在腾讯云微服务中心负责微服务中间件生态构建，腾讯开源云原生多运行时微服务框架Femas 负责人，从 0 到 1 完成开源项目构建，在腾讯云完成并落地了多运行时微服务架构的设计，支撑了腾讯亿级规模的用户生态...专注云原生微服务架构、中间件架构领域，深耕多年，有丰富的经验和沉淀。 导读 中间件是介于应用和数据或者基础设施之间的一层能力组件，现在企业技术栈纷繁复杂，中间件涉及范围十分广泛。...在众多语言中，Java在中间件领域的生态发展一骑绝尘，JvmTI Agent基于Java原生技术，在中间件领域的应用越越来越广泛，从CPU性能的Profile监控，到APM的探针，到Service Mesh...ProxyLess的Agent代理，已然成为中间件从业者的必备技能°ArchSummit2022杭州站，腾讯云中间件专家工程师童子龙带来分享《JvmTI Agent在中间件领域的应用》，围绕Agent...的原理和最佳应用实践，描述Agent在中间件领域不可忽视的技术价值。
此外，异地多活易用性增强、分布式死锁自动检测并解锁功能上线，2PC残留自动检测并清理等多方面升级，全方位的展示了腾讯云在PG技术领域的突破和服务。...同时在本次大会，腾讯云TDSQL凭借成熟的一站式解决方案和行业应用实践，斩获“数据库最佳应用奖’’，这是既获得中国开源软件联盟PostgreSQL分会颁发的‘‘2021 PostgreSQL中国最佳数据库产品...本次主论坛现场，腾讯云数据库专家工程师刘少蓉详细解读了腾讯云在PostgreSQL领域的全线产品技术架构演进和应用场景，今天带大家一文纵览刘少蓉博士的演讲精华。...（数据库最佳应用奖） 腾讯云PostgreSQL家族 早在2008年开始，腾讯在PG方面就开始做相关数据库研发，经过十几年的研发和业务打磨，我们腾讯也为业界贡献了比较丰富的产品线：RDS云数据库（TencentDB...下面我们会详细介绍每款产品的架构和应用场景。 TencentDB for PG是腾讯云在PG方面的RDS，用于给用户提供开箱即用的云端数据库服务。用户可以通过云控制台一键创建和管理数据库。
来自ChatGPT的在线回复 月活破亿，爆火的ChatGPT，让不少身处工业圈的人好奇ChatGPT会对自己所在的工业领域应用给出怎样的答案。 问：在工业中，ChatGPT有哪些应用场景？...To B领域或先取得突破性应用 **“在国内，类似ChatGPT人工智能在商业领域中，To B领域或将先于To C领域获得突破性的应用。”...针对人工智能技术在工业领域具体能做些什么，ChatGPT给出七条应用场景。 问：AI技术能在工业领域能提供什么？ ChatGPT：AI技术可以在工业领域提供许多好处。 包括： 1、预测性维护。...前文虽然提到，ChatGPT在工业领域应用还存在很多局限性，但未来，在工业领域，一个聊天对话框，能否以最快速度最高效率解决工业难题？...但他也表示，如果应用与工业领域的ChatGPT模型被放置于工业大数据进行足够多的训练数据和模型配置，也许真可以帮助工业场景进行数据价值挖掘，实现一个聊天对话框解决工业问题的猜想，在工业领域应用也大有可为
欢迎预约腾讯工业云在线课堂系列，准时观看直播~ 日期 课程名 讲师 3月10日 【已结束，看回放】面向仿真生态的仿真云 俞瑞霞 安世亚太工业云业务发展总监 3月10日 【已结束，看回放】工业互联网的进化...3月17日10：00 【即将开始】供应链金融及产业风控 李云龙 腾讯云供应链金融产品负责人 3月17日19：30 【即将开始】区块链在工业行业中的应用 敖萌 腾讯云区块链首席架构师 3月18日10：00...实践证明，基于工业互联网的工业应用智能平台是未来发展的方向。...（11）区块链在工业行业中的应用 政策春风吹拂之下,区块链再次成为热议话题，各行各业都在进行深入思考如何与区块链结合。本次分享将介绍区块链在工业中如何应用的一些思考和一些案例。...当AI遇到工业，又能擦出什么样的火花，产生什么样的价值，腾讯云工业AI首席架构师带来十几年的经验总结，帮助您从不同视角理解工业AI的落地方案。
