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
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。
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。
最近Al绘图很火，但是当我们想实际应用在线下物料的时候，是不是觉得图片太小了，印刷出来有点糊。而且在日常工作中，我们也会遇到一些需求方，拿着一些很糊很小的照片让你放大，或者让你弄清晰一点，以前我听到这类需求都是一脸黑人问号，但是最近，我发现不是需求方离谱，是我孤陋寡闻了。
计算机视觉领域三大顶会之一的 CVPR 今年已经开奖啦。 今年的 CVPR 将于六月在加拿大温哥华举办，和往年一样，字节跳动技术团队的同学们收获了不少中选论文，覆盖文本生成图像、语义分割、目标检测、自监督学习等多个领域，其中不少成果在所属领域达到了 SOTA（当前最高水平）。 一起来看看这些成果吧~
DataLeap 作为一站式数据中台套件，汇集了字节内部多年积累的数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设的经验，助力企业客户提升数据研发治理效率、降低管理成本。 Data Catalog 是一种元数据管理的服务，会收集技术元数据，并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义，通常支持元数据编目、查找、详情浏览等功能。目前 Data Catalog 作为火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap 产品的核心功能之一，经过多年打磨，服务于字节跳动内部几乎所有核心业务线，解决了数据生产者和消费者对于元数据和资产管理的各项核心需求。 Data Catalog 系统的存储层，依赖 Apache Atlas，传递依赖 JanusGraph。JanusGraph 的存储后端，通常是一个 Key-Column-Value 模型的系统，本文主要讲述了使用 MySQL 作为 JanusGraph 存储后端时，在设计上面的思考，以及在实际过程中遇到的一些问题。
目前我所维护的项目是58到家工作端,定位是一款ToB的工具型应用,目的是帮助家政从业人员更方便的进行上户工作,随着业务的逐渐迭代,发现部分用户在日常的使用中存在作弊的现象,此现象的存在会导致未作弊阿姨可能接到的订单量减少,甚至在活动期间薅羊毛,影响派单的公平性以及增大公司的活动资金投入,因此需要我们对应用的安全性进行一定的提升以保证整体系统的安全性以及公平性. 现阶段接入了梆梆加固,在接入过程中需要确定相关加固策略,因此需要对应用加固有系统的了解,本文主要是对此次安全升级的总结及以及在58到家工作端中的落地实践.
在参与开发的过程，得益与平台提供便捷的开发流程，简化很多开发过程操作分支的步骤；也就很好奇，为什么研发平台怎么设计，考虑的点是为什么，便有了这次对主干研发的学习与记录。 当我们是构建软件项目的唯一开发人员时，可以根据个人喜好创建和修改代码。当我们为团队运行的项目贡献代码时，我们需要遵循一套标准化的指导方针并与其他团队成员精确协调。标准指南和协调的工作努力对于每个基于团队的软件开发项目的成功至关重要。 为了满足这一需求，世界各地的工程团队设计了许多开发工作流程。大多数团队使用 Git 进行版本控制和管理他们的软件代码。基于 Git 的两种最流行的开发工作流是基于主干的开发和基于特性的开发。Facebook、谷歌、Netflix 和许多其他科技企业的团队使用这些工作流程。
