能力说明:
掌握企业中如何利用常见工具,进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面,熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap,具备开发高级交互网页的能力,具备基于移动设备的Web前端开发,以及Node.js服务器端开发技能。
能力说明:
熟练掌握Docker各类高级特性,包括容器数据卷、DockerFile构建等;熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像,并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。
能力说明:
熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等,熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术,可进行Web服务器(Nginx),以及数据库(My SQL)的搭建、配置、应用,可根据需求编写Shell脚本,通过常用工具进行linux服务器自动化运维。
能力说明:
掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧,包括索引策略、innodb和myisam存储引擎,熟悉MySQL锁机制,能熟练配置MySQL主从复制,熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置,并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。
某政企事业单位运维工程师,主要从事系统运维工作,同时兼顾教育行业、企业等src安全漏洞挖掘,曾获全国行业网络安全大赛二等奖。
PolarDB-PG是阿里云的一款云原生关系型数据库,100%兼容PostgreSQL,支持Oracle语法,采用Shared-Storage存储计算分离架构,提供极致弹性、毫秒级延迟的HTAP能力。具备高可用、高可靠和弹性扩展特性,支持单机、存储计算分离和X-Paxos三节点等多种部署形态。通过Docker可快速部署实例,包括单节点、一主一备和HTAP(一主两备)实例。此外,文章还介绍了在ECS上使用ESSD云盘搭建PolarDB-PG的详细步骤,适合开发和测试环境。
PolarDB-X是阿里巴巴自研的高性能云原生分布式数据库,基于共享存储的Shared-nothing架构,支持MySQL生态,具备金融级高可用、分布式水平扩展、HTAP混合负载等能力。它通过CN(计算节点)和DN(存储节点)实现计算与存储分离,保证数据强一致性,并支持全局二级索引和多主多写。PolarDB-X开源版提供更高程度的定制化和控制权,适合追求技术自主性和成本优化的开发者。部署方式包括RPM包、PXD工具和Kubernetes,其中PXD工具提供了一键部署的便利性。
在数字经济时代,数据库成为企业命脉,面对爆炸式增长的数据,企业面临管理挑战。云原生和Serverless技术革新数据库领域,PolarDB PG Serverless作为阿里云的云原生数据库解决方案,融合Serverless与PostgreSQL,实现自动弹性扩展,按需计费,降低运维成本。它通过计算与存储分离技术,提供高可用性、灾备策略和简化运维。PolarDB PG Serverless智能应变业务峰值,实时监控与调整资源,确保性能稳定。通过免费体验,用户可观察其弹性性能和价格力,感受技术优势。
云效是一款企业级持续集成和持续交付工具,提供免费、高可用的服务,集成阿里云多种服务,支持蓝绿、分批、金丝雀等发布策略。其亮点包括快速定位问题、节省维护成本、丰富的企业级特性及与团队协作的契合。基础版和高级版分别针对小型企业和大规模团队,提供不同功能和服务。此外,云效对比Jenkins在集成阿里云服务和易用性上有优势。通过实战演示了云效在ECS和K8s上的快速部署流程,以及代码质量检测和AI智能排查功能,展示了其在DevOps流程中的高效和便捷,适合不同规模的企业使用。本文撰写用时5小时,请各位看官帮忙多多支持,如有建议也请一并给出,您的建议能帮助我下一篇更加出色。
阿里云推出AI面部驱动工具EMO,可在通义APP的【全民舞台】体验。用户上传图片,选择模板即可生成动态说话效果。目前模板丰富,包括《野狼Disco》等,但因体验者众多,生成时间约10分钟。EMO由阿里集团智能计算研究院研发,能根据音频生成逼真的表情和头部动作视频,保持人物身份一致,支持跨语言和风格。技术原理涉及深度学习和面部识别,有望应用于影视、教育等领域,但也面临隐私和伦理挑战。官方尚未开源模型和源码,期待未来改进和社区发展。
