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4857 条查询结果

KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量,并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上,我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》,本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分:第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程;第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践;第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践;最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容能对大家有所帮助或启发。

56 技术 lddgo 分享于 2024-03-14

在日常的开发工作中,为了程序的健壮性,大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。

63 技术 lddgo 分享于 2024-03-13

曾几何时,中台一度被当做“变革灵药”,嫁接在“前台作战单元”和“后台资源部门”之间,实现企业各业务线的“打通”和全域业务能力集成,提高开发和服务效率。但在中台如火如荼之际,我们可以发现各大企业又在反其道而行,纷纷不断进行“拆中台”,那么中台对于企业而言,究竟发挥了哪些作用,当前又出现了哪些问题?今天,我们特邀了高级研发管理专家、腾讯云 TVP 程超老师,他将从搭中台到拆中台的风向转变,探讨企业软件架构的底层逻辑。

56 技术 lddgo 分享于 2024-03-13

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎,深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内的几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask作为一款高性能的召回搜索引擎,应用在向量检索和LLM智能问答场景的解决方案和核心优势。通过Havenask向量检索+大模型可以构建可靠的垂直领域的智能问答方案,同时快速在业务场景中进行实践及应用。

49 技术 lddgo 分享于 2024-03-13

在继续 Pipy 0.99.1 的重大更新和改进之后,我们非常自豪地宣布 Pipy 1.0 版本[1] 发布。这个版本不仅强化了 Pipy 作为一个高性能、可编程代理的角色,还引入了一系列激动人心的新特性和改进,旨在进一步提升开发者的工作效率和 Pipy 应用的功能性。

40 技术 lddgo 分享于 2024-03-13

书接上回《Monorepo 解决方案 — Bazel 在头条 iOS 的实践》,在头条工程切换至 Bazel 构建系统后,为了支持用户使用 Xcode 开发的习惯,我们使用了开源项目 Tulsi 作为生成工具,用于将 Bazel 工程转换为 Xcode 工程。

57 技术 lddgo 分享于 2024-03-13

火山引擎湖仓一体分析服务LAS(Lakehouse Analytics Service),是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、Flink 生态,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。 LAS服务是什么?LAS有哪些优化特性?本文将从基础概念、数据库内核特性优化、数据服务化、业务实践等角度全方位介绍湖仓一体架构在LAS的探索与实践。

70 技术 lddgo 分享于 2024-03-13

本文将围绕 RocketMQ 5.x 的新特性展开探讨,详细解读其在腾讯云上的实际应用案例,并展望未来的发展规划。

54 技术 lddgo 分享于 2024-03-13

近几个月,随着基于Stable Diffusion的相关技术发展,基于参考图的角色定制化技术[1,2, 3, 4, 7]受到相关行业以及学者的广泛关注。其中,人像定制化是指:给定任务角色(参考图),通过提示词控制生成多样新的图像,并且图像中的人物身份信息和参考图保持一致。人像定制化生成技术可以分为1)基于角色LoRA训练以及2)基于注入图像特征两种方案。其中,基于LoRA训练的技术通过收集定制化人物的多张图像(数量越多,效果越好),将该角色的身份信息隐式的表达在添加了LoRA的Stable Diffusion中(或称为训练数字分身),对于每一个人物,在线训练的时长3~5min不等,例如《妙鸭相机》。而基于注入图像特征的方案规避了“数字分身”的训练过程,受到学者的广泛关注,一些学者利用Stable Diffusion能够生成某些名人多种图像这一特性,开发了少样本的训练方案[8],另一些研究集中于从输入图像中学习到一些特征,注入到Stable Diffusion中。这类方案往往需要较大的数据集,效果相对更加出色。我们基于预训练的人物肖像特征提取器,设计了一种保持人物身份信息的技术方案

55 技术 lddgo 分享于 2024-03-13

牛津大学路透新闻研究院每年都会推出一份观察报告《新闻、传媒和技术趋势预测》,来呈现全球新闻媒体在过去一年的发展趋势。在2024年的观察报告中,“平台转移”成为重要的关键词,事关受众资讯接受习惯的变化。报告引用了一项第三方数据,显示2023年来自Facebook的新闻网站流量下降了48%,来自X/Twitter的流量下降了27%。[1] 造成这种变化的重要原因,就是用户的新闻接收习惯发生了转变。目下,以TikTok为代表的短视频平台,正越来越成为年轻受众获取新闻类资讯的渠道。 这不仅仅是牛津一家机构的结论。多项大众调研都发现,短视频平台越来越成为Z世代的主要新闻来源,也是欧美国家越来越受欢迎的新闻来源。2023年,皮尤(Pew Research Center)的一项调查发现,30岁以下成年人中的三分之一,经常在TikTok上浏览新闻。Ofcom关于英国新闻消费的最新报告也显示,TikTok是成年新闻受众增长最快的新闻来源。 这些数据背后,呈现了全球新闻媒体行业正在发生的一项重要趋势与转变:短视频新闻正在快速崛起。

54 商业 lddgo 分享于 2024-03-13