网络流量分析机构Sandvine 2018年10月的《全球互联网现象报告》中显示，在全球整体的互联网下行流量中，视频占到了近58%。现在原始视频的分辨率越来越高，但是在互联网带宽有限的情况下，大部分视频提供商都需要将原始视频转码成多种清晰度的视频，便于用户在不同的网络环境中选择不同清晰度的视频进行观看。因此，视频转码成了必不可少的技术环节。
腾讯云批量型服务器具有最优单位核时性价比，适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。腾讯云百科分享腾讯云批量计算型BS1云服务器配置CPU内存性能注意事项：
腾讯云批量型实例具有最优单位核时性价比，适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。InstanceTypes分享腾讯云批量计算型BC1实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
本文介绍了腾讯云批量计算在高性能计算场景下的优势，通过对比传统超算集群和云计算资源的不同，分析了腾讯云批量计算在成本、效率、易用性、场景覆盖、资源调度、安全合规等方面的优势。同时，文章还分享了腾讯云批量计算如何帮助企业优化计算流程，提升业务效率，降低企业成本，并推动高性能计算在更多场景的广泛应用。
陈桦 编译自 SiliconAngle 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 日本计算机巨头NEC宣布，已经开发出一种新的数据处理技术，能加快向量计算机的机器学习速度。这种技术比当前主流的Apach
8月15日消息，据研究机构Mercury Research公布的报告显示，今年二季度全球台式机CPU出货量出现了自1994年以来的最大幅度同比降幅。报告称，市场需求下降和OEM库存调整是主要驱动因素。其中，AMD在二季度与英特尔的竞争中表现出众，这也使得其在X86 CPU市场的份额已达31.4%。同时，Omdia的数据显示，二季度Arm已拿下全球7.1%的服务器CPU市场。
Turbopack 是针对 JavaScript 和 TypeScript 优化的增量打包器，由 Vercel 的 Webpack 和 Next.js 的创建者用 Rust 编写。
视频质量度量是Netflix流媒体管道的一个重要组成部分。视频质量度量可用于实现视频编码优化、执行视频编解码器比较、执行A/B测试和优化流媒体QoE决策。更为特别的是，VMAF指标是提高Netflix流媒体视频质量的核心，业已成为了Netflix视频质量度量的默认标准，由于它是开源的，同时也成为了整个视频行业的默认标准。
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
无服务器云函数（SCF）是腾讯云提供的Serverless执行环境，也是国内首款FaaS(Function as a Service，函数即服务) 产品。其核心理念是让用户将重心放在业务的逻辑实现上，而不用关心底层的运维包括服务器、存储、网络、自动扩缩容、负载均衡、代码部署等问题。
9月12日消息，据外媒报导，在Evercore ISI TMT 峰会上，处理器龙头英特尔CEO帕特·基辛格（Pat Gelsinger） 坦承自英特尔身存在继续损失市场占有率的风险，表示AMD 未来会继续抢下原本属于英特尔的市场占率，而英特尔本身在短期内难以挽回这一趋势。
在起始的那篇《金融 Python 即服务：业务自助的数据服务模式》，我们介绍了：使用 Python 如何使用作为数据系统的 wrapper 层？在这一篇文章里，我们将继续之前的话题，介绍如何使用 Python 作为计算引擎核心的胶水层，即：如何使用 Python 构建 DAG（有向无环图，Directed Acyclic Graph） 任务？
利特尔定律（Little’s law）应该是最著名的排队理论之一！让我们看看如何将其用于性能测试。
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程
当你发现数据库查询特别慢的时候，并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因，那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。
提到大数据，其实最核心的在于计算，像双11实时统计交易量、智慧交通实时统计拥堵指数，这些离不开高并发计算。经常我们在听到mapreduce、以及spark、hive、pig、spark streaming、Storm，很多词语让我们迷茫，但实际万变不离其中，计算最核心的还是在于mapreduce。因此了解mapreduce的运行原理是必须的。
扫码付项目是美团金融智能支付团队面向 C 端消费者推出的一款 H5 融合支付类的产品，消费者在商家消费之后，可使用多种 App 进行扫码支付，同时可对商家进行评价，支持美团、大众点评、微信、支付宝、美
