那你从事的就不是机械性的工作。也就是说如果你想做成一款优秀的产品(不论公司还是个人)你就必须要有产品的思维和知识,而不是只是去充当挖水沟的工人。一位真正优秀的编程开发人员,除了怀有对计算机科学的热情和... vercel目前正在研究一个可以自动生成前端组件的工具,现在已经是处于 beta 阶段了。你只要进行需求描述,v0就会根据的你的需求描述生成组件的代码,你还可以进行反复的修改,直到令你满意。而且它的样式是基于Tailwi...
这个工作如何迁移到云上?比如 API gateway,Spring Cloud Gateway 提供了很多能力,允许通过 filter 做很多开发,以完成自己的业务逻辑。Kubernetes 是怎么实现的呢?它选择了更大的一个场景,把整个生态开源出来了。... 要花很多时间去研究 Keyclock 有没有 API 接口,Spring Cloud 要如何接入等。类似这种很通用的功能,可以考虑使用开源产品来直接替换。### Service MeshService Mesh 是另外一个更激动人心的话题,也是现在大家都...
“所有的 Storm 任务都是在开发机上用脚本提交,运维平台处于非常原始的状态。如果 Storm 集群故障,作业都无法自动恢复,甚至无法找到所有存量作业。”张光辉对此记忆犹新。话虽这么说,但谁也别嫌弃谁。那时张光... 工作进展很是缓慢。“只有两个人,Oncall 轮流值周。不用值周的时候,往往都在解决上一周 Oncall 遗留的问题。”张光辉如此形容。张光辉不得不一边扩充人员,一边与数据集成团队着手构建 SQL 平台。李本超正是这...
这个工作如何迁移到云上?比如 API gateway,Spring Cloud Gateway 提供了很多能力,允许通过 filter 做很多开发,以完成自己的业务逻辑。Kubernetes 是怎么实现的呢?它选择了更大的一个场景,把整个生态 **开源** ... 要花很多时间去研究 Keyclock 有没有 API 接口,Spring Cloud 要如何接入等。 **类似这种很通用的功能,可以考虑使用开源产品来直接替换** 。**Service Mesh**Service Mesh 是另外一个更激动人心的话题,也是...
字节跳动和火山引擎团队在此次大会上进行了 7 个分享—— [KubeCon 2023 | 字节跳动是怎么为 AI 打造云原生基础设施的](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMTQyNzI4OQ==&mid=2247485568&idx=1&sn=143ac2721f180... 人工智能芯片研究报告首先左边这张图来自人工智能芯片研究报告, 从这张图可以看到,神经网络目前为止在历史上经过三个阶段,每个阶段的发展,都和算力供应的提升有很大的关系:* 第一阶段,由于当时 C...
其他开源组件测试最大的问题,就是出现问题后,不知道在哪里找到解决问题的方案。ByConity 这点就做的很好。我们上手 ByConity 也是通过这个测试开始的。除了 TPC-DS 之外,我们还搭建场景进行了 demo 测试,主要用于... HDFS 是一个比较复杂的系统,需要专门的运维人员进行集群管理和维护- ByConity 集群搭建过程较为繁琐,学习成本较高- ByConity 集群依赖的组件较多,server、read worker 、write worker 等组件对机器配置要求较...
需要专业的技术人员介入等。 为了解决上述问题,云原生数仓(以下简称云数仓)应运而生。 与传统方案不同的是:云数仓借助于云平台的基础资源,实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,从而达到 Pay as y... 提出了极大的技术挑战。 第一个挑战是数据量。精细化营销所筛选的人群包以及人群基数都是巨大的,做交并补计算所需的大量数据导致查询复杂度高,找定向人群的难度就像是在海洋中寻找一颗特定的珍珠,无疑需要性...
研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外,针对图像去雾开发了大量方法,并狠狠地推动了技术发展水平。比如基于大模型下的最新提出注意力机制,能够使模型能够自适应地为感兴趣的特征分配更多的权重。用浅显易懂的话来...
大模型的技术心得 在今年我从事的工作中,人脸识别项目占了很大的比重,最先进的面部识别算法是使用数百万张图像进行训练的。通过互联网作为资源,面部图像是相对容易获得的,但是这些图像中的语义分布通常非常不平衡。例如,大多数可用的照片都是微笑的主体的正面肖像,包含大姿势的图像相对较少,姿势的稳定性目前被认为是人脸识别工作面临的最大挑战之一。 最近研究人员提出的基于大数据和大模型的生成对抗网络对人脸识别成功...
到这里你或许明白了我们的目标就是寻找一个变化矩阵Q。那么这个Q又是怎么寻找的呢,其实呢,这个Q矩阵是训练出来的。一开始,有一种神经网络语言模型,叫做NNLM,它在完成它的任务的时候产生了一种副产物,这个副产物就是这个矩阵Q。【这里我们不细讲了,大家感兴趣的去了解一下,资料很多】后面人们发现这个副产物挺好用,因为可以进行Word Embedding,将词变成词向量嘛。于是科研人员就进一步研究,设计出了Word2Vec模型,这个模型是专门用...
**开源是什么?开源社区的运作模式又是怎样的?**1. ***开源是一个很好的协作模式,国内开源氛围也日渐浓厚,你如何看待开源这件事?***每家公司对新技术、新组件等是保持一定需求的,但如果每家公司都自己研发一套,就会进入重复造轮子的情况。除此之外,不同公司对新技术投入也不一致,这种情况下就会白白消耗一个阶段的生产力,还可能出现各种各样良莠不齐的产品。技术开源能够很好降低引入新技术的成本,并且可以让有该类...
自然语言处理的许多最新进展都依赖于大型预训练语言模型。然而,这一领域的快速科学进步是不可能的没有开放获取的 LLM,这开放获取 LLM 的主要优势在于,研究人员可以在本地部署它们并在使用专有 API 无法实现的方式。 随着大型语言模型 (LLM) 的广泛采用,许多深入学习从业者正在寻找运行这些模型的策略有效。其中一种策略是使用稀疏专家混合 (MoE) —只有一小部分模型层处于活动状态的模型体系结构类型任何给定的输入。此属性允许基...
读完了杜军大佬的《k8s网络权威指南》- 读完[Kubernetes 存储](https://www.qikqiak.com/k8strain/storage/local/) 博客网络和存储只是刚入门### Golang 精进- 读完华为任洪彩大佬的《Go语言专家编程》- 整理了自己写的项目代码,总结了关于并发编程的一些最佳实践- 学习了 毛剑大佬的 Go进阶训练营- 熟悉了 Go-zero 框架Go语言如何精进,应该是如何用 Go 语言写后端项目。进而如何进行微服务的治理和运维。目前 Go ...