简介： 云计算作为一种全新的计算模式，对于软件开发产生了深远影响。而作为一门强大灵活的编程语言，Java在云计算领域发挥着重要的作用。...本文将详细探讨Java与云计算之间的紧密联系，并总结Java在云计算中的应用与优势。 一、云计算是什么？它的定义是什么？特点有哪些？哪三种服务模型？...平台即服务（PaaS）：提供开发和部署应用程序的平台，用户可以在云平台上开发、测试和部署自己的应用，如Google App Engine、Microsoft Azure等。...创新和快速交付：提供快速交付和迭代的开发环境，加快应用的开发和部署进程。 二、Java在云计算基础设施中的应用有哪些？在哪些平台？哪些领域？...Java作为一种跨平台的语言，将继续支持多云和混合云环境，以便开发人员能够轻松地在不同云提供商之间迁移和管理应用程序。 4.4 边缘计算 随着物联网的快速发展，边缘计算将成为未来的重要趋势。
自此以后，“可观测” 逐渐削弱了 “监控”的地位 ，成为云原生技术领域最热门的话题之一。 但是随着可观测的兴起，引来了些许疑问。 可观测“换汤不换药”？仅是监控的“修饰”后产物？...可观测议题介绍 （一）峰会子议题 《从 Monitor 到 Observability，腾讯云在可观测领域的发展与实践》 （二）内容简介 本次将分享从“监控”到“可观测”，介绍腾讯云是如何打造可观测平台的...，在可 观测领域有哪些发展。...如此庞大的数据是如何采集、计算存储？ （三）讲师简介 黄杰，腾讯云可观测性平台技术总监。多年可观测领域架构与研发经验。 （四）内容大纲 1. 从监控到可观测，云原生可观测的发展； 2....参会方式 识别下图二维码或点击文末左下角「阅读原文」，即可免费报名参加腾讯云开发者峰会，了解腾讯云可观测平台的发展与实践。
结构引入到视觉领域，打通了NLP领域与视觉领域的鸿沟，证明了视觉任务对于CNN的依赖不是必要的。...在大型数据集上预训练的VIT模型，在中小型(ImageNet、CIFAR-100、VTAB等)图像识别Benchmark上，可以取得与基于Convolutional Network的SOTA模型相媲美的效果...VIT的核心思想是把原始图像划分成一个个的小Patch，每个Patch相对于NLP的一个Word，就可以对其应用Transformer结构了。...附录中，作者讲到，其实对Transformer的所有输出应用Global Average-Pooling (GAP)也可以达到同样的效果。...Experiments 在小规模训练集上，VIT的效果不如Resnet，作者给出的原因是，VIT没有CNN的归纳偏置、Weight Decay等策略，在小规模训练集上容易过拟合，导致迁移效果不好。
由于其跨平台性、高性能和易用性，WebGL在医学领域得到了广泛应用。以下是WebGL在医学领域的一些主要应用。1....WebGL在医学领域的优势：跨平台性： WebGL基于浏览器运行，无需安装任何插件，可以在各种操作系统和设备上使用。高性能： WebGL利用GPU进行硬件加速，可以高效地渲染复杂的3D图形。...WebGL在医学领域的挑战：性能限制： 虽然WebGL利用GPU进行硬件加速，但在处理非常大的数据集或进行复杂的渲染时，仍然可能存在性能瓶颈。...浏览器兼容性： 虽然大多数现代浏览器都支持WebGL，但仍然存在一些老旧浏览器不支持WebGL的情况。安全性： WebGL应用程序需要注意安全性问题，防止恶意代码的攻击。...总而言之，WebGL作为一种强大的Web图形技术，在医学领域具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展，WebGL将会在医学影像、手术规划、医学教育、远程医疗等领域发挥越来越重要的作用。
