safe大规模敏捷

Spring Batch批处理操作与实践

SpringBatch是一个强大的批处理框架，专为处理大规模数据和执行复杂批处理任务而设计。
面朝大海，春不暖，花不开·2025-02-17 14:58

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。
计算机学长·2025-02-17 13:15

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

GBase系列数据库（包括GBase8a、GBase8s和GBase8c）以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能，成为处理大规模数据的理想选择。
big crab·2025-02-17 12:13

TypeScript 与后端开发Node.js

如模块解析方式适合后端）二、编写服务器代码（一）定义路由类型（使用Express等框架）（二）处理请求和响应的类型（包括中间件的类型）1、请求类型处理2、响应类型处理3、中间件类型处理三、数据库交互（一）使用Type-Safe
m0_74825746·2025-02-17 08:01

如何进行存储容量规划？

关于ScaleFlux:ScaleFlux成立于2014年，是大规模
ScaleFlux锐钲·2025-02-17 04:05

高效高并发调度架构

以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度，以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈：通信协议gRPC：基于HTTP/2协议，具有高性能、低延迟的特点，支持二进制序列化
之群害马·2025-02-16 23:59

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

然而，对于大规模数据或高维矩阵，计算和存储的开销非常大，因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。
DuHz·2025-02-16 21:36

一、大模型微调的前沿技术与应用

大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型（如GPT、BERT、T5等）的广泛应用，大模型微调（Fine-Tuning,FT）成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。
伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

揭秘DeepSeek内幕：清华教授剖析AI模型技术原理

在本文中，清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理，并进一步展望大模型技术未来的发展方向。
大模型.·2025-02-16 19:23

电子电气架构---汽车OEM敏捷式集成方案简介

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：屏蔽力是信息过载时代一个人的特殊竞争力，任何消耗你的人和事，多看一眼都是你的不对。非必要不费力证明自己，无利益不试图说服别人，是精神上的节能减排。无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事.而不是让内心的烦躁、焦虑、毁掉你本就不多的热情和定力。时间不知不觉中，快
车载诊断技术·2025-02-16 16:33

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，
SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

软件方法论--课程笔记（整理中）

Introduction（1）软件的4个特性（2）软件产品的2种类型（3）软件过程的4个活动过程（4）软件的6个质量特性C2：软件过程SoftwareProcesses（1）软件过程的模型（2）改进C3：敏捷开发
给bug两拳·2025-02-16 11:01

如何在大规模集群中优化缓存性能？

Hadoop的分布式缓存机制是一种用于在MapReduce任务中高效分发和访问文件的机制。通过分布式缓存，用户可以将小文件（如配置文件、字典文件等）分发到各个计算节点，从而提高任务的执行效率。分布式缓存的工作原理文件上传：用户将需要缓存的文件上传到HDFS（HadoopDistributedFileSystem）。文件路径可以在作业配置中指定。作业提交：在提交MapReduce作业时，用户可以通过
晚夜微雨问海棠呀·2025-02-16 11:53

集群与分片：深入理解及应用实践

分片的定义分片的类型集群与分片的关系集群的应用场景负载均衡高可用性分片的应用场景大数据处理数据库分片集群与分片的架构设计系统架构设计数据存储设计案例分析Hadoop集群Elasticsearch分片性能优化策略集群性能优化分片性能优化挑战和解决方案总结参考资料引言在现代计算系统中，处理大规模数据和提高系统的可靠性已经成为了基础需求
一休哥助手·2025-02-16 09:07

跟着ai辅助学习vue3

比如，Vue3采用了Proxy实现响应式系统，在性能上有显著提升，尤其是在处理大规模数据时，数据劫持的效率更高。
IT、木昜·2025-02-16 08:27

java 缓存篇2

基于slot进行水平分片高可用性部分支持（手动故障转移）高可用性，自动故障转移高可用性，自动故障转移及数据分片配置复杂度低中高扩展性低至中中高适用场景中小规模应用，读多写少需要高可用性且不需要分片的应用大规模分布式应用
dzl84394·2025-02-16 06:48

Elasticsearch和Kibana的安装部署及服务器配置

Elasticsearch和Kibana是一对强大的工具，用于搜索、分析和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化的开源工具。
TpCode·2025-02-16 06:17

ADX物化视图的内存优化与去重策略

在AzureDataExplorer（ADX）中使用物化视图（MaterializedView）时，处理大规模数据集的去重和聚合操作时，可能会遇到内存问题。
t0_54coder·2025-02-16 05:12

滴滴开源新项目Unify：聚焦Flutter与原生通信难题，助力跨端应用落地

目前已在滴滴国际化外卖、滴滴国际化出行司机端等业务中大规模落地，整体交付提效50%+，收益显著。在大规模Flutter跨端场景下，存量的原生业务与增量Flutter业务间的双向通信成为痛点问题。为此，
滴滴技术·2025-02-16 05:10