云效持续集成流水线Flow是阿里云提供的企业级CICD工具,免费且注册即用。它具备高可用性、免运维、深度集成阿里云服务、多样化发布策略及丰富的企业级特性。产品亮点包括智能排查功能,能快速定位问题,提高问题解决效率。云效Flow支持一站式DevOps流程,适用于各种规模的企业,助力实现高效、高质量的软件交付。现在即可免费试用,体验智能CICD解决方案。
参与开放原子基金会的[龙蜥社区Alibaba Cloud Linux实践操作学习赛](https://competition.atomgit.com/competitionInfo),获取电子证书。报名后,按照提供的链接完成简单实验,成果提交至AtomGit并加入钉钉群。实验包括在ECS Intel实例上部署GPT-2语言模型,需安装PyTorch等软件,预训练模型已预先下载。完成实验后在指定仓库提交结果,并填写信息收集表。
本文是龙蜥操作系统(Anolis OS) 8.4 的安装指南,用户可以从[龙蜥社区下载页面](https://openanolis.cn/download)获取ISO镜像。安装方法包括物理机的光驱和USB闪存方式,以及虚拟机中的VMware Workstation Pro设置。安装过程涉及选择语言、配置安装目标、选择软件集合和内核,设置Root密码及创建新用户。安装完成后,可通过文本模式或图形化界面验证系统版本,如Anolis OS 8.4,标志着安装成功。
实验地址:</adc/scenario/65e54c7876324bbe9e1fb18665719179> 本文档指导在阿里云上构建跨地域的网络环境,涉及杭州和北京两个地域。任务包括创建VPC、交换机、ECS实例,配置VPC对等连接,以及设置安全组和网络ACL规则以实现特定服务间的互访。例如,允许北京的研发服务器ECS-DEV访问杭州的文件服务器ECS-FS的SSH服务,ECS-FS访问ECS-WEB01的SSH服务,ECS-WEB01访问ECS-DB01的MySQL服务,并确保ECS-WEB03对外提供HTTP服务。
【3月更文挑战第3天】刚加完班又去南京出差了,实在是太忙了。。。。
【3月更文挑战第2天】网络基础笔记(加班了几天,中途耽搁了,预计推迟6天),这篇借鉴了之前师兄的笔记,边听边记笔记实在是太慢了。
Ollama是开源工具,简化了在本地运行大型语言模型(ile优化模型运行,支持GPU使用和热加载。它轻量、易用,可在Mac和Linux上通过Docker快速部署。AnythingLLM是Mintplex Labs的文档聊天机器人,支持多用户、多种文档格式,提供对话和查询模式,内置向量数据库,可高效管理大模型和文档。它也是开源的,能与Ollama结合使用,提供安全、低成本的LLM体验。这两款工具旨在促进本地高效利用和管理LLMs。
作者目前已考取阿里云的ACP,可以说对阿里云的产品有了基础的了解,出于个人能力规划,还是计划继续备考ACE考试,但是重点不一定是突出在考试上,而是希望通过学习的过程能够查漏补缺,强化自己的云计算架构设计和实践能力,以及对复杂业务场景的解决能力。撰写本系列文的主要目的在于记录从零起步直至全面备战ACE的心路历程,这既是对未来自己的一个珍贵回顾,也是向有志于此道的同行者分享这一路上所积累的宝贵经验和实战心得,期待我们都能在回望时,清晰看见这段自我蜕变和成长的轨迹。
【2月更文挑战第2天】很基础的PolarDB入门操作实验考试,假期闲着无聊考着玩玩。云原生数据库 PolarDB MySQL 版是阿里云自研产品,100%兼容 MySQL。PolarDB产品具有多主多写、多活容灾、HTAP 等特性,交易性能最高可达开源数据库的6倍,分析性能最高可达开源数据库的400倍,TCO 低于自建数据库50%。
本文从0开始介绍,包含基础电脑配置、购买、搭建等一步步完成,共历时5天。分别介绍了基于ECS+计算巢部署帕鲁和雾锁王国、计算巢运维服务详解、单独采用ECS服务器部署帕鲁和雾锁王国等,文章很长,但确实写的很用心,后期如有新的想法也会同步更新在这里。
AI 是否会取代软件工程师”是自大模型爆火以来程序员们最为关心的一大话题,事关编程的未来与我们每一位程序员。本文作者 Babel CEO、多年的资深程序员张海龙深入技术本质,为我们进行了答疑解惑。本文转载自CSDN:https://mp.weixin.qq.com/s/omx6B80D9Uz4mfnM8dvDeg。自从大模型出现以来,程序员界人人自危,这篇文章也是很好的解答了大家的一些困惑,分享一起学习。
