腾讯自研搭建了业界一流的太极机器学习平台，致力于让用户更加聚焦业务 AI 问题解决和应用，一站式的解决算法工程师在 AI 应用过程中特征处理，模型训练，模型服务等工程问题。结合对用户的习惯理解和功能沉淀，太极在产品层提供数据/特征工程，模型训练，模型服务三块。闭环了用户离线训练到在线服务的应用，包含了不同场景下的数据访问诉求，不同训练模型的诉求，在线服务可靠性的诉求。算法框架&组件层提供了机器学习、深度学习核心组件。可支持 10TB 级模型训练、TB 级模型推理和分钟级模型发布上线，扩展集群规模则可支持更大的模型训练和推理，为实际业务提供大模型的情况下，同时具有很高的性能，达到行业领先水平。 太极机器学习平台采用了分布式参数服务器架构，这是业界第一梯队企业们公认的最佳选择。这种架构的特点是，存储模型参数和执行模型计算，这两种任务在分别的服务器上运行，增加更多服务器就可以支持更大、计算需求更高的模型。太极机器学习平台中的参数服务器系统 AngelPS 也是腾讯自研的成果，现在不仅可以承载 10TB 级模型的训练，对多维特征融合、复杂模型结构等更高级、更前瞻性的功能也有优秀支持。
分布式事务允许多个独立的事务资源参与到一个全局的事务中，全局事务要求所有参与的事务要么都提交，要么都不提交。XA是一套分布式事务规范，本文所说的XA事务是指基于XA协议的分布式事务。XA协议下，分布式事务通常由一个全局事务管理器，一个或多个局部资源管理器，以及一个应用程序组成： 应用程序（AP）：定义事务边界，并指定构成事务的操作 资源管理器（RM）：提供对共享资源的访问 事务管理器（TM）：为事务分配唯一标识符，监视其进度，并负责事务的提交，回滚和故障恢复 MySQL的XA事务中，MySQL是资源管理器，事务管理器是连接MySQL的客户端。XA的协议主要描述了事务管理器与资源管理器之间的接口
Iceberg是数据湖解决方案中比较热门的方案之一，通常用于批流一体中数据存储的组织实现，希望通过本文让大家了解到严选是如何从老的Lambda架构升级到基于Iceberg的批流一体架构，并在落地过程中解决的一系列问题和做了哪些改进优化。
为提升百度APP年轻化的用户感知，百度APP装扮体系提供了定制APP风格能力，从而满足Z世代用户悦己主义、颜值主义、个性表达需求。 2022年新建装扮中心整合各类装扮的分发入口。搭建皮肤商城、主页背景商城、头像商城、挂件商城4大装扮基建；高效扩充皮肤、挂件、个人主页封面和头像等个性化装扮资产，受到年轻用户的喜爱，佩戴装扮用户迅速增长数以百万计。 0-1搭建拓装扮资产规模的经验，今日与大家分享。
如果将全球化比作一场航行，每个期望走出去的企业都是水手，那么是造一艘属于自己的船，还是搭乘已有的船呢？在不同的时间和场景下，相信每个水手都有自己的答案。 近几年，在国际政经环境复杂变幻的形势之下，中国企业出海的格局和挑战发生重大改变，企业出海既要兼顾不同地区的数据合规，也要关注成本和效率。面对上述变化，如何建设稳定高效的全球化技术能力？针对本对本和跨境两种业务模式，该如何选择和部署架构……我们邀请了阿里集团全球化业务平台团队负责人李伟杰，试图探寻上述问题的答案。
导购链路中，因为业务对SLA的要求和下游无法保持一致，导致很多业务场景需要使用备份容灾。如当业务依赖的下游偶现异常或者超时的情况，在下游无法提供强依赖的数据时，为保证不空窗且当前业务对数据实时性要求不高时，可以使用备份数据来展示。
消息中心为得物App提供了强大，高效的用户触达渠道，其中push对于得物DAU的贡献有可观的占比，这也就意味着每一条推送消息都是一次与用户沟通的宝贵机会，所以推送的稳定性成为我们关注的首要问题，那么我们遇到的以下痛点就亟待解决。 消息中心没有明确消息推送的耗时标准，业务和技术之间存在gap，业务方对于推送的消息什么时候到达没有明确的心理预期。 从技术上来讲消息推送各个节点的耗时不明确，无法对各个节点的耗时做针对性的优化，这也就需要我们针对消息推送的节点耗时进行监控。 消息推送的稳定性依赖于第三方的推送通道，而三方通道对于我们来讲就是个黑盒子，如何做到三方通道异常及时发现并止损也是需要考虑的问题。 在我们正常的迭代过程中有时候不可避免的会出现些异常或者有坏味道的代码，这些问题能不能及时发现、及时止损，能不能及时告警出来。
目前全球范围内手语老师严重不足，调研各种情况后我们开发了一款产品希望帮助听障人士解决一些生活中的常见问题，本文将为大家分享虚拟数字人《手语翻译官》的技术实现。
2022年11月30日，OpenAI 发布了其最新的聊天机器人模型 ChatGPT。腾讯云开发者先后从其玩法体验、技术原理、上手方法和竞品洞察几个方面进行解读，并邀请腾讯前沿科技研究中心主任王强畅聊 ChatGPT 最受关注的问题（如果你对相关内容感兴趣，可点击一键跳转阅读）。然而，ChatGPT 成为现象级火爆技术之作的背后，是常年累月的技术积累和灵敏迭代。此次我们邀请腾讯 NLP 工程师张先礼深度解析 ChatGPT 进化历程——GPT 各代有何区别、如何演进？其现有能力有什么不足？未来将会有什么发展方向？欢迎各位开发者阅读、分享与交流 ChatGPT 神话的缔造之路。