众所周知，JavaScript 是单线程的语言。当我们面临需要大量计算的场景时（比如视频解码等），UI 线程就会被阻塞，甚至浏览器直接卡死。现在前端遇到大量计算的场景越来越多，为了有更好的体验，HTML5 中提出了 Web Worker 的概念。Web Worker 可以使脚本运行在新的线程中，它们独立于主线程，可以进行大量的计算活动，而不会影响主线程的 UI 渲染。当计算结束之后，它们可以把结果发送给主线程，从而形成了高效、良好的用户体验。Web Worker 是一个统称，具体可以细分为普通的 Worker、SharedWorker 和 ServiceWorker 等，接下来我们一一介绍其使用方法和适合的场景。
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
友盟数据平台负责人 吴磊 移动互联网的无处不在催熟了大数据平台，而中国互联网正在面临从IT时代到DT时代的变革，移动互联网与大数据几乎是一种相生相伴的关系。回归到App研发，到后期尤其需要数据与运营。友盟从2010年开始就专注于移动大数据，5年来不仅积累了大量的数据，而且拥有着丰富的技术与经验，那么，友盟大数据平台有着怎样的架构与实践？今天在这里与大家分享一下。 一、架构 架构思想 友盟架构主要参考了Twitter提出的Lambda架构思想。如上图所示，最下面是快速处理层，新增数据在快速处理层计算，这部
2、输入功率因数 功率因数低，输入无功功率大，谐波电流污染电网，影响干扰其它设备。
Gearman是一个分发任务的程序框架，可以用在各种场合，与Hadoop相比，Gearman更偏向于任务分发功能。它的 任务分布非常 简单，简单得可以只需要用脚本即可完成。Gearman最初用于LiveJournal的图片resize功能，由于图片resize需要消耗大量计算资 源，因此需要调度到后端多台服务器执行，完成任务之后返回前端再呈现到界面。
https://blog.csdn.net/mynameisgt/article/details/124223193
美团金融的业务在过去的一段时间里发展非常快速。在业务增长的同时，我们也注意到，很多用户的支付环境，其实是在弱网环境中的。
Lambda架构背后的需求是由于MR架构的延迟问题。MR虽然实现了分布式、可扩展数据处理系统的目的，但是在处理数据时延迟比较严重。实际上如果内存和CPU足够强大，MR也可以实现近实时运算，但实际业务环境并非如此，因此我们需要权衡，选择实时处理和批处理所需要数据量和恰当的资源。
AI 科技评论按：从求学中科院，到 2010 年主持并成功流片 SmarCo-1（Godson-T） 众核处理器，再到 2014 年创业成立中科睿芯……范东睿博士十几年如一日地做着跟芯片有关的事情。他是高通量计算与处理器体系结构领域专家，主持研发了中国早期的高性能众核芯片，为中国在全球众核处理器结构研究领域赢得一席之地；也是高通量计算企业中科睿芯的董事长，积极推动学术成果落地应用场景，为业界带来了一系列技术突破。
网络上的文章基本上是根据设备商规划好的网络架构来计算AI/HPC算力光模块(以下简称光模块)的数量。今天，大成鹏通信就以LLaMa 65B模型训练实例来阐释AI训练模型需要的网络架构对应的光模块数量如何计算。本案例的训练模型为LLaMa 65B，使用的GPU为A100，数量2048个。
在现代科学和工程中，数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架，适配常见的并行模型（MPI应用）。利用海量弹性的云资源，有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
TLS是固定格式，一般在ng配置的时候是不需要配置TLS_这一部分的，直接从密钥交换开始算。
性能评价方法是一系列用来衡量系统、组件或服务效能的技术和流程。在计算机科学和信息技术领域中，性能评价通常关注于诸如响应时间、吞吐量、可用性、可靠性和伸缩性等关键性能指标。性能评价的目的是为了确定系统是否满足既定的性能需求，以及识别系统的性能瓶颈和改进的机会。
今天在 Github 阅读EdgeDB[1]的代码，发现它在处理大量if...elif...else判断的时候，使用了一个非常巧妙的装饰器。我们来看看这个方法具体是什么样的。
样本量计算也是医学统计学中的一块重要内容，但是在课本中并没有详细介绍，今天我们说一下常见的研究设计的样本量计算。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下：
在程序设计领域，面向对象设计和面向对象语言是大家最为熟悉和强大的工具，而面向对象除了其强大的核心特性之外，还有人们通过实践总结出来的一系列设计模式，可以用来解决实际应用设计中的一些复杂问题。