这篇文章主要讨论了互联网平台陆续显示用户 IP 属地以及此举可能引发的隐私问题。文章指出,一些人支持平台强制在前台显示用户 IP 属地,认为这可以让人们收敛行为,防止虚假信息传播;而另一些人质疑这一举措会进一步侵犯个人隐私。文章还介绍了 IP 地址的基本定义和作用,以及它与个人隐私的关系。同时,也提到了用户和平台建立连接的基础是 IP,因此用户的 IP 信息会被平台服务器记录下来。对于公开用户 IP 属地所带来的隐私问题,文章提到了一些专家和律师的看法,以及一些保护个人隐私的建议,包括隐藏位置信息、删去不想暴露的信息、使用不同的用户名和密码等。
【2月更文挑战第4天】某为的网络课程在业内确实也是享有盛名的,所以现在第一阶段还是以某为的网络技术基础课程为主来复习,在网上找了很久,比较全面系统的只有这一个:https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/course/mooc/C101647395610068246?chapterNo=C101647396556381965&outline=true&isLecturerOwner=false,所以目前暂且按照该视频内容来复习。
AIOps(智能运维)是一种利用人工智能和机器学习技术的软件,用于实时分析和处理业务和运营数据,以提供规范性和预测性答案。它通过收集和汇总大量数据,并使用智能筛选和识别重要事件和模式,帮助团队快速解决问题并避免事件发生。AIOps不依赖于人为指定规则,而是通过机器学习算法自动学习和提炼规则。它可以分析异常告警、故障分析、趋势预测等,并在某些情况下自动解决问题。AIOps的团队包括SRE团队、开发工程师团队和算法工程师团队,他们在AIOps相关工作中扮演不同的角色。
【1月更文挑战第2天】在科技日新月异的时代,艺术创作的疆界正以前所未有的速度拓展,,从AI作曲和音乐生成技术带来的跨风格音乐作品,到基于人工智能的诗歌与文学创作,艺术不再仅仅是人类个体情感与才华的体现,而成为人机交互、数据智能与创新思维相互融合的新领域。 近日,阿里云再次引领创新潮流,推出一款令人叹为观止的AI黑科技——通义舞王
近几年大数据概念太多了,数据库和数据仓库还没搞清楚,就又出了数据湖,现在又说什么“湖仓一体”。乙方公司拼命造概念,甲方公司不管三七二十一,吭哧吭哧花钱搞数据建设。到头来发现,钱也花了,人力也投入了,但最基本的业务需求都解决不了。
https://mp.weixin.qq.com/s/JnRgALfdagQBRTtjybOweg。这篇文章讨论了操作系统在人工智能时代的重要性以及统信UOS AI在这一领域的发展和趋势。文章首先提出了操作系统在人与计算机交互中的重要性,然后介绍了UOS AI V1.0和V1.1版本的发布和功能升级,包括对大模型的适配和生态建设。接着,张磊高级副总经理和CTO对未来操作系统需要与AI结合发展的观点进行了阐述,提出了AI助理和自然语言交互等新功能的重要性,并强调了操作系统生态的重要性。
经济型e实例是阿里云面向个人开发者、学生、小微企业,在中小型网站建设、开发测试、轻量级应用等场景推出的全新入门级云服务器。采用Intel? Xeon? Platinum架构处理器,支持1:1、1:2、1:4多种处理器内存配比,采用非绑定CPU调度模式,每个vCPU会被随机分配到任何空闲CPU超线程上。与企业级实例相比,e实例侧重于资源的共享,但是费用更低。
【1月更文挑战第3天】在数字化洪流席卷全球的今天,信息的表达与检索方式正在悄然变革。从字符到图像,再到复杂的多维度数据,我们正在步入一个深度理解、精准匹配的智能搜索新时代。此刻,阿里云推出的向量检索服务正以前沿技术之力,引领这一领域的创新潮流。 阿里云向量检索服务,内核采用自研的Proxima引擎,其强大之处在于能够实现水平拓展、全托管和云原生的高效向量检索。这就好比构建了一个可以无限延伸的“知识宇宙”,无论是大规模图像识别、语音识别模型生成的特征向量,还是复杂的大模型知识库结构化信息,都能通过向量化的形式被管理和高效检索。
【1月更文挑战第1天】年关将至,富余的时间也稍显多了些,遂写下此文,好好回顾一下自己这一年的收获,同时也立下2024年的新年flag。
作为体制内单位的信息化部门,不管大小事凡是涉及到信息化相关的都会来找我们,平常碰到最多的当然是电脑使用方面的了,比如什么C盘满了让我们帮忙清一下,电脑太慢了让我们帮忙看看啥的,一般新来的小伙子们就会被分配去干这些事情,但是由于在大学或者研究生阶段若非兴趣使然其实很难去了解计算机的一些基础运维知识,这里我也整理了自己常用的一些命令和技巧,帮助小伙伴快速入门。这篇文章主要是针对Windows操作系统而言的,因为目前大部分还依然使用的是Windows操作系统哈
