大渡口区VPS有哪些
社区干货
企享云联合集简云发布财税智能组件,实现无代码集成数百款应用
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666805&x-signature=vPsRp4yBSU3rfBnpSb6oCoSGhNE%3D) **PART.****2** **合作背景**企业的客户信息,订单信息,审批信息等往往在很多 **不同的系统**里,比如CRM系统,表单系统,电商系统等等,这些软件系统需要与企享云软件进行对接,才能最大化信息的价值,实现数据有效整合,提高发票管理的效率。或者您需要将企享云中的数据同步到您的OA系统中,短信系统中,这也...
火山引擎开发者社区技术大讲堂第二期 QA 回顾第二弹 —— AR
#### Q:AR 在文旅上会有哪些应用场景呢?在文旅上面的话,最典型是 AR 云,它炒得也比较火,就像 VPS 一样的。比如 Google 在之前举办的大会上也发布了这个能力。游客去相应的景点进行拍摄时,能够在景区里面看到各种好玩的特效。这个特效不仅是景区提前设置的,游客也可以进行创作。那游客在景区里创作特效之后,好友过来进行拍摄也一样能看到特效,能够多人互动,是非常有趣的一个点。 除此之外,如果景区有一些虚拟的 IP 需要运营的话,...
干货|什么是瞬态集群?解读火山引擎EMR Stateless 的创新理念以及应用
它们两个之间有什么典型的差异点?首先,存算分离其实是 EMR 2.0 时代的产物。到了Stateless的环境下,首先保留了所有EMR 2.0 里的一些 feature 。而在新的这一层...
唯快不破,揭秘安卓 AOSP 系统构建提速 50% 的黑科技
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753230&x-signature=190L8s5vPSuKkRxIFmO6RswAsto%3D)对于不同场景、不同版本的提效情况,我们也做了测试(基于 48 core ECS 本地服务器),详细数据如下:
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超低延时直播技术演进之路-进化篇
每一帧首个 RTP 包和 VPS/SPS/PPS 包通过 RFC5285-Header-Extension 扩展头携带该帧的 CTS 值,通过 PTS = DTS + CTS 计算当前帧的时间戳。用于启播快速音画同步和播放器播控逻辑精准音画同步。 - a=extmap:21 uri:webrtc:rtc:rtp-hdrext:video:frame-seq-range 扩展头携带帧的起始/结束序号:如果首帧的前几个包丢失,那么可根据起始序号快速发起重传加快首帧;如果当前帧的后几个包丢失,那么可根据该帧的结束序号快速...
大模型--未来的智能方向|社区征文
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9a1e34fb878a491aa12d59360dd018ba~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666836&x-signature=%2FNDUvqv%2BYTooudMtT7uJjNL7oCA%3D)# **一:什么是大模型**大模型是大规模语言模型(Large Language Model)的简称 -- 指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数...
干货|数字平台的治理:以A/B测试平台在字节跳动的实践为例
字节跳动A/B测试产品的成功与Libra平台的有效治理息息相关。 **本文围绕Libra实验平台的例子具体解读数字平台的治理问题。**  A/B测试是一种在线实验,指的是将线上流量随...
【iOS-Swif】拍摄&基础编辑 含 UI 接入文档
VPsgrlpH5KnBe/bX4jDLgP4FUWG4jl/YroGO0ETSwUWboldc6ia45pgcOCibQ9Gx/PmGdP2JzYx6QyImo3TwbDrhWhCMqYtKgwpPo+UD9lh4Q==" /// {zh} 可选配置:根据需要的功能,联系火山引擎提供 {en} Optional: According to the required functions, contact Volcano Engine to provide config.subtitleAppId = "" config.subtitleToken = "" config.volcAccessKey = "" config.volcSecretKey = "" CKEditorEngine.shared().s...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
我先来简单说说我们为什么采用transformer结构,即transformer结构有什么优势呢?在NLP中,在transformer出现之前,主流的框架是RNN和LSTM,但这些框架都有一个共同的缺陷,就是程序难以并行化。举个例子,我们期望用RNN来... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580485&x-signature=n4IS%2Btko%2BdU2dvpS0Fdpg2SFczU%3D) 这里不知道大家能否明白,我当时看这部分时还是有所困惑的,即我们的任务不是将“我有一只猫”翻译成“I have a cat...
亿级用户背后的字节跳动云原生计算最佳实践
目前每天大概有10w+ Flink Batch 作业运行。 **消息处理峰值90亿 QPS** 截至目前,字节跳动业务流式作业数量已经达到4万个,其中 SQL 作业占30%,随着 Flink S...
字节跳动湖平台在批计算和特征场景的实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494076&x-signature=73xgvPSZ%2Bc0zaSL4HOLVhIX0Tyk%3D)从上图可以看出,使用 Iceberg COW( Copy on Write )方式进行特征回填,通过 BackFill 任务将原快照中的数据全部读出,然后添加新列写出到新的 Data File 中,并生成新的快照。这种方式的缺点在于,仅仅新增一列数据的写入,却需要整体数据全部读出后再全部写回,浪费了大量的计算资源和存储资源;因此,我们基于开源的 Iceberg 自研了一种 MOR( Me...
Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494041&x-signature=U5YK%2FuCvPswE6s8U0qOhjAEda1o%3D)推荐系统数据链路抽象图在流式链路中,我们接收用户请求,获得用户的实时在线特征,这些实时在线特征经过实时的流式处理之后,再结合在线特征库,就可以得到一个比较庞大的特征组。随后,将整个特征组输入到在线预测模型中,就可以得到预测的结果,从而实时地为用户推荐信息流。同时,这些特征也会被存入离线存储(如 HDFS)中,后续会利用这些...
集简云数据表公测上线,邀您体验
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666819&x-signature=ahBuceb0d7sjGW5u9vpshjziPQg%3D)此处我们添加了数值类型的客户序号字段,文本类型的客户姓名、客户公司字段,手机号类型的联系方...
