联网、物联网等领域的开发。 支持 TCP 长连接， 支持 Websocket 、 HTTP 等协议，支持自定义协 议 异步、并行、高性能网络通信框架，使用纯 C 语 言编写，异步多线程服务器，异步 TCP/UDP 网络 客户端，异步 MySQL ，数据库连接 池， AsyncTask ，消息队列，毫秒定时器，异步 文件读写，异步 DNS 查询，广泛应用于互联网、 移动通信、企业软件、云计算、网络游戏、物联 网、车联网、智能家居等领域

5600 万 UV 1500 万 一个区域性应用的爆发周期 china .Netconf2019 一个区域性应用的爆发周期 china .Netconf2019 微信小程序客服常用接口 通讯原理 异步消息、客服消息、 WebSocket 目录 senparcwewn sDK 小 程 序 棋 块 概 述 NETcore 部 分 特 性 概 述 使用 sionalR 创建全双工实时通讯的小程 jscore （旧） / V8 （新） 运行， 由 Mobile Chrome 57 （旧） / 67 （新） 内核渲染。 0 简单理解小程序的开发环境 china .Netconf2019 异步消息、客服消息、 WebSocket china .Netconf2019 wx.request({ url: 'https://sdk.weixin.senparc.com/ GetUserInfo method: 'POST’ , success: function (res) { var json = res.data; //... }); }); 0 小程序：异步消息 china .Netconf2019 小程序：异步消息 发送消息 （文字、语言等） 无状态 微信对话消息 上下文 转发消息 （ XML ） 返回消息 （ XML ） 转发网站回复消息 状态 处理

将计算密集层绑定高算力设备，显存密集算子调度至大显存设备，以达到消除算力短板目的。 （4）通信-计算重叠优化：为了进一步减少通信延迟对整体吞吐的影响，调度器与底层 高性能异构通信协议深度协同，异步执行通信操作，并与后续非依赖计算（如下一微批次前 向传播）重叠，利用通信融合、环形拓扑优化等技术隐藏延迟，提升并行场景吞吐率。 （5）并行策略联动调度：系统智能地融合模型结构、集成 DAG/拓扑/负载数据及实时 阶段在英伟达不同代际 AI 芯片上的高效协同。 （2）在 KV Cache 高效传输方面：为减少 Prefill 和 Decode 间的传输延迟，实现异步 分层 KV Cache 传输方案，在 Prefill 阶段，每层完成即触发该层缓存的异步传输，同步开启 下一层计算，从而达到计算与通信的重叠。 基于 Splitwise 的异构混合推理方案，以对话追踪任务为场景和 A100 为基准，基于 提出具备高吞吐、低时延与强可扩展性的混合推理方案。 （1）在数据传输方面：构建异构 GPU 之间 KV Cache 高速异步传输引擎，支持异构 GPU 显存间高速直连传输与 GPU 显存-CPU 内存间异步非阻塞传输，支持按 Layer 或 Block 24 异步传输 KV Cache，显著降低异构 KV Cache 通信开销，提升推理吞吐。 （2）在调度方面：构建面向异构芯片的全局资源调度模块，支持从单

有模块。同时，TS/JS 支持动态加载来延迟模块加载时机，但实现路径依赖异 步语义，要求整个调用链保持异步风格，开发成本较高。为解决该问题，ArkTS 运行时引入了 自动延迟加载（lazy import）机制：只需在 import 语句中添加 lazy 关键字，即可使模块在首次使用时按需加载，支持同步与异步调用场景， 无需改动业务逻辑结构。 此外，TS/JS 运行时通常为单线程架构，并仅提供基于消息传递的 应用开发的有些场景中，有些模块被使用的可能性很低，或者并不需要立 即被使用。针对这些模块，ArkTS 提供了两种优化启动性能的方法：动态加载 8 和延迟加载 9。  动态加载：使用一个异步函数来动态导入模块，返回一个 Promise 对 象，实现模块的异步加载，减少了启动时的加载量，提高了启动性能。  延迟加载：import 关键字后面加上 lazy，模块会在第一次被使用时自 动同步加载。 动态加载与延迟加载的对比： 2-3：ArkTS 对象共享机制 当多个并发实例尝试同时更新 Sendable 数据时，会发生数据竞争，例如 ArkTS 共享容器的多线程操作。因此，ArkTS 提供异步锁机制来避免不同并发实 例间的数据竞争，并提供了异步等待机制来控制多线程处理数据的时序。同时， 还可以通过对象冻结接口将对象冻结为只读，从而避免数据竞争问题。 Sendable 对象提供了并发实例间高效的通信能力，即引用传递，适用于开发者