背景日志领域是 ES 最重要也是规模最大的应用场景之一。...但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。2. 日志领域的挑战我们先来看看日志领域的挑战有哪些。...腾讯云 ES 一方面通过压缩编码优化来降低单位文档存储成本，另一方面我们通过基于云原生环境自研混合存储方案，实现存储与计算分离，降低存储成本 50% 以上。...腾讯云 ES 内核通过引入写入定向路由优化，将用户的一个 Bulk 请求路由到一个分片数可控的分片组，降低写入请求扇出影响，容忍慢节点，在不可靠的环境中提供可靠的服务。...云原生数据平台图片下一阶段，腾讯云 ES 将打造云原生数据平台，闭环 PB 级数据检索、分析场景，全面覆盖日志场景低成本、高性能的需求。
在工业互联网专场，腾讯云副总裁赵建春发表了题为《腾讯云人工智能在工业互联网领域的实践》的主题演讲。...以下为演讲实录： 各位朋友大家下午好，非常荣幸能够在这里和大家分享一下腾讯云人工智能在工业互联网领域的案例和实践。...基于这些能力，在过去几年腾讯云尝试非常多的工业领域的AI应用，有很多的收获，也有不少的教训，最大的感受是落地工业AI是挑战和机遇并存的，大家可以看一下，就不一一念了，如果大家做这个领域的事情时就会有同样的感触...，大家可以看一下是不是有同样的感触，现在给大家介绍一些腾讯在工业AI领域的实践具体案例。...因此，腾讯云也希望和您一起越过一个个山峰，共同遇见更多美好和可能。这里的您有两个意思，一是我们希望有更多工业AI领域的合作伙伴和我们合作，去一起打造垂直领域的人工智能解决方案。
文章的主要内容就是将近几年在NLP领域常用的Transformer模型迁移到推荐领域，利用Transformer处理 用户行为序列信息。...虽然WDL作为推荐领域影响深远的模型，但是现阶段在处理某些特征时却出现了瓶颈，即： 用户行为序列( users’ behavior sequences 简称 UBS) , 即用户的item点击顺序。...所以在CV领域更常用。 而在NLP领域，LN就更加合适。因为它删除不同样本间的大小关系，但保留了一个样本内不同特征之间的大小关系。...文章是transformer在推荐领域的迁移，对transformer的关键点Positional Embedding和Multi-head Self-attention进行了复用，如position函数和激活函数的更改...相比于阿里出品的其他论文，稍显寡淡。 随着Transformer和Bert在NLP领域效果上一枝独秀，推荐领域有越来越多的模型开始借鉴、迁移NLP中的优秀技术。
作者： 吴岸城，菱歌科技首席算法科学家，致力于深度学习在文本、图像、预测推荐领域的应用。曾在中兴通讯、亚信（中国）担任研发经理、高级技术经理等职务。...，深度学习在推荐领域的应用 首先要确定微博领域的数据，关于微博的数据可以这样分类： 用户基础数据：年龄、性别、公司、邮箱、地点、公司等。...来看看现在应用最广的方式——协同过滤、或者叫关联推荐。...这就需要一种可靠的向量化社交关系的表示方法。基于这一思路，在2016年的论文中出现了一个算法node2vec，使社交关系也可以很好地适应神经网络。这意味着深度学习在推荐领域应用的关键技术点已被解决。...针对某客户（乳品领域世界排名前三的品牌主）计算出结果（部分）： ?