性能测试中有很多非常重要的概念，如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心，如何针对自身的系统确定当前系统，在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢？
「没有 xx 的结果，请尝试新搜索词。」有多少人在使用手机自带的相册搜索功能时收到了这样的反馈？
詹雪娇，腾讯云产品经理，主要负责 EKS 相关产品和运营工作，以及容器服务日志/审计/事件模块。 在容器化的应用场景中，大数据计算是其中很大并且业务应用在逐渐增加的一个热门领域，包括越来越多的人工智能企业，都在使用容器技术来支持业务中的大量计算任务。降低成本、提升资源利用率也是当前这部分用户非常期待而又迫切的需求。 那么，容器的 Serverless 化的出现，可以很大程度上帮助大数据计算需求的用户迅速解决这些问题。为此，腾讯云推出了弹性容器 EKS 的解决方案，甚至可以达成离线计算业务的成本降低 65%
长安汽车智能化研究院是中国长安汽车集团有限责任公司旗下专注于汽车智能化技术研究和创新的研发机构。其愿景是通过持续创新和技术突破，实现汽车智能驾驶、智能网联和智能交通的全面发展，提供更安全、更便捷、更智能的出行体验，并成为中国汽车智能化领域的领军企业。
利用PXE启动可以实现为批量计算机自动部署操作系统，在启动之前需要设置终端的BIOS选项。进入BIOS之后，在BOOT选项中将1st Boot Devices 设成[Network:Realtek Bo];在Advanced选项中进入Onboard Devices Configuration,将其中的选项设置成Onboard PCIE Gbe LAN[Enabled];LAN Option Rom[Enabled]。不同型号的计算机设置网络启动的方式不一样，可以根据自己的计算机型号在BIOS中进行相应的设置。
经过这么多年的发展，已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代，经过大数据2.0的Web/APP过渡，进入到了IOT的大数据3.0时代，而随之而来的是数据架构的变化。
JDK 19 可能拥有大量功能，从通用泛型到值对象。但到目前为止，vector API和RISC-V端口是官方唯一针对JDK 19提出的功能。JDK 19将紧随3月22日抵达的JDK 18。标准Java的发布周期为六个月。
随着业务业务场景不断丰富，批量计算也由传统的HPC逐渐扩展到大数据、AI等多种场景，但各个领域独立发展，呈现出生态割裂、技术栈不兼容，资源利用率低等问题，严重影响批量计算的进一步发展
数据平台领域发展 20 年，逐渐成为每个企业的基础设施。作为一个进入“普惠期”的领域，当下的架构已经完美了吗，主要问题和挑战是什么？在 2023 年 AI 跃变式爆发的大背景下，数据平台又该如何演进，以适应未来的数据使用场景？
当用户在表达输入一段数据后，提交给服务端进行持久化。如果此用户输入的是一段脚本语言，而服务端
什么是CC攻击 CC攻击（Challenge Collapsar）是DDOS（分布式拒绝服务）的一种，是一种常见的网站攻击方法，攻击者通过代理服务器或者肉鸡向受害主机不停访问，造成服务器资源耗尽，一直到宕机崩溃 CC攻击利用代理服务器向网站发送大量需要较长计算时间的URL请求，如数据库查询等，导致服务器进行大量计算而很快达到自身的处理能力而形成DOS 而攻击者一旦发送请求给代理后就主动断开连接，因为代理并不因为客户端这边连接的断开就不去连接目标服务器，因此攻击机的资源消耗相对很小，而从目标服务器看来，来
Java 开发工具包 (JDK) 18 将于 2022 年 3 月 22 日发布。新版本的标准 Java 将有九个新特性，该特性集已于 12 月 9 日冻结，进入 Rampdown 第一阶段。
JDK18 将于 2022 年 3 月 22 日发布，不过这不是LTS（长期支持）版本，oracle只支持六个月，不像17那样支持8年以上，所以不推荐大家生产环境使用。我们来看看有什么新的特性吧。
云服务器是一种基于云计算技术的虚拟服务器。它不像传统的物理服务器，而是在云平台上由虚拟机实现，以更高效地管理和处理资源。这种服务是一种分离了软件和硬件的虚拟部署，并且具有在任何地方访问和使用的能力。
最近我在学习流式计算引擎Flink，正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书，并试图将一些知识整理下来，形成一个系列。
接着上篇《基础设施及系统层网络调优思路》我们再来看下对于应用层有哪些优化的思路。“应用层编解码调优思路”将会涉及HTTP1.0、HTTP2、HTTPS、protobuf和gRPC等，由于内容较多，我将拆分为系列文章并于本周内更齐。感兴趣的小伙伴请点个在看或者关注，一起学下去。日拱一卒，让我们开始吧！
由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目前面临的主要挑战之一。
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