选型专题
机器视觉硬件选型根据某项目相机镜头
一 项目总需求 1、大视野检测需求: (1)大视野： ①产品尺寸15.6寸屏幕，产品大小：350mm x 225mm； ②产品料盘尺寸大小：565mm x 425mm; ③工作距离：880mm；检测精度：500μm； 1、大视野检测需求: (1)大视野： ①产品尺寸15.6寸屏幕，产品大小：350mm x 225mm； ②产品料盘尺寸大小：565mm x 425mm; 工作距离：
go 和 java 技术选型思考
背景： go和java我这边自身都在使用，感受比较深，java使用了有7年多，go也就是今年开始的，公司需要所以就学了使用，发现这两个语言都很好，需要根据场景选择，我写下我这边的看法。 关于go和java语言层面和特性就不说了，网上都有，我这边从我这边实际使用的场景情况来说，供大家参考。 给我最大的感受，php转go的不少，也是符合未来技术大趋势的，目前来看，java转go也比较
视频监控系统选型：为何EasyCVR视频汇聚平台成为优选方案
随着科技的飞速发展，视频监控系统作为现代安防体系的核心组成部分，其重要性日益凸显。无论是智慧城市、智慧交通、智慧园区还是企业安防，高效、稳定、智能的视频监控解决方案都是不可或缺的。在众多视频监控平台中，EasyCVR视频汇聚平台凭借其独特的优势脱颖而出，成为众多行业用户的首选。本文将深入探讨为何选择旭帆科技EasyCVR视频汇聚平台作为视频监控系统的重要支撑。 1、强大的视频汇聚能力 视频云存
工业网关的特点及选型-天拓四方
在智能制造的大潮中，工业网关作为一种关键的数据传输设备，正发挥着日益重要的作用。它不仅实现了工业设备之间的互联互通，还为企业数字化转型提供了有力支撑。本文将从工业网关的技术特点、应用场景和选型要点三个方面，为您详细解析这一行业利器。 一、工业网关的技术特点 工业网关作为一种特殊的网络设备，具有以下技术特点： 1. 高可靠性：工业网关需要在恶劣环境下稳定运行，如高温、低温、潮湿、震动等
微服务技术栈选型，精彩
微服务技术栈选型，看了这个别的可以不用看了 jurassic_1 2016-11-01 16:37:57 浏览3461 评论0 分布式 架构 Cloud spring 基础设施 微服务 负载均衡 netty 摘要： 本文由PPmoney架构师敖小剑分享：微服务的核心技术，目前可选的开源微服务框架，以及为微服务提供支撑的基础设施。 前言 大家好，我是敖小剑，今天给大
AWS EC2实例类型与业务选型的精准匹配
在云计算领域，AWS（亚马逊云服务）的EC2（Elastic Compute Cloud）凭借其多样化的实例类型，我们九河云有多年上云经验，一起探讨不同业务场景使用不同的计算资源。选择合适的EC2实例类型，对于确保业务性能、优化成本以及实现资源的最优配置至关重要。 一、理解EC2实例类型 AWS EC2提供了多种实例类型，包括通用型（如T系列和M系列）、计算优化型（C系列）、内存优化型（R系列
爱奇艺的数据库选型大法，实用不纠结！
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复”加群“加入公众号专属技术群 来源：rrd.me/fgGsG 我们进行数据库选型的时候要考虑哪些问题？有哪些需求？待选用的数据库是否和需求对得上？是不是直接可以拿来用？需不需要一些额外的开发？这些都会在本文的分享中提及。 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问： 谁选型？是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发？ 如果选型的是
技术选型之Docker容器引擎
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复"书"，获取 来源：r6d.cn/DW7k 1. Docker出现的背景 在平常的研发和项目场景中，以下情况普遍存在： 个人开发环境为了做大数据相关项目，需要安装一套CDH集群，常见的做法是在自己电脑里搭建3台与CDH版本对应的虚拟机，把CDH集群装起来后，考虑到以后很有可能还要使用一个干净的CDH集群，为了避免以后重复安装环境，通常会对