开源在医疗健康领域的应用 摘要 开源技术在医疗健康领域的应用正日益受到关注。本文将探讨开源技术在医疗健康领域的多重应用，包括医疗设备、健康信息管理、医学研究等。...通过深入分析开源在医疗健康中的价值和挑战，揭示了开源对于推动医疗健康创新的重要性。 引言 随着科技的迅速发展，开源技术在各个领域都扮演着重要角色。...在医疗健康领域，开源技术为创新提供了新的可能性，不仅降低了成本，还加速了医疗健康技术的发展。本文将深入探讨开源在医疗健康领域的应用，以及它所带来的影响。...开源在医疗健康领域的应用 开源医疗设备 开源技术为医疗设备的创新带来了新的思路。例如，开源硬件平台Arduino和Raspberry Pi被用于构建低成本的医疗设备，如心电图监测器、血压计等。...在处理敏感的健康数据时，需要采取有效的隐私保护措施，以防止数据泄露和滥用。 总结 开源技术在医疗健康领域的应用为医疗创新带来了新的机遇和可能性。
作者丨梅子行 来源丨风控算法工程师（ID：RC_algorithms） 现在我们正处在一个深度学习时代，CV领域基本上已经被NN所统治，NLP、推荐也有不同程度的大规模应用。...纵观整个机器学习界，无外乎都是从传统机器学习逐渐过渡到NN的一个过程，个人觉得深度学习在各个领域的普及是迟早的事情。 那么当前深度学习在风控场景都有哪些应用呢？...代表场景主要是用于拥有拓扑关系的数据上： 将可以求和的数据展开成feature-map的样子即可做卷积，从而实现特征交叉，挖掘更深层次的特征 深度学习的另一个非常重要的领域就是在我们的知识图谱中。...广义上来讲任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联，谱聚类就是应用了这样的思想（谱聚类（spectral clustering）原理总结）。所以说拓扑连接是一种广义的数据结构，GCN有很大的应用空间。...传统的风控模型中，挖掘交叉特征主要依靠人工提取，这种做法主要有以下三种缺点： 重要的特征都是与应用场景息息相关的，针对每一种应用场景，工程师们都需要首先花费大量时间和精力深入了解数据的规律之后才能设计、
IOS模拟器其本质为在X86_64架构上运行iPhone自带的模拟器，同时APP需要页数适配才能被安装 IOS采集指纹检测可分为如下 通过通用的Hook原理进行识别 通过特定的工具特征识别 寻找特定空间存储设备标识进行识别...） Web指纹采集检测原理可如下 无头浏览器识别 UA识别：检测/Headless Chrome/.test(Navigator.userAgent) Webdriver检测: Webdriver是否在...navigator selenium检测：检测window.seleium PhantomJS\nightmare-JS 检测 等 隐身模式识别 Chrome：在隐身模式下，FileSystem API...禁止，使用报异常 Firefox：在隐身模式下，IndexedDB执行Open报异常 Safari：在隐身模式下，localStorage对象存在，但运行setItem方法报异常 控制台检测 隐式调用元素...Id 隐式调用Regexp等toString Hook检测 自定义Hook检测：在定义函数时将函数整体作为参数生成Hash值在执行该函数时校验Hash值 函数检测：采集调用toString方法对内容进行校验
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，其不仅广泛地应用于各种搜索场景，如日志检索，应用搜索等，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力...在传统安全领域，企业通常会借助防火墙，杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤的安全防御体系，然而即使在如此严密的防护之下，仍然无法完全保证内部数据的安全，尤其是当面临内部威胁时。...而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图： 1....Elastic Stack提供的Beat工具包含了丰富的数据采集工具，可以方便地应用于各种数据采集场景。...,参考 Elasticsearch ingest pipeline 可以根据现有数据进行个数数据操作，甚至通过脚本自定义处理方式，参考 3.索引数据 海量安全数据的存储和检索在传统安全分析领域是一个非常棘手的问题
，有时高深的理论不见得适合工业界，虽然我的几行grep没法拿来写论文。...污点分析技术最早是在1976被提出的，2005年左右开始，污点分析应用于二进制漏洞挖掘的研究火了好多年，其实技术已经相对成熟。...编译原理在漏洞攻防中的应用 ? 搞文件Fuzzing，我们可以在样本（收集、筛选、精简）和Fuzzer（策略、方向等）上面下功夫，甚至简单地暴力fuzzing文件都可以挖到漏洞。...还有通过编译器增加防漏洞利用的机制，比如GS、CFG等安全机制，在对抗漏洞攻击上也起到了不小的作用。 所以通过研究llvm、gcc等编译项目，对漏洞攻防领域也是有一些可作为的地方。 ?...总结 编译原理在逆向工程、漏洞攻防、软件开发等诸多领域有所应用，有时就看你怎么使用，也并不是每个人在安全工作领域中有机会运用到，但技多不压身，不妨多储备点知识，以免到了“书到用时方恨少”的地步。 ?
