# 一、前言系统设计的核心作用是在业务现实世界和抽象的IT实现之间建立起一道桥梁。与其他行业被物理特性限制所束缚不同,软件世界可以变得无限庞大,而限制软件发展的其实是人的认知能力。所有软件设计服务的目... 不能循环依赖了,循环依赖的情况下,服务将抛出异常无法启动, * @return */ Class parentModule(); /** * 该模块名称 * @return */ String moduleNam...
市场陷入一种用户越来越懂车、车厂却越来越难懂用户的荒诞循环之中。因此对于车企而言,作为数据的载体和直面用户的前端,APP平台的功能性便显得至关重要。 其一,它是用户感知品牌的直接窗口,无论是控制车辆还是了解品牌或是联系企业和整个服务体系,越来越多的用户正在倾向于通过APP来实现;其二,它也是企业感知消费者的重要渠道,能留住用户使用才能产生交互、进而产生数据、进而分析出特征和用户需求、在此基础上的一切变革才...
一旦陷入错误循环,很难迅速纠正问题。基于这些考虑,我们提出了 **AutoWebGLM 框架** 。这是 **一个基于 ChatGLM3-6B 模型的自动网页浏览 Agent 框架** 。与其前身——专注于检索增强的 WebGLM —— 不同,AutoWebGLM 会像人类一样去操作真实的网页,从而能够自主完成复杂的现实世界中的任务。下面是 GPT-3.5-Turbo、GPT-4 和 AutoWebGLM 在多个评测集上效果:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg....
团队希望尽量选择一款可以避免成本无限扩展的计算引擎。 与此同时,团队也希望数据整体成本可控的,服务器成本的增加是线性的,而不是指数的。**●****线性:**数据存储都通过磁盘来进行**●****指数... 非常高的人效以及整体非常好的终端用户查询性能的正向循环。 **/ 架构进化:存算分离 /**------------------ ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/to...
1:无限循环,至任务结束; // 0:有限次循环,循环次数为 PlayTimes 取值为准。 body.setCycleMode(-1); // 推流地址,即直播源或点播视频转推的目标地址。 body.setDstAddr("rtmp://example.mtime.cn/Video/2022/02/04/mp4/190204084208765161.mp4"); // 直播源的拉流地址,拉流来源类型为直播源(Type 为 0)时,为必选参数,最大长度为 1000 个字符。 body.setSrcAddr("http://example.mtime.cn/Video/2003/02/04/...
市场陷入一种用户越来越懂车、车厂却越来越难懂用户的荒诞循环之中。因此对于车企而言,作为数据的载体和直面用户的前端,APP平台的功能性便显得至关重要。 其一,它是用户感知品牌的直接窗口,无论是控制车辆还是了解品牌或是联系企业和整个服务体系,越来越多的用户正在倾向于通过APP来实现;其二,它也是企业感知消费者的重要渠道,能留住用户使用才能产生交互、进而产生数据、进而分析出特征和用户需求、在此基础上的一切变革才...
CycleMode Integer -1 循环模式。当 "Type":0 时,该参数无效,当 "Type":1 时,参数取值及含义如下所示。 -1:表示无限循环,至任务结束; ≥1:取值表示循环的次数。 DstAddr String rtmp://example.mtime.cn/Video/2022/02/04/mp4/190204084208765161.mp4 推流地址 SrcAddr String http://example.mtime.cn/Video/2003/02/04/mp4/190204084208765161.mp4 直播拉流地址。拉流来源类型 type 为直播 0 时返回 SrcAddrS Array of S...
1:无限循环,至任务结束; // 0:有限次循环,循环次数为 PlayTimes 取值为准。 var bodyCycleMode *int32 var bodyCycleModeValue int32 = -1 bodyCycleMode = &bodyCycleModeValue body.CycleMode = bodyCycleMode //推流地址,即直播源或点播视频转推的目标地址。 var bodyDstAddr *string var bodyDstAddrValue string = "rtmp://example.mtime.cn/Video/2022/02/04/mp4/190204084208765161.mp4" bodyDstAddr =...
一旦陷入错误循环,很难迅速纠正问题。基于这些考虑,我们提出了 **AutoWebGLM 框架** 。这是 **一个基于 ChatGLM3-6B 模型的自动网页浏览 Agent 框架** 。与其前身——专注于检索增强的 WebGLM —— 不同,AutoWebGLM 会像人类一样去操作真实的网页,从而能够自主完成复杂的现实世界中的任务。下面是 GPT-3.5-Turbo、GPT-4 和 AutoWebGLM 在多个评测集上效果:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg....
团队希望尽量选择一款可以避免成本无限扩展的计算引擎。 与此同时,团队也希望数据整体成本可控的,服务器成本的增加是线性的,而不是指数的。**●****线性:**数据存储都通过磁盘来进行**●****指数... 非常高的人效以及整体非常好的终端用户查询性能的正向循环。 **/ 架构进化:存算分离 /**------------------ ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/to...
产品的发展技术陷入停滞,效率几乎降为零。此时系统已经变为完全混乱的状态。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/68934b2c09c346478a59ac8f5979d37e~tpl... 因此很容易写出在循环中查库的场景。 **/ 逻辑冗余/分散 /**----------------不同的校验函数都堆积到了一起,这就导致一方面校验函数的单测很难编写,另一方面校验功能难以复用,以至于出现很多校...
让我陷入了对Stable Diffusion的深度研究,尝试多点优化AI生图模型在端侧设备上的 Pipeline性能,以求得”最优解“。回顾那场比赛,我仿佛置身于Stable Diffusion的神秘迷雾之中,追随着技术的脉络,寻找着隐藏在其背... 和循环神经网络(RNN)等结构。在OneFlow中,使用Parallelizer API配置分布式训练,自动处理任务调度、资源并行等问题。同时,为了进一步优化训练过程,在OneFlow中可以使用AutoMixedPrecision API自动进行混合精度训练,...
整个集群都会陷入不可用状态。因此 Name Node 有一套基于 ZKFC 的主从热备的高可用方案。Name Node 还面临着扩展性的问题,单机承载能力始终受限。于是 HDFS 引入了联邦(Federation)机制。一个集群中可以部署多组 Name Node,它们独立维护自己的元数据,共用 Data Node 存储资源。这样,一个 HDFS 集群就可以无限扩展了。但是这种 Federation 机制下,每一组 Name Node 的目录树都互相割裂的。于是又出现了一些解决方案,能够使整个...