服务化框架技术选型与京东JSF解密
作者：章耿，原京东资深架构师，曾负责京东服务框架，配置中心等基础平台。近十年工作经验，专注于基础中间件等底层技术架构，对分布式系统/服务化/DevOps建设有一定经验。 |前言 首先本文不讨论为什么要服务化，包括服务化的优点缺点。 其次本文也不讨论什么是微服务，也不讨论微服务和SOA的区别。 最后本文也不讨论哪个技术最优。 |服务化框架构成 最基本的服务框架 基本的服务化
LabVIEW项目中硬件选型与长期需求沟通
在LabVIEW项目中，选择合适的硬件和有效的需求沟通是成功的关键。大品牌硬件通常具备更高的稳定性和完善的售后服务，而小品牌虽然看似便宜，却可能带来通讯不稳定、技术支持不足等问题，增加开发难度。同时，在科研类项目中，需求常常会随着进展而变化，保持稳定的开发团队能够显著降低沟通成本，确保项目的长期成功。下面将介绍如何通过精心的硬件选择和深入的需求沟通来优化项目执行。 1. 硬件选择：优选大
非标独立设计选型--十七--滚珠丝杆选型计算
螺纹种类：锁紧螺纹、传动螺纹 自锁性 高效率 传动螺纹：滑动丝杆、滚珠丝杆 滑动丝杆（梯形丝杆）：纯滑动摩擦--黄铜（自润滑性好）效率很低60%，结构简单成本低--没有精度可言---线接触--大负载---启动阻力大导致超低速运行时出现爬行蠕动现象 没有精度要求，需要较大的轴向负载，预算较低需要降低成本，低速运行，不重要场合 1、手摇调节机
功率器件和滤波器件的选型及测试方法
目录 一、功率器件的选型及测试方法 1.1功率器件的选型 1.2功率器件的测试方法 二、滤波器件的选型及测试方法 2.1滤波器件的选型 2.2滤波器件的测试方法 三、表格总结 一、功率器件的选型及测试方法 1.1功率器件的选型 在电子电路设计中，功率器件的选择是至关重要的，以下是一些主要的考虑因素： 电压和电流额定值：功率器件需要能够处理电路中的最大电压和电流。例如，如
企业如何选型人力资源管理系统？（附HR系统对比分析）
随着企业规模的扩大，人力资源管理系统成为了大中型企业不可或缺的工具。近年来，众多新技术产品层出不穷，这些技术和产品的实际功能和适用性并不明确，大量的新概念和新厂商通过各种渠道宣传，市场上信息过载使得企业难以做出明智的选择，使得企业经常会陷入选型困惑，不知道选择什么样的产品最适合自己的需求。 一、HR系统选型的5个步骤 1.需求分析 在选型HR系统之前，进行全面的需求分析
数据中台选型应注意哪些事项？
在选择数据中台时，有几个关键事项需要注意： 需求分析与业务匹配： 不同的企业在数据处理、分析和应用的需求上各有差异，因此需要深入了解企业当前和未来的业务需求，确定数据中台需要支持的业务场景。 技术架构与可扩展性： 当下，数据量增长和技术更新迅速，数据中台的技术架构需要具备高度的灵活性和可扩展性。微服务架构、分布式计算、人工智能等技术是现代数据中台的必备特性。 数据治理与安全性： 数据中
安泰电压放大器的选型标准有哪些
电压放大器是电子电路中常见的组件之一，用于放大输入电压信号到期望的输出电压信号。在选择电压放大器时，需要考虑一系列的选型标准，以确保满足特定的应用需求。以下是电压放大器选型时需要考虑的一些标准： 放大倍数：根据特定的应用需求，确定所需的放大倍数。放大倍数越大，输出信号相对于输入信号的增益就越高。 带宽：确定所需的电压放大器的工作频率范围。带宽越宽，电压放大器能够放大更高频率的信号。
【芯智雲城】能芯（EnChip）模拟芯片应用和选型
数据显示，超过60%的驾驶者会在开车时听音乐，这不仅可以提高驾驶者的注意力，还可以缓解驾驶过程中产生的疲劳和压力，特别是在长途驾驶或交通拥堵时尤其明显。基于音乐欣赏，高保真音质是音响系统的核心指标之一，可以让乘客感受到更加真实、清晰的音乐效果，从而营造出更加身临其境的驾驶环境，增强驾驶者的驾乘体验。 有迹象表明，汽车制造商也日益重视起乘用车的音响设备，并将它做为评价轿车舒适性的依据之一。
爱奇艺数据库选型最佳实干--实操篇