文章指出,人工智能作为关键技术正在深刻改变生活和工作方式,并强调多云管理平台对AI算力的重要支持。阿里云提出打造AI时代最开放的云,强调AI将带来全行业深刻变革。同时,文章介绍了下一代云的发展趋势,强调PaaS层将成为下一代智能云的核心能力,以及企业对云的需求变化。此外,文章还讨论了云边协同和多云协同在不同行业的应用,以及云计算和AI结合对市场的影响。文章最后指出,随着AI、VR等技术加速发展,市场对云计算需求的增长是一个几何级数的增长,预示着巨大的发展空间。https://mp.weixin.qq.com/s/wMUjrVHVRGtF64-xqqCzIA
本文原文来自:i春秋,转载以供自己复习使用,下面题目都是来自2023年面试题目和答案解析,题目是学员们真实的面试经历分享,具有很高的参考价值。
如果一个软件开发人员,不了解软件架构的演进,会制约技术的选型和开发人员的生存、晋升空间。这里我列举了目前主要的四种软件架构以及他们的优缺点,希望能够帮助软件开发人员拓展知识面。
特别特别厉害的一篇文章,今天无意中看到的,转载至CSDN的大佬hguisu的:blog.csdn.net/hguisu/article/details/78258430,谈到了作者对于架构的理解,我看完是真的受益匪浅。
DataX 是由阿里巴巴集团开源的一款大数据同步工具,旨在解决不同数据存储之间的数据迁移、同步和实时交换的问题。它支持多种数据源和数据存储系统,包括关系型数据库、NoSQL 数据库、Hadoop 等。 DataX 提供了丰富的数据读写插件,可以轻松地将数据从一个数据源抽取出来,并将其加载到另一个数据存储中。它还提供了灵活的配置选项和高度可扩展的架构,以适应各种复杂的数据同步需求。
AIOPS(Artificial Intelligence for IT Operations)是利用人工智能技术改进传统的运维管理方法。然而,在实际应用中,AIOPS面临着复杂的IT基础设施和数据质量的挑战,以及算法在普适场景下的准确性问题。为解决这些挑战,可以采用鸡尾酒疗法,结合专家系统、智能化运维系统和AIGC等技术框架来完成分析任务,并构建一套通用的"国际语言"以实现多种分析引擎的综合利用。最终目标是通过自动化诊断实现运维知识的自动化,从而提高AIOPS的效率和准确性。本文转载至:https://mp.weixin.qq.com/s/f93IW-yWPguGxe9YTomo5A
文章主要介绍了GPU与CPU的区别,以及为何GPU比CPU更快的原因。文章首先解释了CPU和GPU的不同设计理念,指出CPU适合延迟优化,而GPU则适合带宽优化。通过比喻,阐述了CPU和GPU在处理数据任务上的差异。接着从架构核心、内存架构、并行性、即时编译、编程模型、响应方式和应用方向等多个角度详细比较了CPU和GPU的工作方式不同之处。此外,文章还介绍了国产GPU的发展情况,指出其发展相对滞后,并分析了其发展难题和当前的发展机遇。
本文介绍了边缘计算的定义、应用场景和重要性。边缘计算是一种分布式计算模型,将计算能力和数据存储靠近数据源和消费者之间的边缘,以减少延迟和网络拥塞。其核心特点包括低延迟、高可用性和隐私安全。边缘计算已经在智能城市、工业自动化、医疗保健、零售业和自动驾驶汽车等领域找到了应用。边缘计算解决了传统云计算模型存在的实时性、带宽和网络压力以及数据隐私问题。随着物联网设备的普及和5G网络的推广,边缘计算将变得更加普遍和强大,未来将看到更多创新的应用。
ChatGPT作为当前最先进的对话生成模型,能够满足各种文本生成需求。然而,要充分利用其强大的功能,合理而全面的指令设置(Prompt Engineering)是关键。 今天,我要与大家分享一种名为“LangGPT”的思维框架,它可以帮助你更有效地构建ChatGPT的提示词。
阿里巴巴开源了720亿参数规模的Qwen-72B大语言模型,是目前国内最大参数规模的开源模型。该模型在3万亿tokens数据上训练,支持多种语言和代码、数学等数据。Qwen-72B模型具有出色的评估效果,在数学逻辑和意图理解等方面超过了其他开源模型,并且支持多语言扩展。此外,阿里巴巴还开源了18亿参数规模的Qwen-1.8B模型,虽然规模较小但效果不错。Qwen-72B模型已对学术和个人完全开放,商用情况下月活低于100万可直接商用。有兴趣的用户可以通过相关链接获取模型地址和资源信息。
向量数据库是一种特殊类型的数据库,它可以将非结构化数据映射为高维向量,并计算数据之间的相似性。它可以用于查找相似的数据、推荐系统、异常检测和临时存储等应用。目前市场上有一些专门的向量数据库产品,同时也可以使用已有的数据库产品来构建向量数据库。向量数据库的发展前景还不确定,但它已经成为热门技术,并吸引了大量的投资。
云原生数据库 PolarDB MySQL 版是阿里云自研产品,100%兼容 MySQL。PolarDB产品具有多主多写、多活容灾、HTAP 等特性,交易性能最高可达开源数据库的6倍,分析性能最高可达开源数据库的400倍,TCO 低于自建数据库50%。【评测用!】
