嵌入模型的成本增加，以及由于与外部共享数据而引发的隐私问题。训练内部AI模型可以直接解决这些问题，同时还可以激发团队内部的创
我已经使用Spring大约一年了，我对它的使用已经足够自在了，但是我在大多数情况下都避免跳到幕后。我的任务是将一个大型任务关键型企业应用程序从Spring3.0.x升级到Spring4.1.x。进行像这样不可避免地挑剔和复杂的大型更改的最佳做法是什么？(任何超出“放入jar文件并查看会发生什么”和“阅读此处的文档:http://spring.io/”都会非常有帮助)系统:Java6-jax-b/-p/-ws/，ApacheCommons，Spring3.0.5-常规(核心、上下文、bean等)、MVC、AOP、ORM、JDBC、Acegihibernate3.5Tomcat60个单元测
我们正在尝试将大型代码库分成逻辑模块。我想要一些有关工具的建议，以及您在此类事情上可能拥有的任何经验。该应用程序由一个服务器WAR和几个分布在JAR中的富客户端组成。麻烦的是，它都在一个庞大的、多毛的代码库中，一个超过2k文件war的源代码树中。每个JAR都有一个带有main方法的专用类，但依赖关系的纠结很快就会陷入困境。这并不是所有的坏事，良好的做法一直被遵循，并且有一些组件具有特定的任务。它只是需要一些改进，以帮助我们的团队随着团队的发展而扩展。每个模块都在一个Maven项目中，由父POM构建。该过程已经开始将每个JAR/WAR移动到它自己的项目中，但很明显这只会触及表面:每个应用
项目简介欢迎来到WhisperBot。WhisperBot基于WhisperLive和WhisperSpeech的功能而构建，在实时语音到文本管道之上集成了大型语言模型Mistral(LLM)。WhisperLive依赖于OpenAIWhisper，这是一个强大的自动语音识别(ASR)系统。Mistral和Whisper都经过优化，可作为 TensorRT 引擎高效运行，从而最大限度地提高性能和实时处理能力。特征实时语音转文本：利用OpenAIWhisperLive将口语实时转换为文本。大型语言模型集成：添加大型语言模型Mistral，以增强对转录文本的理解和上下文。TensorRT优化：Mi
我的任务是(有点高效地)逐行读取一个非常大的、不断增长的文件。这基本上是我现在正在做的事情:BufferedReaderrd=//initializeBufferedReaderStringline;while(true){while((line=rd.readLine())==null){try{Thread.sleep(1000);}catch(InterruptedExceptione){//handleexception}}//processline}所以我的BufferedReader只是卡在文件的末尾，直到有更多内容要读取为止。这工作得很好，但有一个问题-如果在写入文件的进
我有一个Group实体，其中包含多对多关系中的User实体列表。它由包含两个ID的典型连接表映射。这个列表可能非常大，一个组中有一百万或更多的用户。我需要向组中添加一个新用户，通常是这样的group.getUsers().add(user);user.getGroups().add(group);em.merge(group);em.merge(user);如果我了解典型的JPA操作，这是否需要将超过100万用户的整个列表拉到集合中以便添加新用户然后保存？对我来说，这听起来不太可扩展。我不应该在JPA中定义这种关系吗？在这种情况下，我应该直接操作连接表条目吗？请原谅松散的语法，我实际上
假设我们有一个庞大、复杂的系统，其中包含大量数据和复杂的业务逻辑。如何管理测试数据(OracleDB)以从已知状态开始进行快速、可靠的验收(Selenium等)测试？由于规模和复杂性，测试应该:运行速度非常快(1.在每个测试/套件之前快速恢复到已知的数据库状态2.在每个套件之前绝对不通过UI创建测试数据)基于使用UI创建的数据(没有直接INSERTS到数据库-存在业务逻辑重复的风险)拥有多个版本/数据库状态快照(具有相关数据的稳定用户组-避免断言与持续自动化开发创建的新数据之间的冲突) 最佳答案 您所描述的称为SandboxDB.对
