从Helm到 Operator：Kubernetes应用管理的进化

4 Technology lddgo Shared on 2024-07-25

来自华为诺亚方舟实验室的王奕超老师今天给我们带来了关于大语言模型在推荐系统中的探索与应用的分享，将从数据、模型和流程三个层面展开，介绍华为在推荐系统领域的两个重要项目，并回答关于用户推理知识构造、特征交叉和在线服务流程的具体问题。通过这些前瞻性的探索和应用，推荐系统的性能和用户体验有望得到显著提升。 主要内容包括以下几大部分： 1. 背景和问题 2. LLM4Rec 探索及应用 3. 挑战和展望

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在我们的实际应用中，用户在发布文本时，输入大量表情后尝试从中间删除时，会出现明显的卡顿问题。这种操作可能耗时长达2s，导致用户体验受到严重影响。通过使用 Profiler 分析耗时的方法，我们找到了造成卡顿的原因，并参考了 emoji2 源码提出了解决方案。

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最近在某个项目的开发过程中，遇到了一个bean注入不生效的问题，本文主要针对该问题进行展开，欢迎大家共同探讨。

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1 Redis 的主要功能特性 2 Redis 的典型应用场景 3 Redis 的演进过程 4 Redis 的架构设计 5 Redis 的数据类型及操作命令 6 腾讯云数据库 Redis 7 总结

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几行代码轻松实现高级感拉满的磨砂玻璃渐变背景

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本文概述了携程IT管理数万台办公PC时面临的挑战及应对方案，介绍了通过全链路工具实现故障主动发现和自动修复的运营理念。详细阐述了背景、系统架构选型及各部件，深入说明了工具实践过程中面对的大数据量、脚本运行权限、交互弹窗等问题及其解决方案，并阐明了在运维故障定位和脚本统计优化方面的支持，希望能为大家带来一些启发。

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当前尖端的向量近邻搜索算法，主要以图搜索算法为主，此类算法为了能够最大化搜索的速度与准确度，需要将对应的索引结构和原始数据存放在内存中，显然这不仅大大提高了成本，还限制了数据集的大小。例如在当前主流的内存型 HNSW 算法下，业界常用的内存估算方式是：向量个数 * 4 * (向量维度 + 12)。那么在 DEEP 10M（96维）的 1 千万数据就需要内存达到 4GB 以上，但是通过 DiskANN 优化后，仅需要 70MB 的内存就可以对海量数据高效的进行检索；在 MS-MARCO（1024 维）的 1.38 亿条记录里，需要内存更是高达 534GB，这样检索 1.38 亿的数据需要 12 个 64GB 的节点。 按照上面的估算公式，到了 10 亿级别就需要大约 100 个节点，到 100 亿级别需要的节点数为 1000 个左右，这个规模的服务在资源成本和稳定性上都面临了极大的挑战。我们在服务客户的过程中，发现相比于低延迟检索需求，大部分客户更关注成本和稳定性

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近日，多家大厂都放出了在自动驾驶领域的最新进展。特斯拉最近推出了V12版本的FSD，在驾驶体验上有很大的提升。“萝卜快跑”在武汉上路测试刷屏全网，无人驾驶出租车订单量激增。Robotaxi已经成为自动驾驶落地的一个重要场景。那么，自动驾驶行业开始进入快速发展的阶段了吗？无人驾驶出租车（Robotaxi）距离真正的商业化还有多远，将面临哪些挑战？

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本文整理自去哪儿旅行技术总监郑吉敏在WOT2024大会上的主题分享。 日前，在51CTO主办的WOT全球技术创新大会上，去哪儿旅行技术总监郑吉敏带来了主题演讲《国际酒店AI生成视频实践》，围绕着国际酒店的业务架构，详细介绍了生成视频如何进行流程AI化以及相关实践和思考，带给观众全新的视野和独家的经验分享。 本文将摘选其中精彩内容，统一整理，希望为诸君带来启发。 本文将从以下四个部分展开： 视频生成挑战与机遇 专业影视生成流程AI化 AI生成视频实践 视频生成成果展示与思考

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