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社区干货
技术新风向丨挖掘藏在小程序 Cookie 里的秘密
看到这里,我猜你还想了解:**Q1:小程序 Cookie 如何做隔离的?**A1:不同小程序之间隔离 Cookie;宿主账号切换会清空 Cookie 数据。**Q2:Cookie 对数量、大小是否有限制?**A2:每个小程序**每个域名下最多 50 个 Cookie**,**总 Cookie 不超过1000个**,如超过限制使用 LRU 算法淘汰。**每个 Cookie 大小不超过 4K**,如超过则服务端此次 Set-Cookie 操作无效。**Q3:是否支持跨域 Set-Cookie?**A3:不支持。只有真正在乎你的...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...
2023 年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览|社区征文
在过去的一年里,大模型技术在人工智能领域取得了巨大的进展和突破,成为业界瞩目的焦点。从优化的学习算法到激动人心的应用案例,从推动科研的新边界到开拓商业的新天地,大模型技术的跃进式发展,俨然成为推动行业革新、塑造未来商业竞争力的核心动力,为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。“乘骐骥以驰骋兮,来吾道夫先路”,转眼间,2023 年已接近尾声,在这里,从 2023 年的技术盘点中抽丝剥茧,领略一些至关重要的大模型技术架构...
观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展
> > > 本文通过调研学术、商业、开源三个领域词云相关的产品,对词云相关算法、产品进行从上至下的总结,帮助读者快速了解词云相关的算法发展,并希望总结出当前字节跳动数据平台词云发展的路线。 全文将分两次推送,第一篇专注分享词云算法的行业情况。第二篇介绍字节跳动数据平台词云实践。> > > > 
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实时音视频采集和处理:技术探索与实践指南 | 社区征文
通过波束形成算法将不同方向的声音信号进行增强或抑制,提高语音清晰度和降噪效果。**编码环节:**编解码器选择:根据应用需求选择合适的编解码器,如VP8、VP9、H.264、H.265等,考虑压缩效率、带宽占用和计算资源等因素。编码参数调整:根据网络环境和终端设备的处理能力,调整编码参数,如比特率、帧率、GOP等,以平衡画质和延迟。**前后处理环节:**噪声抑制:使用噪声抑制算法对音频进行处理,降低背景噪声,提升语音可懂度。**传...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
使用数据处理算法对采集的数据进行预处理和清洗,去除噪声和异常值。```import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('patient_data.csv') # 去除异常值 data = data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) data = data.dropna() # 预处理数据 processed_data = data.apply(preprocessing_function)python复制代码```3. 数据分析在边缘服务器层,使用数据分析算法对处理后的数据进行深入分析,提取有用...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
· **推荐算法**:依据用户历史行为和喜好,向用户推荐可能有兴趣的物件。在这种情况下,将用户行为特点向量化存储在向量数据库中。在提出推荐请求时,系统会根据用户特点测算相似度,然后返回与用户可能有兴趣的目标做为推荐结果。除开依据用户历史行为和喜好开展推荐外,也可以根据多模态数据、网上学习和实时推荐,实现更个性化推荐、适用增量更新、推荐。、存储组件、基础媒体处理组件,组件有效组装到一起形成一整套解决方案。降带宽的本质是通过压缩降低传输的文件大小:图像在未压缩之前体积都很大,因此我们将目标设定为在保持用户主观体验不受损的前提下降低图像传输的体积,选择了基于HEIF自研的图像编解码算法来压缩体积。为不降低应用性能,需要考虑耗时+带宽+画质等多个因子:对性能的影响主要是用户加载耗时(图片加载排队耗时...
使用向量检索
本文主要介绍向量检索(Vector Search)功能,以及如何创建和使用向量索引。 概述 向量是一种常见的非结构化数据表现形式。基于向量相似度的 KNN 计算广泛使用于图像搜索、多模态搜索、推荐、大模型推理等场景。ByteHouse 企业版已提供向量数据的管理与近似度查询功能,同时通过支持多种常见近近似最近邻搜索算法(Approximate Nearest Neighbor,ANN)算法来提升检索性能,以提供对非结构化数据的处理能力。ByteHouse 企业版当前支持 HN...
基于DataWorks的时效仿真平台
# 一、背景现货业务目前基于算法模型+运营配置得出订单预计履约时长,由于时效策略调整需求且现货订单数据回收周期较长,因此需要建设时效仿真平台能力,产品自行根据业务需要进行时效仿真实验并得到对应结果。## 1.1 目标* 缩短决策周期,分钟级获取时效仿真实验结果;* 搭建自助时效仿真平台,节约开发人力;* 固化时效仿真能力,提升时效预估模型优化效率;## 1.2 难点* 每次圈定的时效仿真订单数据超过百万,分钟级获取结果...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
数据模型:首先肯定会有一个基于page/block组织的 LRU cache;还会有基于 page 组织的一个树状结构,用来组织数据、索引等;还有一个 global log buffer,或者可能也会实现成一个 thread local 的 log buffer用于下刷日... 我们实现了一个高效的压缩算法进行数据压缩,同时可保证不会损耗太多性能。这是从软件层面来缓和成本问题。- 智能副本策略:我们的存储系统是多副本存储的,但在一些场景下可以不使用真正意义上完整的多副本,例如可...
企业级数据平台云原生转型之路|社区征文
调度算法支持、弹性能力、成本和性能方面都无法支持更多的计算场景的需求,有问题就会有解决方案,很多早期做的比较好的企业发现之后,会考虑自研新一代的大数据资源调度系统,比如 Volcan、koordinator 等等新一代引擎开始诞生并在近些年随着云原生技术的发展而慢慢流行起来 - **组件升级困难,组件之间兼容性较差** 作为相对早期大数据从业者,这些年也经历了无数次的版本升级,有些是为了新特性而升级,而有些是有了补丁...
veImageX 演进之路:iOS 高性能图片加载 SDK
同时也支持 LRU 缓存。在收到内存不足的通知时会主动释放内存,缓解内存压力,同时保证线程安全。磁盘缓存方面除了支持最基本的 iOS 系统文件管理 NSFileManager,还支持 LRU 缓存,同时保证线程安全。 整体看,如果 App 内只使用同一种固定的缓存算法的话,由于图片使用场景各不相同,同一种缓存算法无法满足所有场景,缓存命中率就会偏低。除了 SDK 默认支持的缓存算法外,由于内存和磁盘缓存都是由协议定义的,业务也可以根据需求...