欢迎来的“完蛋!我被LLM包围了”小游戏,《完蛋!我被LLM包围了!》是一款智力挑战游戏。该项目利用LLM, 基于ModelScope社区内现有的LLM对话Gradio应用程序代码,结合知乎文章《如何用“不可能”完成任务》中的预设问题,自动生成了对应的游戏代码,创造了一个独特的游戏体验。 在这个游戏中,玩家需要巧妙构造问题,挑战LLM给出满足特定条件的回答。(卡在第九关了一直过不去QAQ)
转发路由器 Transit Router(简称“TR”)是地域范围内企业级核心转发网元,可为用户转发同地域或不同地域的网络实例间的流量,并支持在地域内定义灵活的互通、隔离、引流策略,帮助用户打造一张灵活、可靠、大规模的企业级互联网络。通过搭配云数据传输(简称“CDT”),用户可实现跨地域连接场景数据传输按流量计费的能力。
云原生数据库 PolarDB MySQL 版是阿里云自研产品,100%兼容 MySQL。PolarDB产品具有多主多写、多活容灾、HTAP 等特性,交易性能最高可达开源数据库的6倍,分析性能最高可达开源数据库的400倍,TCO 低于自建数据库50%。
非常非常有用的一片宝藏文章,主要阐述了大模型prompt构建的一些基础方法,能够起到很好的帮助,本文转载至https://mp.weixin.qq.com/s/7X68fNdOOYfk5Qg9iEM2lA,该公众号的其他文章也很有用,推荐大家关注。
函数计算3.0版是一个全托管Serverless计算服务的重大升级版本,它具有更高的弹性,更少的复杂性,更多的灵活性和更好的成本效益。它采用了统一的处理程序签名,消除了服务概念,并支持自定义域名,使函数成为一级实体,便于管理和运维。此版本还改进了函数执行引擎,支持新的计量模式和自定义运行时,并增加了更多种类的触发器类型,使用户可以更加方便地使用云服务和调试。
在杭州云栖大会上,阿里云对外展示了一款个性化角色创作平台——**通义星尘**,其基于大规模高质量个性化对话数据,采用分阶段的个性化训练策略,使得模型在保持通用能力的基础上,延伸出拟人、具有情感、鲜明语言风格的能力,在角色的个性、风格遵循上具有更强的指令遵循能力。那么其能力展现到底如何?我们又能玩出哪些花样呢?今天开始测试通义星尘,争取年前把8个垂直模型都测试一遍,,加油!本文为原创,未经许可请勿搬运。
王者荣耀、原神作为家喻户晓的手游,能够支撑这么多人同时在线,其底层的架构自然令我们好奇,出乎意料的是,它并没有采用目前炙手可热的微服务架构,到底为什么会这样呢?本文结合知乎问答内容:https://www.zhihu.com/question/359630395撰写,本人其实也是个游戏迷,这次也是想深扒一下其底层的架构设计。
这篇文章介绍了向量数据库在生成式人工智能应用和大语言模型发展中的重要性,并介绍了几种主流的向量数据库产品,包括Milvus、Pipecone、Chroma、Weaviate、pgvector等。这篇文章详细介绍了向量数据库的概念和主流产品,对于了解向量数据库在人工智能领域的应用具有很好的参考价值。转载来自知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/664747312,很好的科普文,自己收藏用。
本项目主要通过通义千问作为基础大模型,通义Agent浏览器助手实现网页和PDF材料,以帮助您快速了解多个页面的内容,总结您浏览过的内容,并减少繁琐的文字工作。实现数据分析与可视化、处理文件等的代码解释器功能。
微信上偷来的文章(哈哈(?ω?)hiahiahiahiahiahia),我可是选的转载的,收藏起来自己偷偷复习大模型,希望能赶上下一波风口。
本实验介绍了企业级云上网络构建的核心概念以及构建方法,这些概念可以帮助了解如何在阿里云上快速的进行基础网络的创建、业务隔离及多网之间的互联互通,助力更好的在阿里云上规划网络。
今天逛的时候看到一篇很有意思的文章,也是解答了我这段时间来使用国产大模型的一些疑惑,当然,我并没有具体指明是哪一家大模型的情况,只是认为目前大部分国产大模型带给人的综合体验感确实不如GPT3.5。如果你也有同感,那么请你一定要认真地看完这篇文章。本文转载至微信公众号:真知浩见 ,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/QeRQX8Z-1RsDO15xL2ydgw ,一篇很棒的科普文。
Paxos算法的目的是为了在分布式系统中实现高效且一致的共识,确保系统的高可用性和数据的强一致性。即使面对消息丢失、网络延迟或节点故障等异常情况,Paxos能够保证系统中的节点就数据的状态达成一致,从而避免了副本之间的数据不一致问题,确保了服务的高可用性。
PolarDB-X的主要技术原理是什么 高可用与容灾
X-Paxos内部有哪些线程?
