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MySQL 进阶：运维与架构 - 从主从复制到链式复制

然而，随着业务规模的扩大和复杂度的增加，单一的主从复制架构可能无法满足更高的需求。因此，链式复制作为一种扩展形式，逐渐成为数据库架构师们关注的重点。

墨夶·2025-01-20 01:10

Java中的NIO到底是什么

NIO提供了更高效的文件和网络IO操作，能够更好地满足高并发和大规模数据传输的需求。本文将详细阐述什么是NIO，为什么需要NIO，NIO解决的编程场景，以及NIO的主要框架及其应用场景。

Ceramist·2025-01-19 20:25

常见的图形库对比 Echarts Highcharts AntV

图形库图形库特点图表类型适用场景依赖项官网/文档ECharts功能丰富，支持大规模数据，交互性强折线图、柱状图、饼图、地图、雷达图、散点图、热力图等复杂数据可视化无https://echarts.apache.org

·2025-01-19 19:59

Python 网络爬虫高级教程：分布式爬取与大规模数据处理

本篇博客将带你迈向网络爬虫的高级阶段，学习分布式爬取、大规模数据处理以及性能优化。一、分布式爬虫的概念1.什么是分布式爬虫？分布式爬虫是指通过多个节点协作完成大规模网页爬取任务的爬虫架构。

Milk夜雨·2025-01-19 18:15

网络爬虫——分布式爬虫架构

分布式爬虫通过任务分发、多节点协作以及结果整合，成为解决大规模数据抓取任务的核心手段。

好看资源分享·2025-01-19 18:40

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

Java实现归并排序算法详解及优化

引言归并排序（MergeSort）是一种有效、稳定且常用的排序算法，尤其在处理大规模数据时表现良好。

捕风捉你·2025-01-19 10:08

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

大规模可观测性揭秘：Netflix 如何通过标题玩转全球内容发布？

1导言在Netflix，我们每月管理着上千个全球内容发布项目，每年的投资额高达数十亿美元。确保每部影片在我们平台上的成功和可发现性是我们的首要任务，因为我们的目标是将每个故事与合适的受众联系起来，让我们的会员满意。为了实现这一目标，我们致力于建立强大的系统，提供全面的可观察性，使我们能够对我们服务中的每个标题负全责。2可观测性的挑战作为工程师，我们习惯跟踪错误率、延迟和CPU利用率等系统指标，但对

·2025-01-19 06:33

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

把研发中心建到德国慕尼黑！中国智能车的诺曼底登陆开始了

不久前的理想AITalk上，李想称要“做一家人工智能企业”，当前大规模的技术加码，就是在一步步兑现。

·2025-01-19 06:00

芯片设计、关键计算用什么服务器配置呢？

芯片设计、关键计算任务分析、软件以及服务器/存储硬件配置芯片设计初创公司的团队规模取决于项目的需求、预算和公司的战略目标。

深度学习服务器·2025-01-19 06:58

关于大规模实时数仓搭建，我有几条心得...

闲鱼从2014年诞生到现在七整年间持续增长，在这高速增长的背后带来的是每天近百亿的曝光点击浏览等数据，在这些数据规模如此庞大的背后也会带来诸多关于实时性的问题：•用户反馈商品曝光异常，如何快速定位？

闲鱼技术·2025-01-19 06:28

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充，将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

前端工程师可以分成 4 种，你属于哪一种？

根据团队规模，他们可能会与其他前端工程师一起工作，但更多情况下，他们是后端工程师团

前端小林·2025-01-19 06:52

做商城系统，是选择SaaS还是源码？

做商城系统时，选择SaaS还是源码各有优劣，需要综合考虑多个因素，以下是详细的对比分析：成本方面SaaS：前期投入成本低，通常以订阅模式付费，一般每月几百元到数千元不等，具体取决于功能和使用规模。

hunzi_1·2025-01-19 06:21

解析一体式IO与分布式IO：从架构到应用

它们不仅负责数据的采集和控制指令的发送，还直接影响到系统的灵活性、可靠性和成本效益。明达技术将为您介绍一体式IO和分布式IO在架构及应用层的主要区别，帮助您更好地理解这两种技术。

明达技术·2025-01-19 05:18

NVIDIA发布企业级硬件 AI 参考架构

NVIDIA发布企业级硬件AI参考架构NVIDIA英伟达在OCP峰会后发布了许多AI参考架构，#GPU服务器#供应商与Nvidia合作开发了大规模部署NvidiaAI硬件所需的基础设施硬件，近日Nvidia

深度学习服务器·2025-01-19 05:45

Python调用通义千问qwen2.5模型步骤

Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。

我就是全世界·2025-01-19 05:15

选择saas 还是源码主要考虑

公司业务规模：小型企业可能会发现SaaS提供的即用型解决方案更符合其需求，而大型企业可能需要源码以实现更高的定制性和控制权。

hunzi_1·2025-01-19 05:14

单体式架构，集群，分布式架构有什么区别

但是当业务规模变得复杂以后，就会暴露他的缺点缺点：1.编译和启动的速度会变慢2.代码冲突3.单个数据库存储能力有限4.很难在进行扩展虽然有缺点，但是他肯定还是有自己的优点的优点1.开发测试简单部署方便2

highfish920·2025-01-18 23:52

机器学习02-发展历史补充

统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000年代初期）3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】（2000年代中期至2010年代初期）4-大规模数据和分布式计算

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

文心一言是中国百度公司研发的大规模语言模型，它有超多的参数，就像一个超级大脑，特别擅长理解并生成中文内容。在聊天啊、写文章啊、答题这些任务上表现不错，对中国文化和国情有更深的理解和适应能力。

