简而言之，云存储的优势在于可扩展性、场外管理、快速部署，以及较低的前期成本。此外，在一个总是需要更多储容量的世界中，云存储提供了无限的额外容量。...那么真实的故事是什么呢?云计算是好还是坏?像天空的云朵一样，其答案很少是非黑即白的。当人们仰望阴云密布的天空时，就会发现大量的灰色云朵。以下了解一下云存储的一些主要优缺点。...云存储的优点 简而言之，云存储的优势在于可扩展性、场外管理、快速部署，以及较低的前期成本。此外，在一个总是需要更多储容量的世界中，云存储提供了无限的额外容量。...公共云提供了一种避免购买风险的方法，很快超越了存储硬件。用户只需要为其所需的容量和性能付费，并且供应商升级其环境以跟上最新技术的步伐——这是由来自其他供应商的竞争压力造成的。...尽管云存储在基准测试中取得了一些很好的结果，但在Nexsan公司的调查中，22%的受访者表示公共云存储的主要障碍是下载和上传文件所需的时间。
不久前，人工智能 (AI)和机器学习(ML)还仅仅是实验领域。如今，它们已成为软件开发中关键的任务工具。 AI和ML持续改变着软件设计、开发和管理，贯穿软件开发生命周期 (SDLC)的各个阶段。...在软件开发中使用AI AI正在推动软件开发，通过自动化代码生成、测试和调试等任务，从而解放开发者，让他们专注于更有创造性的工作。...AI和ML在软件开发中的益处和挑战 AI和ML正在彻底改变软件开发，通过自动化重复性任务来提高生产力。 机器学习通过减少错误检测和测试中的错误来提高准确性。...AI驱动的工具还可以创建个性化、自适应的用户体验，从而增强用户体验。 但是，采用这些技术也会带来挑战。必须解决道德问题，例如ML模型和AI驱动决策中的偏差，以确保公平性。...开发人员还面临技能差距，需要新的专业知识来管理AI技术。此外，所需的计算资源和强大的数据管道会产生基础设施需求，这可能是许多组织的障碍。
等网络编程 除了JAVA的技术，面向对象的这几个东西，即是java里面核心的技术，也是面试时候，面试官经常爱问的几个知识，了解，熟悉和掌握他们的重要性不言而喻，今天就来谈谈反射。...反射给java提供了，运行时获取一个类实例的可能，这一点非常灵活，你仅仅传一个类的全包名路径，就能通过反射，来获取对应的类实例，我们一般会用Class类，来调用这个被反射的Objcet类下的，构造方法，...属性，或方法等，反射在一些开源框架里用的非常之多，Spring，Struts，Hibnerate，MyBatics都有它的影子，反射虽然很灵活，能够使得写的代码，变的大幅精简，所以在用的时候，一定要注意具体的应用场景...任何事物，都有两面性，反射的优点，也同是就是它的缺点，所以，没有好与坏，只有最合适的场景，一阴一阳，才是天道平衡的条件。...，那么这种重复增删改查的工作，就会大大增加，散仙初入门的时候也有如此的感受，虽然我们可以通过，抽象类和接口，使用适配器的设计模式来简化重复的代码，但是不可避免的就是类的臃肿了，下面看看如何使用反射来搞定这么多实体类的重复的增删改查的代码
据IBM最近的一项调查显示，无服务器的采用正在逐年增加，68% 的用户表示他们可能会在未来两年内采用无服务器架构。 乍一看“无服务器”一词可能带有一定的误导性。...无服务器计算的特点 无服务器计算的显著特点包括： 抽象出服务器和维护它们的复杂性。 提供即用即付（pay-as-you-go）成本模式，仅对使用的资源收费，减少了闲置资源或未使用空间的成本。...但是在无服务器的情况下，只需为所使用的资源和它们运行的时间付费。因此，无服务器计算的成本更低。 高度可扩展性：无服务器的最大优势之一是它可以自动、轻松地扩展以适应需求，而无需用户干预。...调试很困难：在无服务器环境中调试应用是一项挑战，因为它是在分布式网络上进行的，几乎没有时间来确定问题的根本原因，而且日志记录能够提供的帮助也很有限，所以需要更先进的工具方法来进行准确的调试。...对于不能够承担额外的容量规划和资源供应负担的企业来说，无服务器计算是一种经济高效的选择。同样，对于寻求低运营成本和更快上市时间的公司来说，事件驱动的方法也极具吸引力。