Line电脑版多开器電腦版多開Line

进入多开管理器2、点击右下角新建模拟器，然后选择“创建模拟器”一鍵轉發#Line電腦版下載#LINE生活圈3、启动对应的模拟器分身帳號#line官方軟體更新#line軟體Line电脑多开软件http://www.safeboxie.com
·2025-02-16 02:07

Memcached服务器UDP反射放大攻击

攻击者可利用这个漏洞来发起大规模的DDoS攻击，从而影响网络正常运行。漏洞的形成原因为Memcache服务器UDP协议支持的方式不安全、默认配置中将UDP端口暴露给外部链接。
weixin_30639719·2025-02-15 20:03

【专题】2024年8月数字化、数智化行业报告合集汇总PDF分享（附原数据表）

与此同时，行业的数字化转型也在如火如荼地进行，数智医疗和数字化敏捷银行等领域正经历着深刻变革，从营销机遇的挖掘到业务模式的重塑，数字化
拓端研究室·2025-02-15 18:48

电脑软件多开器，多开软件

电脑多开支持不限开设更多的tinder电脑版，Tinder客户端，方便统壹管理，开设多少个tinder电脑版，Tinder客户端取决於你的电脑性能配置，壹般普通的都可以下载网址:http://www.safeboxie.com
·2025-02-15 18:22

使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理

使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理技术背景介绍在人工智能的领域中，模型推理的计算资源需求非常高。传统的CPU在处理大规模语言模型（LLM）时效率较低，GPU成为了首选。
qahaj·2025-02-15 07:54

分布式存储--大规模订单架构设计

架构一：MySQL+HBase+ElasticsearchMySQL存储实时订单，HBase存储历史订单，Elasticsearch实现订单的多维度搜索。架构复杂，运维维护成本高架构二：MySQL+TablestoreTablestore其实是HBase+Elasticsearch，既能存储大量数据，也能全文搜索架构三：分布式数据库TiDB+全文搜索功能参考文章
梦江河·2025-02-15 03:50

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

此外，CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型，实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
沃恩智慧·2025-02-15 03:15

站群服务器和普通服务器有哪些不同之处？

站群服务器是一个集中管理工具，可以允许网站管理员同时管理多个网站，但是不要管理员登录每一个网站的后台，在站群模式下，网站管理员通过一个或者多个服务器来托管大量的子站点，可以支持大规模网站的集中管理和优化
wanhengidc·2025-02-15 01:29

数据结构与算法篇--时间复杂度推导思路

渐近复杂度计算速度输入规模丢掉低阶项和常系数计算成本--------->运行时间--------->时间复杂度------------------>渐近时间复杂度关注点变化：绝对运行时间->运行时间的变化趋势->运行时间在大规模输入下的变化趋势好处
haoly1989·2025-02-15 00:57

NSLock 详解

1.NSLock的基本使用1）lock和unlock@interfaceSafeCounter:NSObject@property(nonatomic,strong)NSLock*lock;@property
gp103·2025-02-14 23:21

测试基础知识

易用性测试、兼容性测试、安全性测试、安装测试（单元测试：在编码过程中，对每个小程序单元测试）（集成测试：将单元集成在一起后，可称为组件）回归测试、冒烟测试、随机测试（冒烟测试：是指在对一个新版本进行系统大规模的测试之前
程序宅·2025-02-14 19:13

《敏捷团队必备：高效任务分配工具》

任务分配不合理？这些痛点你中了吗[]()在团队协作中，任务分配不合理就像一颗隐藏的定时炸弹，随时可能引发一系列问题。许多项目在推进过程中，由于任务分配的不合理，导致资源浪费严重。例如，将一个需要专业技术知识的任务分配给了没有相关经验的成员，不仅任务完成质量差，还浪费了大量的时间和人力成本。据相关数据显示，在因任务分配不合理导致失败的项目中，资源浪费的平均比例高达30%。不合理的任务分配还常常导致项
·2025-02-14 18:28

2023年研究生数学建模竞赛优秀论文汇总

A题：WLAN网络信道接入机制建模B题：DFT类矩阵的整数分解逼近：解析与优化方法C题：大规模创新类竞赛评审方案研究D题：区域双碳目标与路径规划研究E题：出血性脑卒中临床智能诊疗模型的建立F题：强对流降水临近预报收集的历年研究生数学建模竞赛代码
Xiaoxll12·2025-02-14 18:05

《敏捷团队必备：高效任务分配工具》

任务分配不合理？这些痛点你中了吗[]()在团队协作中，任务分配不合理就像一颗隐藏的定时炸弹，随时可能引发一系列问题。许多项目在推进过程中，由于任务分配的不合理，导致资源浪费严重。例如，将一个需要专业技术知识的任务分配给了没有相关经验的成员，不仅任务完成质量差，还浪费了大量的时间和人力成本。据相关数据显示，在因任务分配不合理导致失败的项目中，资源浪费的平均比例高达30%。不合理的任务分配还常常导致项
·2025-02-14 17:25

