但ChatGPT并不是一蹴而就，以更广阔的的视野来看，这背后是AIGC“智慧涌现”的大浪潮。那么，AIGC的发展节点有哪些？企业竞争靠什么？ AIGC是如何一步步突破的？...2016年，AlphaGo击败人类围棋的最高代表韩国棋手李世石，Go背后正是谷歌旗下的DeepMind。...在对话机器人Sparrow、剧本创作机器人Dramatron等背后的语言大模型中找到灵感，构建了会聊天、会干活、会玩游戏的Gato。 Meta在加速AI的商业化落地。...也许同行相轻，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun对ChatGPT的评价并不高，他认为从底层技术上看，ChatGPT并不是什么创新性、革命性的发明，除了谷歌和Meta，至少有六家初创公司拥有类似的技术...，CSDN [4] Stable Diffusion模型阅读笔记，CSDN [5] AI绘画，VC投不动，猎云精选 [6] GPT-3是什么？
该环节的工作需要对计算图的执行流程、各个 op 的计算定义、程序运行性能模型有一定了解，才能知道如果进行模型优化，如何保证优化后的模型具有更好的性能。 了解得越深入，越可以挖掘到更多的模型潜在性能。...模型压缩的根本目的是希望获得一个较小的模型，减少存储需求的同时降低计算量，从而达到加速的目的。...当因模型压缩操作导致模型精度下降时，对模型算法的了解，和该模型在硬件上的计算细节有足够的了解，才能分析出精度下降的原因，并给出针对性的解决方案。...模型打包的格式和模型加密的方法与具体的 SDK 相关。在该环节中主要涉及到的技能与 SDK 开发更为紧密。 从功能上讲，对部署最后的性能影响最大的肯定是SDK中包含的后端库，即实际运行模型的推理库。...并行计算的编程思想在不同的平台上是通用的，但不同的硬件架构的有着各自的特点，推理库的开发思路也不尽相同，这也就要求对开发后端的架构体系有着一定的了解。
为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点，本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践，内容主要分为四个部分： 本次分享主要分为四个部分： 第一部分，介绍腾讯云原生数据库...还有一些像 IoT、边缘计算、SaaS 平台，他们的负载变化有非常大的规律性，白天压力比较大，但是晚上压力比较小。 TDSQL-C 做到了智能极致的弹性，能够根据负载来快速启停实例。...此外，TDSQL-C 也可以做到并行回档，每一个分片并行回档各自的数据的全量和增量的备份，并行回放自己的日志。还有 PITR，也就是可以快速的恢复到数据库的任意时间点的数据的状态。...之后再新写入的数据都是按四列写入的，原来的数据在磁盘上存的是三列的，新插入的数据会打上新格式数据的标记，原来的数据是没有标记的，当用户读取的时候，返回客户之前根据标记来决定。...最后再把形成的八个子 Btree 合并成一个大的 Btree，再去压缩层高等等。我们测下来很多场景下能提升到两倍以上，还有很多场景可以提高的更多。
其背后的原理是，for 语句对容器对象调用 iter()。该函数返回一个迭代器对象，该对象定义了 __next__() 方法，该方法一次访问一个容器中的元素。...Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。...可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。...Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。...根据这个特点，我们知道iterator可以表示一些无限大的序列，例如Fibonacci（斐波那契）数列，所有的质数。
作者 l 大钊九号公司越来越像是一家两轮电动车企业了。两个月前，九号公司曾在北京召开一场新品发布会。...虽然产品众多，但从营收构成来看，2022全年九号公司来自两轮电动车业务的营收已经占到总营收的26%，成为公司的新增长引擎。...事实上，九号公司在电动两轮车辆领域的表现确实可圈可点。刚刚过去的618年中大促，九号公司两款两轮电动车分别获得了京东平台电动摩托车和电动轻便摩托车热卖榜的TOP1。...仅从数据来看，九号智能两轮电动车的销量还不及头部企业的零头，同为“新势力”的小牛表现也差不多。...单看技术专利储备，九号公司仍落后于雅迪和爱玛两大两轮电动车巨头，但其在软件和智能化技术上有一定优势。
