你對AI的所有疑慮,厚德雲替你解答!
遇到難題不要怕!厚德提問大佬答! 厚德提問大佬答 你是否對AI繪畫感興趣卻無從下手?是否有很多疑問卻苦於沒有大佬解答帶你飛?從此刻開始這些問題都將迎刃而解!你感興趣的話題,厚德雲替你問,你解決不了的困難,大佬替你來解決! 從今天開始,厚德雲開啓《厚德提問大佬答》欄目,只要你有問題,在文章下方留言,我們會盡可能的邀請相關行業大佬替你解答! AI繪圖大佬Mango 這次我們邀請到的是AI繪畫大佬“
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本文內容包括但不限於:tcp四次揮手(同時關閉),tcp包的seq/ack號規則,tcp狀態機,內核tcp代碼,tcp發送窗口等知識。 問題是什麼? 內核版本linux 5.10.112 一句話:四次揮手中,由於fin包和ack包亂序,導致等了一次timeout才關閉連接。 過程細節: 同時關閉的場景,server和client幾乎同時向對方發送fin包。 client先收到了server的
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有一天Review師妹的代碼,看到一行很難看的代碼,畢竟師妹剛開始轉JAVA,一些書寫小習慣還是要養成,所以錙銖必較還是有必要的,於是給出了一些優化思路的建議,以及為什麼要這麼做。建議完後,我並沒有停下”追求極致“的腳步,隨着不斷的思考,發現這段代碼的優化慢慢變得五花八門起來了,完成了一次“代碼優化”到“過度設計”的典型思考過程,這過程中涉及了很多Java的語法糖及設計模式的東西,很典型,能啓發思
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一種高效、便捷的部署方式。 隨着大模型技術的快速發展,業界的關注點正逐步從模型訓練往模型推理轉變。這一轉變不僅反映了大模型在實際業務中的廣泛應用需求,也體現了技術優化和工程化落地的趨勢。 魔搭社區(ModelScope)作為開源大模型的聚集地,結合阿里雲邊緣雲 ENS ,提供了一種高效、便捷的部署方式。通過按需付費和彈性伸縮,開發者可以快速部署和使用大模型,享受雲計算的便利。本文介紹了魔搭社
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SolidWorks雲工作站的多人併發共享功能是當前工程設計領域的重要需求,尤其在團隊協作和遠程辦公場景下。通過雲飛雲共享雲桌面將SolidWorks雲工作站共享給多人併發使用。 一、實現關鍵步驟 1.雲主機硬件配置(具體需要根據情況定製方案) CPU:選用多核高主頻處理器(如Intel Xeon或AMD EPYC系列,核數≥32核,主頻≥3.0GHz),確保多用户併發計算能力。
昵称 喝醉的電梯_dpQcUQ
雲飛雲智能共享雲桌面,採用先進的智能化雲共享管理技術,把服務器集羣算力、軟件和數據等資源,通過企業內網或外網,智能共享給終端所有用户。這種模式,企業所有IT資源,集中部署到機房服務器集羣上,實現集中管控和智能化共享,員工利用服務器資源,進行各種電腦設計業務。 一、傳統電腦3D設計痛點問題 ●資源分散使用:硬件、軟件、數據等資源分散使用,無法集中化、一體化、共享化、智能化管理。 ●難以降
昵称 喝醉的電梯_dpQcUQ
在雲計算和遠程協作日益普及的現代化社會,10位SolidWorks工程師共享一台雲服務器已成為許多團隊面臨的現實需求。這種共享模式既能節約成本,又能提高資源利用率,但同時也帶來了權限管理、環境隔離、協作效率等多方面的挑戰。 10位SW工程師可藉助雲飛雲共享雲桌面,通過高性能硬件配置、集中化資源管理、動態資源分配、多終端適配與安全管控等關鍵措施,實現一台雲服務器的高效共享。 一、硬件配置
昵称 喝醉的電梯_dpQcUQ
引言 很多用户在使用日誌服務 SLS 時,採用 STS 這種免登的方式,能夠快速將日誌服務的頁面集成到三方的系統中。STS 模式是非常經典且成熟的免登方案,它的優點非常多,例如:能夠充分利用阿里雲賬號 RAM 體系、能夠通用地集成支持 STS 模式的所有云產品、支持客户自定義訪問權限等。 存在問題 隨着時間的推移,STS 模式在多個方面已經不滿足日誌服務客户的需求: 性能問題 STS 模式加載速度