限流是一种控制技术,用于限制单位时间内服务端接收的请求数量,以防止系统过载。它通过设定阈值来限定客户端在特定时间段内能发送的请求最大量,例如每秒10个请求。当请求量超过预设限制时,额外的请求将被拒绝,并通常返回429(Too Many Requests)HTTP状态码。限流旨在保护系统稳定性,避免因请求激增导致的服务崩溃。实施方式包括本地限流和全局限流,前者在单个服务实例层面配置,后者跨越多服务,需借助外部组件如Redis实现,两者可结合使用以实现多层次的流量控制。
阿里云PolarDB MySQL在香港区域同时提供企业版和标准版,用户可以根据需求选择适合的版本。标准版旨在以较低成本提供PolarDB的核心能力,而企业版则在性能、可用性和可靠性方面提供更高级别的服务。
任务列表云原生数据库PolarDB MySQL版云原生数据库 PolarDB(PolarDB) 支持的任务类型
在Hologres中,使用not in操作可能导致查询性能不佳,因为它会触发PQE(Postgres Query Engine)进行执行,而非更高效的HQE(Hologres Query Engine)。为了优化性能,建议将not in子句改写为not exists,从而避免在PQE中执行这一部分查询,实现查询效率的提升。
在ModelScope中,接受文本长度最大的模型是damo/udever-bloom-7b1,其最长文本长度为2048。因此,不需要尝试,这是目前已知可接受文本输入长度最大的模型。
GPT-4o以其类人交互速度、多模态处理能力、更强大的上下文理解和高级推理等特性展现了显著的技术飞跃,为人工智能领域树立了新的标杆,但这并未完全覆盖所有应用场景,为国内大模型行业留出了丰富的探索空间。一个重要的机遇在于深度挖掘本地化服务的价值,通过定制化模型精准适配国内用户的语言习惯与文化背景,提供更加个性化和贴心的体验。此外,聚焦于特定垂直领域的深耕细作,如医疗健康、金融科技、智慧教育等,开发拥有行业专精知识的AI模型,可以有效解决行业内的具体问题,提升服务的专业度和效率。
随着数据安全与隐私保护意识的增强,构建符合国家法规及企业隐私政策的AI解决方案,确保用户数据的安全可控,将是另一个关键的发展方向。同时,探索模型的轻量化与边缘计算能力,使AI技术不仅限于云端,也能无缝融入移动设备与物联网终端,拓宽应用边界。
构建开放的合作生态亦不容忽视,携手各行业伙伴共同推进AI技术与实体业务的深度融合,形成协同创新的行业生态系统。最后,坚持可持续发展原则,关注AI技术的环境影响,并积极引领伦理讨论与规范建设,确保技术进步与社会责任并行,是实现长期繁荣发展的必由之路。因此,即便面临国际前沿技术的挑战,国内大模型行业依然充满着通过差异化策略和创新驱动未来发展的无限可能。
通常来说,为了实现人工智能,我们会使用机器学习。我们有几种用于机器学习的算法,比如Find-S、决策树、随机森林、人工神经网络。一般来说,有3类学习算法,第一种是监督机器学习算法进行预测。此外,该算法在分配给数据点的值标签中搜索模式。第二种是无监督机器学习算法,没有标签与数据关联。并且,这些 ML 算法将数据组成簇。此外它需要描述其结构,并使复杂的数据看起来简单且能有条理的分析。第三种是增强机器学习算法,我们使用这些算法选择动作。并且,我们能看到它基于每个数据点。一段时间后,算法改变策略来更好地学习。一般来说,我们用机器算法来解析数据、学习数据,并从中做出理智的判定。根本上讲,深度学习用于创建可自我学习和可理智判定的人工“神经网络”。我们可以说深度学习是机器学习的子领域。那么机器学习和深度学习的区别在哪里呢?具体来说有很多,其中数据依赖是其中的一种,性能是区别二者的最主要之处。当数据量小时,深度学习算法表现不佳。这就是DL算法需要大量的数据才能完美理解的唯一原因。
Flink CDC 3.x 版本通常建议与 Apache Flink 1.13 及以上版本配合使用,确保兼容性和稳定性。