在看面试题的时候，看到了一篇比较有意思的场景题——如何实现一个扫码登录功能基本的账号密码登录我们在日常登录网站时，经常会使用到扫码登录这个选项，如果要理解背后原理，我们可以从最简单的用户登录场景切入：基础的使用账号密码登录背后逻辑很简单...，有使用淘宝这种本地APP登录PC端淘宝官网的场景，也有使用微信这种第三方应用登录其他应用的，这里我们先来探讨一下本地应用扫码登录的背后原理一般来说，二维码只是一个随机生成的像素图片，生成二维码包含前端与后端两层处理...，但是还未被确认已授权：登录信息已经被用户确认，这时已经可以访问网站信息已过期：一般来说，网站的登录二维码会设置过期时间，如果超过过期时间会失效由于登录网站的过程是一个比较迅速的过程，因此我们可以使用Redis...url后面携带对应的应用State信息才能获取到最终对应的用户信息2、微信开放平台其实可以比喻为一个巨大的容器，里面有众多的第三方授权应用，我们每次在新的第三方应用登录就是往里面添加元素，登录以前用过的应用就是获取了原来的信息...，其实现的关键核心就在于：生成临时token来进行确认登录至此，本文的内容就全部结束了，关于扫码登录背后的逻辑还是很有趣的，希望对你有所帮助！！！
这就打破了传统软件的交付限制：即要么自己实施，要么由认证伙伴实施。 在低代码业务生态中，各个环节都是可以拆分或组合的。比如，销售、咨询、方案和实施等业务环节都可以独立进行。...各参与方也不一定是公司，独立的小团队甚至个人同样能够参与其中。通过业务环节的拆分和组合，每个参与方都可以做自己最擅长的那一部分。 这就改变了企业软件的生意模式。 我以一个刚刚完成的项目为例。...我们知道，SaaS创业投入大、风险高；而基于低代码平台的SaaS创业，将成为一种低成本、低风险的生意。 ? 高复杂度项目的交付 低代码被质疑最多的，是它不能支持任意复杂度的软件项目。...再说大企业能否接受低代码模式的问题，或者说低代码能否满足大企业的业务要求。 的确有不少人认为，低代码在中小企业的接受度，要远高于大型企业。但从明道云的大企业交付经验来看，结果并不是这样。...明道云近期做的客户分析也表明，越来越多大型企业的非核心业务，也开始使用低代码平台构建。 其实这个结论并不难理解。因为对于大企业来说，无论是业务流程、还是数据逻辑，都是按照业务规范做的。
至少从我的角度来说，外包本身的存在无论对企业还是对个人求职者来说，是利大于弊的。至于外包好或者坏的定论，更多的是出自个人的利益角度，而非真的好与坏。...其次，大厂的技术实践和话题在舆论中占据主流，即使是小公司也是什么都想和大厂对标，比如做什么业务，用什么系统架构和技术框架，因此在招聘时对求职者的要求也是鸡蛋里挑骨头。...但是，你在这份工作带来的平台上，可以接触到相对更规范的作业流程、更复杂的业务、更好的技术实践，以及整体来说更优秀的一批软件工程师。而这些因素，在我看来才是对一个人最好的成长环境。 接触不到核心业务？...更规范的作业流程背后是更严谨和成熟的质量保障以及软件研发交付体系，很多业内知名的技术实践你也可以旁敲侧击的去学习去咨询，而其中最难得的资源，则是那些更优秀的甲方工程师。...这年头根本就没有所谓稳定的岗位，只有自己的能力才是稳定的，也是支撑个人去选择更好平台的底气。 你的能力决定了你的可选范围，顺带影响你的工作履历和项目经验。
一般情况下，我们计算大组合数取模问题是用递推公式进行计算的： C_n^m=(C_{n-1}^m+C_{n-1}^{m-1}) mod\ p 其中p相对较小的素数。...但是当n和m过大时，计算的耗费就急剧增加，在实践中不适用。...证明方法也很简单，主要用到如下等式： C_p^j\equiv 0\ mod\ p\ ( 1 \leq j \leq p-1 ) (1+x)^{p}\equiv 1+x^p \ mod\ p 应用这个公式，可以的到如下递归式...这里的Lucas(n,m,p)就是C_n^m\ mod\ p，递归终点就是当n=0的时候。
Microsoft的Azure也在下周的维护窗口中做好了安排，而Amazon的AWS也安排在周五对相关的设施进行维护。...虚拟内存的使用为我们提供了很多除了简单寻址之外的有用的特性。其中最主要的是，每个程序都有了自己独立的一组虚拟地址，有了它自己的一组虚拟地址到物理地址的映射。...这对TLB的帮助非常大；虽然它仍然会丢弃属于进程的那一半内存地址映射；但是它还保持着另一半属于内核的映射。 这种设计并不是一成不变的。...在一些常见案例中，在地址可写入的地方，处理器节省了一些时间，因为它以并行方式计算出内存中的目标是什么。...同样的，处理器仍然是保护Ring0的内存不被来自Ring3的程序所访问，但是同样的，它的缓存和其它内部状态已经发生了变化，产生了可测量的差异。
