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随着 RocketMQ 5.1.0 的正式发布,多级存储作为 RocketMQ 一个新的独立模块到达了 Technical Preview 里程碑:允许用户将消息从本地磁盘卸载到其他更便宜的存储介质,可以用较低的成本延长消息保留时间。本文详细介绍 RocketMQ 多级存储设计与实现。

211 Technology lddgo Shared on 2023-04-14

昨天的文章已经教会了大家如何成为15分钟快速制作一幅小漫画(有兴趣的可以翻阅上一篇文章),但是不少同学会发现,Midjourney的随机性比较强,即使输入相同的命令,每次输出的结果都会不同。

93 Technology lddgo Shared on 2023-04-14

智能数据洞察 DataWind 是支持千亿级别数据自助分析的一站式数据分析与协作平台。从数据接入、数据整合,到查询、分析,最终以数据门户、数字大屏、管理驾驶舱的可视化形态呈现给业务用户,让数据发挥价值。详情请看:https://www.volcengine.com/product/datawind DataWind 沉淀了丰富美观的行业 Demo,包含分析型数据看板与酷炫动态大屏,为用户制作优质看板和大屏提供参考。其中数字孪生是特色之一,数字孪生指将物理世界中的物体、人、自然、环境、生产制造过程等要素一一复制,形成全量数字三维模型,结合科学的数学模型与智能算法,分析和仿真微观世界和宏观世界的变化过程,解决城市管理或者工业制造过程中资源分配不合理带来的各种问题。 接下来给大家带来数字孪生中,进行三维场景事件系统重构所使用的 xGis 图形库。

220 Technology lddgo Shared on 2023-04-14

相比于kernel bypass 模式需要结合具体的硬件支撑来讲,native IO是日常工作中接触到比较多的一种,其中同步IO在较长一段时间内被广泛使用,通常我们接触到的IO操作主要分为网络IO和存储IO。在大流量高并发的今天,提到网络IO,很容易想到大名鼎鼎的epoll 以及reactor架构。但是epoll并不属于异步IO的范畴。本质上是一个同步非阻塞的架构。

86 Technology lddgo Shared on 2023-04-14

移动互联网后半场,海量技术已经成为了标配。在架构设计时,开发者能做什么、要考虑什么,从而实现一个设计精良的架构?欢迎往下阅读,和腾讯后台技术专家吕远方一起聊架构设计!

223 Technology lddgo Shared on 2023-04-14

本文作者是蚂蚁集团前端工程师单凉,介绍了云凤蝶的类 EXCEL 的公式体系,云凤蝶是蚂蚁集团内部的表单、流程、页面搭建平台,为蚂蚁员工提供无代码/低代码的标准应用搭建服务。

202 Technology lddgo Shared on 2023-04-14

兼容性测试是一种软件测试,用于确保构建的系统/应用程序/网站与其他各种对象(如其他网络浏览器、硬件平台、用户、操作系统等)的兼容性。这种类型的测试有助于了解产品在特定环境中的表现。

205 Technology lddgo Shared on 2023-04-14

我们知道营销网站动效 几乎快成为网页设计的标配了 动效使营销效果展示方式更加丰富 更富有吸引力 用户在浏览网站时 得到生动活泼的情感化响应 获得正面的情绪反馈 这些甚至能影响用户的留存行为 如果整个页面存在大量的动态元素时 用户的视觉注意力被分散 影响信息的获取 反而会增加负面情绪

214 Technology lddgo Shared on 2023-04-14

就像云计算引入了一系列 “大数据” 解决方案一样,生成式人工智能是新一波数据智能公司的催化剂。 还记得 “大数据” 这个流行语吗?它在云计算时代孕育了许多成功的公司,如 Snowflake、Databricks、DataStax、Splunk 和 Cloudera。但现在我们处于人工智能时代,据说机器学习软件现在已经达到或接近 “智能” 了(即使它容易 产生幻觉 [1] —— 但是,我们所有人不都是吗?)。 因此,鉴于当前的人工智能热潮,我们是否还需要 “大数据” 公司来对数据进行分类和组织呢?现在 AI 不是可以为我们做到这一点吗? 为了了解数据公司如何适应人工智能时代,我采访了 Aaron Kalb[2],Alation 的联合创始人之一。Alation 将自己称为 “数据智能” 平台,并推广了一个名为 “数据目录(data catalog)” 的概念。这将 “机器学习与人类策展(curation)” 相结合,创建一个企业公司的定制数据存储库。

195 Technology lddgo Shared on 2023-04-14

近年来人工智能发展迅速,模型参数量随着模型功能的增长而快速增加,对模型推理的计算性能提出了更高的要求,GPU作为一种可以执行高度并行任务的处理器,非常适用于神经网络的推理计算,因此近年来在人工智能领域得到广泛关注与应用。 本文将结合我在阿里智能互联云端模型推理部署方面半年以来的工作学习,对相关的GPU编程与云端模型部署的知识与经验进行总结分享,下文内容为个人学习总结,如有疏漏与错误,还请各位不吝赐教。如有同样对云端模型推理部署、GPU计算优化、大模型推理部署相关技术感兴趣的同学,非常高兴能够进行相互的交流学习。

231 Technology lddgo Shared on 2023-04-14