从这个规律来看，大语言模型（简称LLM）出现后虽然霸占了所有与AI相关的关键词，吸引了所有人的注意力，但这并不代表“LLM之前无AI”。...某芯片大厂就推出了一连串的AI实战手册，分别锁定制造与能源、医药、金融、交通与物流，以及教育行业的AI实践。...所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...不过朋友，这还仅仅是AI加速千行百业的一个案例，其实我们现在每天的出行，同样也是充斥着AI的“味道”。 例如AI视频分析技术，可以针对高速公路上的路况做到实时地分析。...这便是英特尔在AI大模型时代中的“加速之道”了。 还会带来怎样的变革？ 纵观AI技术的发展之路，不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰的准则——用起来才是硬道理。
大数据文摘授权转载自算法进阶 作者：划水的花花 一堆人工神经元在数据、算力以及魔力算法的加持下，"涌现"了“全能”的ChatGPT。自此，AI看上去不再那么像泡沫，也开启了我们对AI的无尽想象！...与互联网带来的信息革命一样，我们可以很容易通过搜索引擎等渠道获得信息及知识，现如今利用这样的AI搜索引擎，我们可以通过更为人性化的对话交互，定位到我们问题对应的答案，可以更为便捷地获取经过高度总结知识点...资源聚集、垄断效应会增强 AI或者更为普遍概念的科技带来的效率提升，往往也会导致资源更加的聚集。 从社会层面来看，试想 一旦AI替代了一大部分的工作，效率提高的同时，社会收益还可以容易被个体垄断着。...此次的ChatGPT为代表的人工智能带来了巨大的技术变革，可以提供大量高价值的信息，好在当前AI还没达到完全取代人的地步，还需要发挥人类的主观能动性去解放生产力，整个项目的计划实施也是需要具体去把握的。...但如今只凭过去学习技能就完全不够了，「更核心的是通过对需求的敏感观察，利用好AI获取信息，创新地整合资源来创造价值。」 总之。现在信息壁垒已经大大解决了，就看各人的领悟。
Nrwl 也是开源单存储库工具 Lerna 的维护者。 单存储库的定义 首先，理解什么是单存储库很重要。是的，它是一个网项目或应用的单个存储库，但这并不意味着单存储库就是一个包含所有代码的庞然大物。...单存储库是一种使用其他方法会变得一团糟，使用之后会井井有条的方法，就像我的政府老师常说的那样。...我有自己的私人道路，在我自己的私人道路上，我以特定的方式驾驶，我不希望任何人告诉我如何驾驶，”他说，不过他补充说“将这个私人道路集成到更大的系统中很困难。”...根据总部位于旧金山的在线表单公司Jotfrom的前端架构师兼工程主管Berkay Aydin的说法，单存储库帮助该公司减少了前端的技术债务。上周，Aydin撰文介绍了该公司向前端单存储库的转变。...Aydin列出的其他优势包括: 常见的开发环境，使创建通用命令更加容易; 对新员工的更好入职培训; 更容易的重构; 缩短总体构建时间; 以及依赖项意识，因为开发人员可以看到应用程序和库之间的连接关系。