想冠军作品背后的故事？ 那不要错过这个节目 下次直播，小心错过 作为观众，我们只是感叹这个作品的诸多方面，等到深入研究以后，我们更好奇作者在创作这个作品背后的故事。...产品维度分析 作品对产品维度的设计充分考虑了品牌贴合度，如下： 作品加入了分解树，帕累托以及产品网络，创意十足，但本次讲解不陷入技术细节，而是讲解思路。...门店维度分析 作品对门店维度分析的设计考虑了核心指标，如下： 作品使用了 Mapbox，xViz，目标分析，What-If 分析，创意十足，但本次讲解不陷入技术细节，而是讲解思路。...数据明细 作品给出了各种维度分析对应的分组汇总动态明细，如下： 这便于决策者可以了解生意背后的实际数据。但本次讲解不陷入技术细节，而是讲解思路。...总结 本作品有清晰定位，并在各个方面做到了很好的平衡，敬请期待作品作者为我们带来背后故事的分享。 下次直播，小心错过
众所周知，云计算的出现改变了传统IT架构和运维方式，而以容器、微服务为代表的技术更是在各个层面不断升级云服务的技术能力，它们将应用和环境中的很多通用能力变成了一种服务。...Serverless架构的出现，同样带来了跨越式的变革。 2018年，Gartner报告将Serverless Computing列为十大未来将影响基础设施和运维的技术趋势之一。...从Forrester报告可以看到，如今Serverless已出现四大阵营，分别是云计算巨头、传统IT大厂、创新企业和开源工具平台。...Serverless落地 面临五大挑战 巨大的市场空间之下是无限的潜力，Serverless的优势显而易见，但任何事物都有局限性，Serverless作为一项相较新潮的技术也不能免俗。...值得注意的是，目前提供Serverless技术服务的不同服务商都有各自的标准，在函数调用、事件触发、函数的黄金变量的定义等方面，都拥有各自一套封闭的标准，缺乏开源的规范和开源的生态支持，这也会给用户落地
但ChatGPT并不是一蹴而就，以更广阔的的视野来看，这背后是AIGC“智慧涌现”的大浪潮。 那么，AIGC的发展节点有哪些？企业竞争靠什么？ AIGC是如何一步步突破的？...2016年，AlphaGo击败人类围棋的最高代表韩国棋手李世石，Go背后正是谷歌旗下的DeepMind。...在对话机器人Sparrow、剧本创作机器人Dramatron等背后的语言大模型中找到灵感，构建了会聊天、会干活、会玩游戏的Gato。 Meta在加速AI的商业化落地。...也许同行相轻，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun对ChatGPT的评价并不高，他认为从底层技术上看，ChatGPT并不是什么创新性、革命性的发明，除了谷歌和Meta，至少有六家初创公司拥有类似的技术...目前国内自研的大模型包括百度的文心大模型、阿里的M6大模型、腾讯的混元大模型，针对中文语境，国内厂商的表现要比国外大厂要好得多。而且国内的大模型发展速度也很惊人。
那么，为什么大家会不约而同的在当下这个时间节点发布AI语音芯片，这背后的逻辑到底是什么呢？...巨头潜在的动作是最重要的市场风向标之一，这个导火索也顺其自然地燃到了AI语音芯片上，探寻其背后的逻辑，也在于AI语音芯片较之于传统通用芯片的优势。...在这些场景中，人工智能语音技术虽然算不上非常核心和必不可少的技术，但是沿袭消费升级和技术迭代的发展轨迹，AI语音芯片背后所承载的语音识别、交互技术绝对是大势所趋。...那么企业如果想要拥有自造血能力，目前面对的最大瓶颈又是什么？” 王舜德提出了两点：数据和交互。...从算法到芯片、硬件，对于很多初创企业来说，可以算得上是一个大的跨越，这也是为什么一部分AI公司会选择和芯片公司深度合作。因为要逃离舒适区，就得投入更多的精力，趟过更多的坑。
时隔半年，我想对于中台讨论的内容已经非常多了，各类的观点对于企业的CEO、CDO、CIO们来说也吸收的非常充分了，我想结合着半年前的这句话，我再重启这个话题展开聊一聊最近的几个观点，将我理解的“中台”中的几个层面进行解读...： 1、构建“中台”背后的商业底层逻辑是什么？...中台的概念是阿里提出来的，基于为什么要做中台，从业务需求视角来说，钟华在《中台架构》这本书中讲的非常清楚，但我认为这个需求已经是一个“显性化”的需求，是在战略方向已经既定的情况下做出的决策，由技术架构的团队进一步规划并做实现...那在这个时期，阿里巴巴的战略是什么？战略背后的商业洞察是什么？...“共享服务”，所有业务单元想要得到阿里妈妈的流量，都必须使用“中台”，这就是“共享服务”背后的平台价值。