在图像生成应用短暂风靡的浪潮中,维持其热度并推动长远发展,关键在于持续不断地探索与创新。正如“黏土AI”以其独特的丑萌风格席卷社交平台,应用开发者应紧随其后,不断推陈出新,引入更多元、更具创意的图像处理技术,让用户的每一次体验都能感受到新鲜与惊喜。同时,深化社交互动元素,构建一个便于分享、交流和合作的平台,让用户不仅被技术吸引,更因社群的活力而驻足。除此之外,优化用户体验,确保操作简便流畅,即使是技术新手也能迅速上手,享受创造的乐趣。还要注重用户反馈,形成良性循环,让用户感受到他们的声音被重视,参与到应用的进化之中。最后,探索商业化模式的多样性,如合作推广、定制服务等,既为用户提供增值服务,也确保了应用自身的盈利与可持续发展。通过这一系列策略的融合实施,图像生成应用方能在激烈的市场竞争中脱颖而出,避免成为一时的潮流,而是成为影响深远的文化现象。
我觉得最害怕的不是提需求本身,而是其他的附加问题:
最害怕的是今天提明天要、短期突击的需求,不单单程序员害怕所有人都害怕。如果需求修改后,不要求完成时间,随便什么时间完成都可以,我猜没有程序员会害怕。
程序员就像泥瓦匠,只是按照图纸把墙给垒起来。结果快好垒了,工头过来说,图纸错了,按这个重新垒,工期不变,这情况换谁都恼火。
程序员怕的是不讲理:活儿变了时间不变,这么搞换谁都害怕。
一方面认为需求变化不大,一方面认为很简单。
基于想当然,要求在不切实际的时间内完成,这个是程序员很苦恼的事情,双方不在一个维度,达成一致看法比较困难。程序员不擅长讨价还价,碰到这种情况比较被动,时间长了就会有害怕改需求的感觉和印象。
因为别人的考虑不周,导致自己努力的结果变的毫无意义,对人的积极性还是有一定打击的,尤其是新人。
看报错OceanBase数据库错误OBD-4302表示当前服务器可用内存不足。报错显示当前可用内存为232.8M,而至少需要752.0M。因此,需要增加至少519.2M内存。
警告OBD-4521表明在obproxy-ce中的observer_sys_password配置未生效,建议直接在oceanbase-ce中进行配置。操作步骤如下:
修改配置:进入oceanbase-ce的配置文件,找到或添加observer_sys_password配置项。
设置密码:为其设置正确的系统观察者密码。
重启服务:保存更改后,重启OceanBase服务,使配置生效。
是的,参加OceanBase数据库的培训课程,包括实操上机部分,通常需要通过阿里云官网的全球培训中心进行报名。课程如"OceanBase数据库产品解析与实战"包含动手实验操作,阿里云培训中心会为学员提供实验环境和账号信息,确保学习体验涉及实际操作,有利于加深理解并掌握技能。
如果OCP Agent升级失败,理论上可以直接尝试升级OceanBase数据库版本,这两者是独立的操作。不过,在进行数据库版本升级前,建议先解决Agent升级失败的问题,以避免潜在的依赖或兼容性问题。升级数据库版本时,请参考官方文档指导,了解升级流程、注意事项及可能的影响,确保业务具备自动重连机制以应对升级期间可能出现的1~3次闪断。
OceanBase 数据库的 OMS(数据迁移服务)支持将 Oracle 表迁移到 MySQL 模式的租户下。这一过程涉及创建迁移项目、配置源(Oracle 租户实例)和目标(MySQL 租户实例)参数、选择迁移类型(如增量同步中的 DML 同步)以及选定迁移对象。请注意,操作时需确保遵守各项配置要求和限制,例如表名和列名不能包含中文字符,且待迁移数据库的库名或表名若含特殊字符(如“$$”)可能影响迁移项目的创建。在整个迁移设置中,也支持对象重命名、行过滤条件设置等高级功能。
迁移 OceanBase 数据库 Oracle 租户的增量数据至 MySQL 数据库 操作步骤
OceanBase数据库通过命令行导出数据及表结构,主要依赖于OBDUMPER工具。由于直接的命令行示例未在提供的参考资料中明确给出,以下是一个基于常规数据库导出逻辑的概述性指导,具体操作可能需参照OBDUMPER的最新文档或使用说明:
安装与配置OBDUMPER: 确保OBDUMPER工具已安装并在环境变量中正确配置,以便于从命令行调用。
导出表结构: 使用OBDUMPER,可以指定导出表结构到SQL文件。一个典型的结构导出命令可能类似于(请替换<参数>为实际值):