这个阶段 SaaS 企业要花更多的钱部署技术后台。支撑技术上的拓展，也是用户采用 SaaS 产品的一个原因。...一 5、SaaS 商业模式为何能持续盈利 （1）SaaS 的商业模式的优点在于：使你的客户忠于你的产品。 例如，Zendesk 提供软件，帮助企业建立有效的客户服务解决方案。...刚开始的时候你要做所有的投资，例如雇佣好的开发者与工程师，好的 UI 设计者，他们能够结合自己的技能使你的产品尽可能用户友好和高效。...除了这两个明显的指标，SaaS 企业需要有一个良好的开发团队，或者建立一个很好的文档，以便新的开发人员，快速创建软件，了解与业务有关的一切品牌、营销等内容。...在这种培训中，应该告诉用户你所面临的挑战，以及你的公司的潜力所在，引导用户的购买意愿。 不要害怕谈论您的业务的负面影响。
随着更复杂的电子产品被添加到汽车中，以及这些设备的使用寿命延长到十年或更长时间，保持汽车的更新以避免问题变得越来越困难。 现代汽车充满了电子产品。...ECUs 控制多种功能，包括点火计时、怠速和扭矩管理： ADAS 为驾驶员提供许多便利，例如将车辆保持在车道内，并在行人或行驶车辆接近时发出警告： 带机器学习 （ML） 和人工智能 （AI） 的自动驾驶...实际上有数十家这样的新公司，它们正迫使现有汽车制造商对做出改变的想法大相径庭。 召回的经济性所有这些公司仍然需要谨慎。汽车制造商需要确定更新是否绝对必要，以及实现这一点的最经济的方法是什么。...有时，OEM 使用的软件的停止会在事后发现。有了良好的监控流程，这样的意外发现是不会发生的。...信任（ROT） ID 的硬件根可以作为制造过程的一部分生成。设备完全测试后，将配置 ID。它是与该特定车辆使用的设备相关的生活数据的独特身份。
先不纠结人工智能的各种定义，目前学者们将AI分成强AI和弱AI。...目前的AI几乎都是弱AI，当有明确的可以量化的优化目标时，可以通过机器学习实现逐步迭代接近优化目标，在很多这样的领域，AI可以接近甚至超过了人类的水平。...说完AI适合解决什么样的问题后，再看看AI目前做不好什么。...不能把人的各种追求量化并穷尽并整合，不是所有的优化目标都可以被量化，这些都是目前的AI框架无法解决的问题。 从AI概念提出到现在，AI的发展基本都是量变，科学家们并没有跳出现在的整体框架。...在各个弱AI领域，可以超过人类最好的水平；在感知决策等方面，AI不如初生的婴儿，所以现在一切以人类年龄宣称自己AI产品智能水平的行为，都是耍流氓。
内存不足，一直都是一件令人头疼的事情，在有限的资源下，时间与空间的取舍是我们平时开发中思考最多的问题。无论是操作数据库还是Redis缓存，都没有直接使用内存缓存速度快，尤其是对大批量数据的处理。...这与数组的原理是一样的，只是把元素当成数组的下标，然后用0|1表示这个元素是否存在，0为false，1为true。 可是一个byte只能存在0～7的元素，那8以上的数怎么存储。...所以BitMap的使用尤其要根据业务场景选择，如果要存储的整数数据没有连续性，或者元素个数非常少的情况的，就不要考虑这种方案。...而第二个缺点，假设存储数字是从40000开始的这种情况，可以将存储的元素减去起始值再存储。但除非是排序好的数字，否则你还得先提前知道你要存储的这些数据中的最小值。...为的是实现以中心分散的集中存储方式，更高效的节省BitMap的内存使用。借用负无穷到0，0到正无穷的思路。
他的主要职责包括对公司整合产品组合的架构设计和进展的战略监督。他的职业道路标志着丰富的......基础设施即代码(IaC)彻底改变了DevOps和软件开发的世界，开创了一个只需编写脚本就能生成基础设施的新时代。 然而，与大多数早期创新一样，它也不是没有灰色地带。...本文深入探讨了 IaC 的世界，探索它带来的转型性利益，同时也揭示了专业人士在代码定义基础设施的时代所面临的新障碍。 什么是基础设施即代码?...这些工具主要用于配置服务器，并且它们很好地适应了云计算的早期，当时的焦点主要是在配置虚拟机上。 从程序化到声明式IaC的云时代转型 向云原生开发的转变见证了IaC风格的转变。...从早期的程序配置到声明式云原生时代的IaC历史之旅，强调了变化的快速步伐以及适应能力的必要性。 这些挑战虽然确实存在，但可以克服。