开源 APM 性能检测系统与架构

目前市面的系统基本都是参考Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统）来做的。
老黄浅谈质量·2025-02-14 15:17

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型
AI天才研究院·2025-02-14 15:43

Java进阶必读书籍推荐

如何编写卓越的代码》，《重构改善既有代码的设计》，《驱动测试开发byExample》三java架构师之路《ExpertOne-on-OneJ2EEDesignandDevelopment》，《企业应用架构模式》，《敏捷软件开发原则
m0_74824054·2025-02-14 14:40

Git下载和配置（多账号敏捷版）

Git下载和配置（多账号敏捷版）背景想一个Git同时操作Gitee、GitHub、GitLab下载Githttps://git-scm.com/download/win安装Git无脑下一步配置Git多账号配置
spider-clown·2025-02-14 12:53

内点法在线性规划中的应用：从理论到实践

这种方法最早由Karmarkar在1984年提出，为大规模优化问题提供了一个多项式时间的解决方案。本文将深入探讨内点法的原理和实现，并通过实例展示其在实际优化问题中的应用。2.理论基础2.1线性规划
ningaiiii·2025-02-14 12:50

大模型稀疏动态架构

大模型稀疏动态架构是一种用于构建大规模人工智能模型的先进架构，整体提高了模型的效率、灵活性和性能。
deepdata_cn·2025-02-14 11:17

企业有必要自己将DeepSeek部署到本地吗？

而对中小型企业而言，云端SaaS模式在运维成本和敏捷性上更具优势。下文将围绕技术决策的底层
易成技术团队·2025-02-14 10:06

2024-2025年主流的开源向量数据库推荐

以下是2024-2025年主流的开源向量数据库推荐，涵盖其核心功能和应用场景：1.Milvus特点：专为大规模向量搜索设计，支持万亿级向量数据集的毫秒级搜索，适用于图像搜索、聊天机器人、化学结构搜索等场景
大囚长·2025-02-14 09:32

惊天巨变！OceanBase云数据库直接“杀疯了”，传统数据库瑟瑟发抖？

随着互联网、金融科技、物联网等领域的飞速发展，对云数据库的要求也越来越高，不仅要能应对高并发、大规模数据的处理，还要具备强大的安全防护和灵活的扩展性。
盼达思文体科创·2025-02-14 09:32

【OceanBases系列文章】OceanBase集群架构

OceanBase核心技术能力完全自主研发：代码级可控，大规模金融场景10年可靠性验证原生分布式：全量数据校验实现数据一致性、数据不丢失、高可用、平滑扩展单机分布式一体化：一体化架构突破高性能和高可用，
学弟Craze·2025-02-14 09:30

list_for_each，list_for_each_entry和list_for_each_entry_safe

比较共同点1.list_for_each和list_for_each_entry都是遍历链表的两个宏，本质上都是for循环。2.他们做的事情本质上都一样，A.获取链表头，B.判断链表项是不是链表头，C.指向链表的下一项。3.他们的区别：list_for_each遍历的链表，其链表项不属于某个结构体。或者说不关心它是不是包含在某个结构体中。区别1.list_for_each_entry遍历的链表，其
Wang20122013·2025-02-14 07:17

list_for_each_entry_safe 简介

list_for_each_entry_safe是Linux内核中用于遍历链表的一个宏，特别适用于在遍历过程中可能需要删除链表节点的场景。
leoufung·2025-02-14 07:44

GPU（Graphics Processing Unit）详解

与CPU（中央处理器）不同，GPU通过大规模并行架构实现高效处理海量数据，尤其在处理规则化、高并发任务时性能显著优于CPU。
美好的事情总会发生·2025-02-14 03:32

阿里巴巴“大中台“战略（合）在2015年缔造双11奇迹，2021年又拆分为六大业务集团（分），组织敏捷度提升40%

阿里巴巴的"大中台"战略与后续组织变革体现了其在不同发展阶段对敏捷性的探索。
百态老人·2025-02-14 03:27

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。
香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D

四卡RTX5080VS两卡RTX5090D：AI大模型性能比拼实践与思考本文主要从算力、显存、多卡扩展效率以及性价比等多个角度，分析在部署和训练大规模AI模型时，采用四卡RTX5080方案与两卡RTX5090D
weixin_40941102·2025-02-14 01:47

海云安开发者智能助手（D10）全面接入DeepSeek，赋能开发者安全高效编码新范式

数据显示，通过DeepSeekR1模型的优化与蒸馏，D10在代码缺陷检测、组件风险分析、智能编码等核心场景的综合效率提升超20%，运营成本降低35%，为全球开发者提供更精准、更轻量、更敏捷的智能开发安全解决方案
海云安·2025-02-14 00:13
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他