我们进行数据库选型的时候要考虑哪些问题？有哪些需求？待选用的数据库是否和需求对得上？是不是直接可以拿来用？需不需要一些额外的开发？这些都会在本文的分享中提及。 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问： 谁选型？是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发？ 如果选型的是采购的同学，他们更注重成本，包括存储方式、网络需求等。 如果选型的是 DBA 同学，他们关心的： 运维
深度解读 Serverless 架构及平台选型
导读： 本文尝试以日常开发流程为起点，分析开发者在每个阶段要面对的问题，然后组合解决方案，提炼面向 Serverless 的开发模型，并与业界提出的 Serverless 产品形态做对应，为开发者采用 Serverless 架构和服务提供参考。 近两年来，Serverless 概念在开发者中交流的越来越多，主题分享呈现爆发趋势，如在云原生领域颇具影响力 KubeCon&CloudNati
大数据演进简史：从数仓到数据中台，谈技术选型最优解
大家好，今天分享的议题主要包括几大内容： 带大家回顾一下大数据在国内的发展，从传统数仓到当前数据中台的演进过程；我个人认为数据中台的核心组成，以及一些技术选型参考；数据研发是数据中台很重要的一环，会分享一些我们在数据研发方面的实践，主要是数据仓库架构与研发方面。 一、大数据演进，从数据仓库到数据中台 第一阶段 21世纪的第一个10年，企业级数据仓库（EDW）从萌芽到蓬勃发展，“IOT”(
CTO创业6年经验分享：没有谷歌的命，得了谷歌的病！技术选型我们如何权衡决策？
1998 年的谷歌和今天的谷歌相差甚远，他们也是利用了一定技巧和捷径才走到今天的位置。 谷歌也曾从小鱼慢慢发展为庞然大物。如果没有强大的开发军团，就做不了在全球部署的产品。公司规模的不同，决定了技术决策的不同。 我的大部分职业生涯是在小公司度过的。我之前是初创公司 Housekeep 的 CTO，这家公司给了我 6 年宝贵的经验，我将在这篇文章里逐一分享。这些策略虽然有些反直觉，但它们最终让
基于数据复杂度的数据库选型
数据模型的选择对于 IT 系统的开发至关重要，它不仅决定了数据存储和处理的方式，影响系统的性能、扩展性以及维护性等。本质上来说，不同的数据模型反映了我们对业务问题的不同思考和抽象程度。 今天我们从不同数据模型对于复杂数据和关系的支持给大家做一个介绍，包括常见的关系模型、文档模型以及图数据模型等。 【图片来源：图数据库实战】 关系型数据库 关系型数据库是最常用的一种数据库，它基于关系模型存
swift 可选型的实际使用
1、可选型与元组使用 var error1:(errorCode: Int, errorMessage: String?) = ( 404 , "Not Found")error1.errorMessage = nil//error1 = nil //错误的//此时error1.errorMessage是可选型,error1不为可选型var error2:(errorCode: Int,
swift 可选型的使用
一、基本用法 可选性是swift提供的一个特殊类型，它为我们编写程序提供便利的条件 swift是强类型语言，当我们需要使用一个变量，既可以为String，也可以为nil时，这时候就需要我们使用可选型。 // 使用特殊值作为“无”可能产生歧义//var errorCode = 404//errorCode = 0// 使用可选型var errorCode:Int? = 404print
持久层 技术选型如何决策？JPA，Hibernate，ibatis(mybatis)
转自：http://t.51jdy.cn/thread-259-1-1.html 持久层 是一个项目 后台 最重要的部分。他直接 决定了 数据读写的性能，业务编写的复杂度，数据结构(对象结构)等问题。 因此 架构师在考虑 使用那个持久层框架的时候 要考虑清楚。 选择的 标准： 1，项目的场景。 2，团队的技能掌握情况。 3，开发周期(开发效率)。 传统的 业务系统，通常业