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1.引言 在構建現代數據和業務系統的過程中,可觀測性已經變得至關重要,日誌服務(SLS)為 Log/Trace/Metric 數據提供了大規模、低成本、高性能的一站式平台服務,並提供數據採集、加工、投遞、分析、告警、可視化等功能,從而全面提升企業在研發、運維、運營和安全等各種場景的數字化能力。 1.1 日誌數據天然是非結構化的 日誌(Log)數據作為可觀測場景中最基礎的數據類型之一,其最大的特點在
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是極致性能,更是最佳商用。 19項第一之上,是63%的極致帶寬降低 近日,2022 MSU世界視頻編碼器大賽成績正式揭曉。報告顯示,阿里媒體處理服務MPS(Alibaba Media Processing Service)s264及s265編碼器共計斬獲19項評測第一,相較大賽指定基準編碼器(AWS Elemental MediaConvert),可再節省高達63% 的碼率,極大幅降低帶寬和
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我們在追求怎樣的編碼未來? 無處不在的視頻滲透、井噴式的流量增長、多元的場景技術需求、用户對視頻體驗的“不將就”……音視頻行業的快速發展卻伴隨着“編碼標準升級速度緩慢”、“硬件紅利見底”、“編碼複雜度帶來的成本問題”等眾多挑戰。 視頻編碼還“卷”得動嗎? 究竟怎樣的視頻編碼技術,才能滿足既要又要的體驗與成本平衡? 面向機器視覺的視頻編碼、虛擬現實視頻、智能化應用視頻......前浪翻滾而來,
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Adobe 什麼!就連Adobe也開始進軍AI了?你們沒有看錯,作為咱們設計界的老大哥,Adobe也開始推出一系列AI工具,設計行也將迎來一場革命性的變革。 Adobe AI應用上新 Adobe作為設計軟件領域的絕對霸主,其一舉一動都牽動着整個行業的神經。近期,Adobe正式宣佈全面進軍AI生成領域,推出了包括Firefly、AI增強版Photoshop和Illustrator、A
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在工程設計和製造領域,SolidWorks作為主流三維CAD軟件,其流暢運行對團隊協作效率至關重要。 10人規模的團隊要實現高效協同,需從硬件配置、網絡優化、雲桌面部署、資源管理、軟件優化及團隊協作六個維度構建解決方案。 一、硬件配置 1.服務器配置: CPU:選擇多核、多線程的高性能處理器,如Intel Xeon系列或AMD EPYC系列,以滿足多人同時運行SolidWo
昵称 喝醉的電梯_dpQcUQ
全球 Kafka 社區都在關注 AutoMQ!憑藉在 Kafka 生態的獨特創新,AutoMQ深受 Kafka 用户喜愛,已成為眾多企業和開發者的首選實時數據解決方案。 我們非常高興看到來自韓國的KafkaKRU核心社區在首爾舉辦第2屆官方線下交流會。作為韓國最具影響力的 Kafka 開發者社區,KafkaKRU 聚集了大量核心開發者和企業用户。本次交流會中,將分享 AutoMQ 的真實應用案例
昵称 AutoMQ
一、引言 工欲善其事,必先利其器,學會如何利用 IDEA 高效 debug ,將會大大提升我們的工作效率。基本的斷點調試方式就不講解了,網上有很多優秀的文章,這裏會主要舉一些我們日常工作中重要但是容易被忽視的調試技巧。 二、正文 2.1 不暫停的 debug 通常情況下,我們斷點的時候,會卡住當前線程。假設我們在主預發或者公用環境進行debug,就老感覺背後有人在罵我,誰又在debug,環境怎麼又
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背景 隨着5G技術的發展,物聯網邊緣側主要應用於數據傳輸量大、安全要求高以及數據實時處理等行業與應用場景中。其中,邊緣計算是一種分佈式計算模式,其將計算資源和數據處理能力推向接近數據源的邊緣設備,以減少延遲並提高響應速度。 對前端領域而言,面對邊緣場景下的應用開發也發生了相應的變化,其通常需要考慮邊緣側與終端側的實現方式,並且還需考慮相較於傳統 B/S 架構下的部署方案。本文旨在通過工業互聯網場
昵称 維李設論