周盛欢·2025-01-18 18:54

【LLM】大语言模型（LLMs）

它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。

林九生·2025-01-18 17:21

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定，成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据

XianxinMao·2025-01-18 17:16

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

GPT-4的技术亮点1.规模与深度的进一步提升GPT-4的规模比前代模型更大，训练数据量和

少林码僧·2025-01-18 16:12

Python编程与在线医疗平台数据挖掘与数据应用交互性研究

Allen_LVyingbo·2025-01-18 13:48

阿里巴巴商品搜索结果页结构复杂吗？

以下是对阿里巴巴商品搜索结果页结构的分析：一、返回值的主要组成部分（一）商品总数（totalItems）表示搜索到的商品总数，这一数值直接反映了搜索结果的规模。

小爬虫程序猿·2025-01-18 10:01

LargeAD：用于自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练

25年1月来自新加坡国立大学、南京航空航天、德国Bremerhaven技术大学、上海AI实验室、香港科技大学和香港大学的论文“LargeAD:Large-ScaleCross-SensorDataPretrainingforAutonomousDriving”。视觉基础模型(VFM)的最新进展彻底改变2D视觉感知，但它们在3D场景理解方面的潜力，特别是在自动驾驶应用中的潜力仍未得到充分探索。Lar

硅谷秋水·2025-01-18 10:27

告诉你为什么数据要取对数

例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。

LensonYuan·2025-01-18 08:10

你认为最好的排序算法是什么？

•对于大规模数据排序，快速排序的速度通常比其他O

silver687·2025-01-18 07:32

Node.js Express与MongoDB博客系统开发实战

项目强调了Node.js的异步I/O和事件驱动特性，以及MongoDB处理大规模、复杂数据集的能力，适合进行毕业设计等综合性开发任务。1.Node.js技术介绍与应用Node.

凯二七·2025-01-18 05:19

时间复杂度分为几种

hashsethashmap数组下标O(logN)折半查找树形遍历O(N)list查询值数组查询值O(NlogN)进阶排序快排堆排归并O(N^2)简单排序冒泡插入选择ChatGPT时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而变化的度量

青云游子·2025-01-18 02:58

PostgreSQL 语法

PostgreSQL是一个功能强大的开源关系型数据库管理系统，它具有高度的可扩展性、稳定性和安全性，适用于各种规模的应用场景。

lly202406·2025-01-18 02:23

传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈”

传统数据湖和数据仓库的**“中心化瓶颈”**，主要是由于其架构设计和治理模式的局限性，无法有效应对现代企业中数据规模的快速增长和组织复杂性。

PersistDZ·2025-01-18 00:45

高防是什么，DDos是什么

高防服务器高防服务器是指具备高防御能力的服务器，能够抵御大规模的DDoS攻击。这些服务器通常位于具备高带宽和高防御能力的数据中心，可以有效地过滤恶意流量，确保正常的业务运行。

不正经随记·2025-01-18 00:44

AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读

一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调

百度_开发者中心·2025-01-18 00:41

【游戏设计原理】67 - 规模经济

规模经济描述了游戏设计中微观经济学和宏观经济学在经济系统中的作用和表现，以及它们如何影响游戏的设计和玩家体验：微观与宏观的区分：微观经济学关注个体的选择和行为，其核心在于小层面的细节。

tealcwu·2025-01-18 00:39

使用分库分表技术，解决了亿级订单数据存储问题?思维导图代码示例（java 架构)

分库分表技术是解决大规模数据存储问题的一种常见策略，特别是在处理亿级订单数据时。通过将数据分散到多个数据库和表中，可以有效地提高系统的可扩展性和性能。

用心去追梦·2025-01-17 23:37

GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱

告别昂贵的OpenAPI模型，拥抱使用Ollama进行高效、具有成本效益的本地推理！研究论文有关GraphRAG实现的更多详细信息，请参阅GraphRAG论文。

ericliu2017·2025-01-17 21:07

Kubernetes 为什么减少对 Docker 的依赖：容器运行时演进背后的技术考量

Docker推动了容器化技术的普及，而Kubernetes则为大规模容器编排和自动化管理提供了强有力的支持。

·2025-01-17 20:09

最新｜2024中国算力发展报告：算力发展将迈向新高度

截至2023年底，全球算力总规模已达到910EFLOPS（FP32），同比增长40%，呈现出高速增长态势。这一增长背后，以大模型为主的智算爆发成为主要驱动力，引领了新一波算力发展浪潮。

·2025-01-17 19:05

.NET用C#导入Excel到数据库

尤其在企业级应用中，Excel作为数据输入和初步整理的工具非常普遍，但其功能对于复杂查询、大规模数据管理和跨部门的数据共享来说有所局限。

·2025-01-17 19:04

数智化转型 | 星环科技助力构建企业级AI知识库，驱动企业创新发展

随着单位规模的扩大，知识的体量得以迅速增长，并零散分布在各个部门、系统和甚至员工个人电脑中，检索和协调知识需要花费大量的时间和人力；并且由于这些文件的格式与模态均并不相同，员工难以高效从已有的知识中获取想要了解的信息

·2025-01-17 19:31

华为云开源项目Sermant正式成为CNCF官方项目

Sermant是华为云在微服务治理技术领域多年的技术积累和丰富的实践经验孵化而来，致力于解决大规模微服务体系结构中的服务治理技术挑战，帮助企业以非侵入高性能的方式接入丰富的服务治理功能，促进微服务架构