obdumper schema <连接参数> --tables=<表名1,表名2> --output-file=<输出SQL文件路径>
导出数据: 若要导出表数据到CSV或特定格式,可以使用类似命令(请根据实际需求调整<数据格式>及其它参数):
obdumper data <连接参数> --tables=<表名1,表名2> --output-file=<输出文件路径> --format=<数据格式>
重要注意事项:
确认OBDUMPER版本与OceanBase数据库版本兼容。
导出大文件时,注意检查并调整OBDUMPER的文件分割策略,避免单个文件超过系统或工具限制。
考虑到安全与效率,使用sys租户账号进行导出可能需要特别配置,尤其是在ODC V2.4.1及以上版本。
PolarDB for PostgreSQL采用Ceph共享存储方式,其特点包括:
资源共享:多个数据库实例共享同一存储系统,实现存储高效利用,降低用户成本。
高性能与扩展性:基于分布式块存储和文件系统,存储容量可在线平滑扩展,支持大规模数据存储。
高可靠性:数据多副本与Parallel-Raft协议确保数据一致性和高可用性。
弹性扩展:支持计算节点横向扩展(Scale Out)和单节点并行度纵向扩展(Scale Up),无需重新分布数据。
优化的并行查询:基础算子全面支持,共享存储算子优化,如SharedSeqScan和SharedIndexScan减少广播开销,提升性能。
HTAP架构:结合共享存储的MPP分布式并行执行,优化器能感知共享存储特性,探索特定的执行计划,提升大查询处理能力。
读写分离与Parallel DML:支持一写多读、多写多读,提升读写效率,尤其适合高并发场景。
此存储方式充分利用共享存储优势,结合PolarDB PostgreSQL的创新架构,实现了高性能、高弹性与低成本的数据库服务。
共享存储或 Shared Everything 架构有哪些特点
隐私计算技术通过一系列方法在数据共享过程中保护敏感信息,实现“可用不可见”。主要技术包括多方计算(MPC)、可信执行环境(TEE)、联邦学习(FL)和差分隐私(DP)等。这些技术确保在不暴露原始数据的情况下完成计算任务:
多方计算(MPC):允许多方在不泄露各自输入数据的前提下共同计算一个函数的结果。数据在本地加密后,通过安全协议与其他方进行联合计算。
可信执行环境(TEE):在受保护的硬件环境中处理敏感数据,保证代码和数据在此环境内的隔离性和机密性,外部环境无法访问内部数据。
联邦学习(FL):模型训练过程中,数据保持在本地,仅模型参数在参与者间共享,从而实现数据不出域的机器学习。
差分隐私(DP):通过向数据中加入随机噪声,确保数据分析结果不会因单个数据点的增减而产生显著变化,保护个体隐私。
面对图数据库性能与成本的平衡挑战,阿里云图数据库GDB提供了多方面解决方案,使用户可以在确保极致性能的同时,通过合理配置与功能利用,有效控制成本,达到成本与收益的最优平衡。
链接参考如下,如需进一步细化,请给出更加具体的案例。
在Flink中,如果双流join设置了如您所述的条件 a left join b on a.key = b.key where a.id <> null and b.id <> null,并且考虑到了leftState或rightState的过期情况,Flink设计上能够处理状态过期与数据流变动。
当leftState或rightState中的数据因窗口到期或其它策略过期后,Flink会基于持续流入的新数据继续执行join操作。这意味着,如果a或b的存量数据发生变化(即有新的事件或记录满足join条件),Flink会捕捉这些变化,并将更新后的结果发送到结果表。在此过程中,WHERE子句中的条件(如 a.id <> null and b.id <> null)会过滤掉不满足条件的记录,确保只有符合条件的记录参与join和输出。
因此,简而言之,即使在状态过期后,只要数据流中有新的匹配项出现,Flink仍能正确响应这些变化,并将最新的join结果写入结果表中。这确保了输出结果的时效性和准确性。