在时下AI科技迅速蔓延的今天，可以说基于AI的任何新名词都不能称得上是光怪陆离，都是可以接受的，就比如今天提到的AI面试。初次看到这个名词【AI面试】，是不是觉得很新奇。...确实，随着科技的飞速发展，AI面试成为企业进行初筛候选人的一个重要方法。当求职者面对没有表情、不知疲倦的AI面试官，求职者需在镜头前展现最佳自我，应对预设算法的层层考验。...对于打工人来说，可以说很新奇，同样也感觉到很有压力，毕竟AI面试官只会严格执行预设算法得出的结果，而不是多方面去考虑求职者的答案。AI面试那么关于AI面试，又有那些利弊呢？...从企业角度来看，AI面试可以节省初次筛选的人力投入，从而更大化的利用企业的人力资源，也算降低了企业成本；另外AI面试相对于人工面试来说，AI面试考虑的可能会更全面，同时也能更符合企业发展对人才资源的定向需求...毕竟AI对于知识的理解目前只停留在训练层面，对于知识的认知完全取决于AI模型的训练程度，没有深入钻研阶段，可能不一定有求职者理解的到位。
在变革性技术史上，几乎没有什么能比得上人工智能（AI）的颠覆潜力。就像互联网和移动技术的兴起一样，AI已经被证明是创新的下一个前沿。...随着越来越多的开发者开始熟悉构建以AI为动力的软件，第三幕将引发一场新的竞赛：能够大规模构建、部署和管理以AI为动力的软件的能力，这需要在前所未有的水平上进行持续监控和验证。...从是/否到无限灰：AI的测试迷宫 就像软件团队已经完善了在规模上安全快速地将可靠、可观察、可用的应用程序交付给客户的实践一样，以AI为动力的软件再次在演变这些方法。...将AI和ML项目与业务目标对齐 在投资于以AI为动力的软件时，战略业务对齐至关重要，远远超出了工程团队的视野。...加速您基于AI的创新，赢得明天的市场 未来确实可能属于AI，但实现其全部潜力取决于我们解决软件交付难题的能力。这需要战略业务对齐、技术准备以及正确的工具和流程的结合。
GPTs和GPT商店的出现，无疑给AI的追随者展示了AI时代美好的未来——一个磨灭了开发技术门槛，人人拼创意拼想法的时代就要到来了。而这里面，无疑蕴藏着无限的机遇。...在不到一周的时间内，全球就迎来了GPT应用大爆发，各种形式的GPTs已经达到了2000多个，而AI时代的爆款应用可能将在它们之中诞生。...特斯拉前AI总监，现任职OpenAI的安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的一条推文，更是直接展露了OpenAI的野心——有如iOS成为移动互联网时代的操作系统那样，让GPT成为AI时代的操作系统...而随着OpenAI下放GPT的能力，推出GPTs和GPT商店，无疑为AI时代的“抖音”提供了生长的土壤。...因此，在关注AI时代什么样的应用会成为“爆款”时，决不能局限于当下的眼光，而要从技术发展的角度去分析，未来人们可能会产生什么样的需求。AI时代的“抖音”会是什么？
这个庞大的数字不仅标志着人类社会进入了一个全新的数据时代，也为企业提供了前所未有的机遇。企业可以通过收集、存储和分析大量的业务数据来挖掘潜在的价值，从而创造经济效益。...数据时代的来临让数字化转型从头部企业的可选项，转变为更广泛企业的必选项。新的变化为企业带来了新的机遇，同时也伴随着诸多挑战。...对于部署AI应用的企业来说，数据资源的质量直接决定了AI应用能否成功落地。因此，在推进AI应用的过程中，开展针对性的数据治理工作是首要且必要的步骤。...为了确保AI模型的有效性和准确性，必须保证数据的完备性和准确性。有效的数据治理不仅可以为AI模型提供高质量的数据原料，还能提高模型的拟合效果，进而增强AI应用的实际性能。...在金融、医疗、零售、工业以及互联网等数据基础建设较好的行业中，面向AI时代的数据治理正在逐步显现其优势。