--- 拔出你心中最困惑的刺！--- 在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。 今日拔刺： 1、VR产业背后的技术支撑是什么？ 2、手机的护眼模式真的对眼睛好吗？...3、你曾经用过什么小众但是好用或者非常有趣的电子产品？ 本文 | 1845字 阅读时间 | 5分钟 VR产业背后的技术支撑是什么？...，材料的投射率，大部分折射过来的声音的折射路线，以及折射率，周围环境音效等，当考虑的因素越接近现实，这个问题就越复杂。...除此之外，VR还需要许多例如接口等技术的支撑，没有这些技术底子直接制作VR产品恐怕有点难。 以上就是我对VR产业背后的技术支撑这一问题的解答。 手机的护眼模式真的对眼睛好吗？...重则会加大黄斑病变的概率，使得视力严重受损。我身边有一个朋友就是最好的例子，他经常失眠，就会熬夜玩手机，导致眼睛干涩难受，去医院开了一大堆眼药水，坚持滴了好久才有好转。现在过了晚上十点就不敢玩手机了。
【导读】大家好，我是泳鱼，一个乐于探索和分享AI知识的码农！模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作，了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。...它们可能会对新数据给出较低的准确率，会耗费很长的训练时间或者太多的内存，返回一个很大的错误负数值或者 NAN 的预测……在有些情况下，了解算法的运行机制可以让我们的任务变得更加便利： 如果训练花费了太多的时间...如果你看到了 NAN 的预测值，算法可能接收到了大梯度，产生了内存溢出。可以将这个视为在很多次迭代之后发生爆炸的矩阵乘法。减小学习率可以缩小这些数值。减少层数能够减少乘法的数量。...反向传播是这样的一种方法：在给定的一批具有标签的观察值上，朝着将预定义的错误指标（就是损失函数）最小化的方向（梯度）更新权重。...当梯度非常大的时候，反向传播中的连乘会产生很大的更新权重。这就是最后几步训练时损失函数突然增大的原因（step>90）。损失函数的正则项计算出了已经变得很大的权重的平方值（sum(W²)/2N）。
创纪录的浏览量背后，自然需要坚强的后盾，腾讯云与腾讯WeTest帮助天天P图对图片上传下载，存储，智能分析、融合处理以及压力测试等服务提供技术支持，让“军装照”活动可以顺利延续影响力，保证用户的良好体验...从腾讯大数据的数据来看，用户对于H5的容忍程度显然更低，在5-6秒的时候，已经开始无法忍受了，因此根据这样的现实情况，对于移动页面，我们更应该关注一个全新的“1-2-5原则“： 1、 当用户能够在1-2...该H5采用长图文+视频的形式，在屏幕划到某一个位置，自动播放准备好的Mp4文件，起初，这个时长2分51秒的视频大小是34.5MB，，如果在网络环境较好的情况，用户可以很流畅的观看，没有卡顿和延迟，但是为了提升用户的体验感受...原本H5的渲染性能就不及native的app，所以，H5的性能是一个绕不开的话题。...H5技术的兴起，注定着这款重要的网络语言将要承载越来越多的内容，为了满足用户越来越“不耐心”的响应时间要求，未来的H5以及Web页面针对性能势必进行更多的测试以及优化，保证用户在越来越多的场景下可以体验到最好的效果
一些录友会好奇，究竟培养体系应该是什么样的呢？大厂都会这么培养新人吗？...以下也是知识星球里录友的提问： ---- 请问一下卡哥，你之前的回答里说的，大厂会有比较好的新人培养体系，想问问大概是什么样子的？ 有培养体系是普遍现象吗，还是只有成熟的/核心的部门才有？...只能说进大厂，大概率会有一个比较好的培养体系。具体要看部门，有的业务部门营收压力比较大，那就是赶鸭子上架了。 那么好的培养体系是什么呢？...要从两个方面来说： 给你详细的学习路线（自我技术提升） 给你有产出的活（用来晋升） 详细的学习路线 关于详细的学习路线，一般大厂入职之后配有导师的，导师给你安排的每一个功能，应该带你熟悉整个研发的流程...这是项目大了，繁琐的流程 所带来的必然结果，但 人多去开发大项目又一定需要流程，但流程也不是越全越好，所以这里需要一个权衡，每一个项目组权衡的角度是不一样的。
事实上，这只是训练时的排放量，当AI大模型运行时还将排出更多的二氧化碳。...随着AI大模型和对云计算需求的增长，这一数字预计还会上升。 AI大模型，正在成为碳排放的一个重要来源。...每个问题域/搜索空间组合通常只执行一次NAS，然后可以将生成的模型重复用于数百个应用程序，NAS的一次性成本通常被持续使用的减排量所抵消。 研究人员进行了一项研究来训练Transformer模型。...为此，他们在典型的数据中心中使用了Nvidia P100 GPU，其能源组合与全球平均水平相似，而使用TPUv4等新一代ML硬件，性能比P100提升了14倍。...AI助力降低碳排放 尽管AI大模型是碳排放大户，但以AI为代表的前沿科技也正在为降碳减排做出贡献。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