隨着信息技術的飛速發展,搜索引擎作為信息獲取的重要工具,扮演着不可或缺的角色。阿里雲 AI 搜索開放平台以其強大的技術支持和靈活的開放性,持續為用户提供高效的搜索解決方案。 一、阿里雲 AI 搜索開放平台 一站式的 AI 搜索開放平台作為阿里雲 AI 搜索整個產品體系核心,提供豐富的 AI 搜索組件化服務。兼容主流開發框架 LangChain和 LlamaIndex,支持搜索專屬大模型、百鍊等大模
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谷歌 在科技飛速發展的當下,人工智能領域不斷涌現出令人矚目的創新成果,谷歌推出的新一代大模型Gemini2.0無疑是其中一顆璀璨的新星,正以其卓越的性能和強大的功能,為我們開啓了智能化交互的嶄新篇章。 Gemini2.0 Gemini2.0 使用Gemini2.0構建的最新版本中的改進包括: 更順暢的對話:ProjectAstra現在能夠使用多種語言和混合語言進行交談,從而更好地理
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本文系轉載,轉載鏈接:彈性雲三副本備份技術解析:2025年數據保護新標準 數據存儲的工業級挑戰 據IDC《全球數據保護指數》報告顯示,2023年企業級用户遭遇數據丟失事件同比增長31%,其中雲環境數據異常佔比首次突破40%。面對日益複雜的網絡環境,三副本備份技術已成為雲存儲的黃金標準: 金融行業合規要求:銀保監會規定核心系統RTO(恢復時間目標)需<15分鐘 製造業數據規模:某新能源車企每日
昵称 雲輕雨細
Wan 阿里巴巴通義實驗室推出的 Wan 系列模型憑藉突破性的技術架構與卓越的生成能力,成為行業關注的焦點。為助力開發者與創作者深挖視頻生成技術潛力,魔多 AI 社區正式宣佈全面支持通義萬相 Wan2.1 與 Wan2.2 兩款重磅視頻模型的訓練服務,為不同場景的創作需求提供專業級技術支撐。 Wan2.1Wan2.2 Wan2.1 Wan2.1 採用自研高效變分自編碼器(VAE)與
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項目地址|github.com/volcengine/AICC-Trusted-MCP 大模型技術變革下,通常需藉助雲端算力和存儲資源,為端側提供更豐富的大模型應用場景體驗。與此同時,行業對端雲協作下的全鏈路安全和透明可信提出了更高要求。火山引擎AICC 機密計算應運而生,通過為企業搭建“雲端大模型安全屋”,實現公有云環境下敏感數據流轉和計算的全鏈路安全。 近日,火山引擎 AICC 機密計算迎來
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公司背景和業務 Rokid 創立於2014年,是一家專注於人機交互技術的產品平台公司。Rokid 通過語音識別、自然語言處理、計算機視覺、光學顯示、芯片平台、硬件設計等多領域研究,將前沿的 Al 和 AR 技術與行業應用相結合,為不同垂直領域的客户提供全棧式解決方案,有效提升用户體驗、助力企業增效、賦能公共安全,其 Al、AR 產品已在全球八十餘個國家和地區投入使用。 Rokid Air Pro
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2019 年 Berkeley 預測 Serverless 將取代 Serverful 計算成為雲計算新範式。Serverless 為應用開發提供了一種全新系統架構。藉助 2023 年由 OpenAI 所帶來的 AIGC 風潮,以阿里雲函數計算 FC、AWS Lambda 為代表的 Serverless 以其更高成本效益、更簡化的後端代碼 擴展性及更極致的彈性等眾多特性,將開發者從繁重的手動資源
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如果你的系統啓動耗時250s以上,文章思路應該可以幫到你。 一、背景 近期,在做應用啓動提速相關工作的過程中,我們發現,應用啓動速度主要的瓶頸在於bean的初始化過程(init,afterPropertiesSet方法的耗時)。很多中間件bean的初始化邏輯涉及到網絡io,且在沒有相互依賴的情況下串行執行。將這一部分中間件bean進行異步加載,是提升啓動速度的一個探索方向。 二、解決方案 自動
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