PLC 、 IO 、 传感器、 工控机、 … … 工业现场 ：人、机、料、法、环、测 YGW 由丰富的 API 接口组成 ， 支持统一鉴权、 不 同 的开发平台接入 ， 支持同步、 异步订阅式调 用 DFS 由业务中台、 数据中台组成 ，是工业魔方底层 平台的应用核心 ，通过对公共业务、 数据的抽取 及提炼 ， 可实现不同异构系统之间的业务协同、 数据共享能力 :CAS 同步接口 / 异步 消 息订阅接口 协议 :REST 基础数据 用户 岗位 设备 工装治具 邮箱 / 短信 单点登录 协议 :CAS 企微 / 钉钉 审批流程外置 协议 :REST 数据中台 组织机构 供应商 ERP WMS 单点登录 协议 :CAS IOT （工业物联网平台） 同步接口 / 异步消息订阅接 口 协议 :REST

如，数据处理模块与算法模块之间的接口通过消息队列实现异步通 信，确保数据处理的高效性和可靠性。具体设计如下： - 消息格式：采用 JSON 格式传递数据，确保跨平台兼容性。消息 包括消息头（消息 ID、时间戳、消息类型）和消息体（具体数据 内容）。 - 调用方式：通过 RESTful API 或 gRPC 实现，支持同步和异步调 用。例如，算法模块调用数据处理模块时，使用异步调用以提升性 能。 - 错误 数据输出模块负责将处理结果以可视化图表、API 接口或文件 的形式呈现给用户或外部系统。为提高交互性，可以使用前端框架 （如 React）构建动态展示界面，或通过消息队列（如 Kafka）实 现与其他系统的异步通信。同时，输出模块需支持数据过滤、聚合 和定制化配置，以满足不同用户的需求。 为优化数据流性能，系统需引入监控和优化机制：  监控：通过日志记录和实时监控工具（如 Prometheus）跟踪 分为多个可 复用的组件，如导航栏、侧边栏、内容区域等。 对于数据的获取与展示，采用 RESTful API 或 GraphQL 与后 端进行交互。使用 Axios 或 Fetch API 进行异步数据请求，并在组 件中处理数据加载状态（如加载中、加载成功、加载失败）。为了 提高用户体验，可以在数据加载时展示加载动画或占位符。 在处理用户输入时，确保进行前端验证。例如，在表单提交 前，

采用他励式，不仅复杂且因励磁受电 源、环境等因素的影响，输出电压变 化较大，应用不多。 交流异步测速发电机与交流伺服电动机的结构相似，其转子结构有 笼型的，也有杯型的，在自动控制系统中多用空心杯转子异步测速发电 机。图 4-13 为交流异步测速发电机的结构原理。 图 4-13 交流异步测速发电机的结构原理 测速发电机属于模拟速度传感器，它的工作原理类似于小型永磁式 直流发电机。它

持流量控制、安全认证和监控功能。 o 微服务架构：采用 Spring Boot 或 Node.js 开发微 服务，确保系统的模块化和可扩展性。 o 消息队列：使用 RabbitMQ 或 Amazon SQS 实现异步 通信和解耦，提升系统响应效率。 5. 部署与运维 为保障商务 AI 智能体的稳定运行，需选用可靠的部署与运维 技术： o 容器化：采用 Docker 将应用程序及其依赖打包为容器， 确保环境一致性。 模型开发、自动化训练、生命周期管 理 自然语言处理 spaCy, BERT, Rasa 文本分析、语义理解、对话管理 系统集成 Kong, Spring Boot, RabbitMQ API 管理、微服务架构、异步通信 部署与运维 Docker, Kubernetes, Prometheus 容器化、编排、监控与日志分析 通过以上技术选型，能够确保商务 AI 智能体在性能、可扩展 性、稳定性及安全性 接下来，数据传输环节需要采用高效且安全的协议，如 HTTPS 或 MQTT，以确保数据在传输过程中的安全性和完整性。对 于大规模数据的传输，可以考虑使用分布式消息队列（如 Kafka） 来提高传输效率，并实现数据的异步处理和缓冲。 在数据存储方面，系统需要采用多层次、多类型的存储方案。 结构化数据可以存储在关系型数据库中，如 MySQL 或 PostgreSQL，而非结构化数据则可以存储在高性能的 NoSQL

Portlet 、 ActiveX 、…）数据集成 ( 中间表、视图…，应用数据库 系统 ) 应用集成 (CORBA 、 EJB 、 DCOM 、 WebService…, 程序之间实时 或异步交换 信息和相互调用功能） 应用集成：点对点单体系统基于企业服务总线集成 （ ESB ） （ HSB ） HSB ：在较高级的互操作性层面上支持了医院信息交换。即在 ESB 的技术互操作性信息交换 通讯协议 SOA P JM S HTT P • • • 信息平台交换层架构 信息平台交换层 - 具体功能 1 、消息传输 消息路由、消息过滤、消息队列、同步传输、异步传输… 2 、数据交换 适配器、数据映射、协议转换、数据压缩 3 、数据整合 数据来源、数据采集、数据清洗、数据转换、数据装载… 4 、服务集成 服务注册、服务发布、服务检索、服务编排、服务订阅…