在开始使用线程之前，我觉得我们有必要先了解下多线程给我们带来的好处与可能造成的损失，这样才能在合适的地方选用合适的并发策略。 多线程的优点 ? 1：提高资源利用率 “一口多用”其实就是一种多线程。...看到了吧，多线程最大的优点就是：提高资源利用率。 在 PC 或者手机中，我们的资源主要说的就是 CPU。 我们知道，通常情况下，网络和磁盘的 I/O 比 CPU 和内存的 IO 慢的多。...多线程的缺点 俗话说：有阳光的地方就有黑暗； 俗话说：世界上没有免费的午餐。 线程能够给我们带来以上好处，是需要一定代价的。...2：上下文切换的开销 当 CPU 调度不同线程时，它需要更新当前执行线程的数据，程序指针，以及下一个线程的相关信息。 这种切换会有额外的时间、空间消耗，我们在开发中应该避免频繁的线程切换。...即使两个线程执行同样的代码，这两个线程仍然会在自己的线程栈中创建一份本地副本。 因此，每个线程拥有每个本地变量的独有版本。 栈中保存方法调用栈、基本类型的数据、以及对象的引用。
由于您需要通过网络连接来控制云主机，网络传输的延迟可能会严重影响您的游戏体验。特别是对于那些需要快速反应的游戏来说，输入延迟可能成为您胜利的绊脚石。...二、网络稳定性：游戏流畅性的关键游戏对网络稳定性的要求极高。网络不稳定或速度慢，不仅可能导致游戏卡顿、掉线，还可能让您的努力付诸东流。...因此，在选择使用Windows云主机玩游戏时，确保您的网络环境稳定且速度足够快至关重要。三、性能瓶颈：硬件配置的考量云主机的性能会根据您的订阅级别而变化。...四、画面质量与分辨率：视觉体验的挑战云游戏通常需要较高的带宽和较低的延迟来保证画面的流畅传输。然而，由于技术限制，云主机的输出可能不会以原生分辨率呈现，这可能会影响游戏的画面质量。...对于追求极致视觉体验的玩家来说，这可能是一个难以接受的问题。五、版权与许可问题：地区限制的枷锁某些游戏可能受到地区限制，不允许在特定地区之外的服务器上运行。
它包括了最常用的请求方法、传参方法，同时还囊括了简单的接口和稍微复杂的接口。...蓝色框中的是依赖包，黄色的 app.py 是我们自己写的代码，而红色框中的是什么？...主要流程的部署也很简单，首先将文件进行复制和处理，然后直接调用云函数的组件，通过函数中的 include 参数将这些文件额外加入，再通过调用 apigw 的组件来进网关的管理。...用户写的 yaml 中 inpust 的内容会在 inputs 中获取，我们要做的就是对应的传给不同的组件： ? 除了将这两部分对应部署，region 等一些信息也要进行对应处理。...框架越大、框架内的资源越多，函数冷启动的时间就会越大。在上文的测试过程中，非框架下，最高耗时是平均耗时的 3 倍，而在加载 Flask 框架和 Jieba 的前提下，最高耗时是平均的 10+ 倍！
，避免出现后发送的消息被先处理的情况。...List 实现消息队列 Redis 的列表（List）是一种线性的有序结构，可以按照元素被推入列表中的顺序来存储元素，能满足「先进先出」的需求，这些元素既可以是文字数据，又可以是二进制数据。...其实这就是幂等，对于同一条消息，消费者收到后处理一次的结果和多次的结果是一致的。...redis消息确认机制 需要注意的是，如果生产者消息发送的很快，而消费者处理速度慢就会导致消息堆积，给 Redis 的内存带来过大压力。...相比 Redis 来说，Kafka 和 RabbitMQ 一般被认为是重量级的消息队列。 需要注意的是，我们要避免生产者过快，消费者过慢导致的消息堆积占用 Redis 的内存。
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