对透明物体成像作为一种独特的技术，广泛应用于生物学、医学、工业机器视觉等领域，其中特殊涂层、样本染色、相位成像、结构光和多光谱成像等，都是透明物体成像技术的一种。...然而，发展透明物体成像技术，在许多领域都面临挑战。 数字全息成像（Digital holography）利用光波的振幅和相位数据来重建3D图像，因此能够提供重要的成像能力，甚至可以对透明物体进行成像。...同时，在许多情况下，在相当宽的光谱范围内研究一个样品是一件有趣的工作。因此，一个亟待解决的问题是开发记录‘涉及准连续光谱调谐的多光谱全息图像’的方法。...03 数字全息成像的应用 数字全息成像的非接触成像能力，使其特别适合于一些精细应用，如生物医疗应用中细胞和结构（尤其是活体标本）的研究；无损材料测试，如金属或复合材料中的内部缺陷检测；透明介质中的折射率场...本文所描述的技术应在不需要多个相干光源的情况下“提高全息图像的信息性”，同时也有利于那些“必须同时研究透明物体的振幅相位和光谱结构”的应用。
作者： 吴岸城，菱歌科技首席算法科学家，致力于深度学习在文本、图像、预测推荐领域的应用。曾在中兴通讯、亚信（中国）担任研发经理、高级技术经理等职务。...责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错 当2012年Facebook在广告领域开始应用定制化受众（Facebook Custom Audiences）功能后，“受众发现”这个概念真正得到大规模应用...这里也包括腾讯在微信端的广告推荐上的应用、Google在YouTube上推荐感兴趣视频等。下面让我们结合前人的工作，实现自己的Lookalike算法，并尝试着在新浪微博上应用这一算法。...这就需要一种可靠的向量化社交关系的表示方法。基于这一思路，在2016年的论文中出现了一个算法node2vec，使社交关系也可以很好地适应神经网络。这意味着深度学习在推荐领域应用的关键技术点已被解决。...针对某客户（乳品领域世界排名前三的品牌主）计算出结果（部分）： ?
这是一篇无关技术细节的推送，只大概了解一下目前机器学习在气象领域的应用。关于大家要求的一些机器学习/深度学习资料后面会分享给大家。...虽然机器学习可能无法在预测天气方面取得很大成就，但是机器学习还是可以在气象领域发挥作用。 机器学习在气候领域的应用 由于极端天气事件对生态系统、基础设施和人类健康有着巨大的潜在风险。...IDEAL在机器学习/人工智能/数据挖掘在气象领域的应用方面，尤其是在强对流活动方面的应用进行了大量的研究，最重要的是有相当一部分研究是开放源码以及数据的。...这对于对机器学习在气象领域应用感兴趣的气象人来说是非常不错的。 IDEAL目前已经有一些研究成果应用到实际的业务中，比如NCAR的冰雹的实时预测系统。...因此机器学习在气象领域的可能具有更光明的应用前景。
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