最近在某个项目的开发过程中，遇到了一个bean注入不生效的问题，本文主要针对该问题进行展开，欢迎大家共同探讨。
本文概述了携程IT管理数万台办公PC时面临的挑战及应对方案，介绍了通过全链路工具实现故障主动发现和自动修复的运营理念。详细阐述了背景、系统架构选型及各部件，深入说明了工具实践过程中面对的大数据量、脚本运行权限、交互弹窗等问题及其解决方案，并阐明了在运维故障定位和脚本统计优化方面的支持，希望能为大家带来一些启发。
当前尖端的向量近邻搜索算法，主要以图搜索算法为主，此类算法为了能够最大化搜索的速度与准确度，需要将对应的索引结构和原始数据存放在内存中，显然这不仅大大提高了成本，还限制了数据集的大小。例如在当前主流的内存型 HNSW 算法下，业界常用的内存估算方式是：向量个数 * 4 * (向量维度 + 12)。那么在 DEEP 10M（96维）的 1 千万数据就需要内存达到 4GB 以上，但是通过 DiskANN 优化后，仅需要 70MB 的内存就可以对海量数据高效的进行检索；在 MS-MARCO（1024 维）的 1.38 亿条记录里，需要内存更是高达 534GB，这样检索 1.38 亿的数据需要 12 个 64GB 的节点。 按照上面的估算公式，到了 10 亿级别就需要大约 100 个节点，到 100 亿级别需要的节点数为 1000 个左右，这个规模的服务在资源成本和稳定性上都面临了极大的挑战。我们在服务客户的过程中，发现相比于低延迟检索需求，大部分客户更关注成本和稳定性
近日，多家大厂都放出了在自动驾驶领域的最新进展。特斯拉最近推出了V12版本的FSD，在驾驶体验上有很大的提升。“萝卜快跑”在武汉上路测试刷屏全网，无人驾驶出租车订单量激增。Robotaxi已经成为自动驾驶落地的一个重要场景。那么，自动驾驶行业开始进入快速发展的阶段了吗？无人驾驶出租车（Robotaxi）距离真正的商业化还有多远，将面临哪些挑战？
KubeAdmiral 是字节跳动于 2023 年 7 月正式开源的多云多集群管理引擎，它孵化于字节跳动内部，从上线至今一直强力支撑抖音、今日头条等大规模业务的平稳运行，目前管理着超过 21 万台机器、超过 1000 万 Pod。 自正式开源以来，KubeAdmiral 自身也经历了不断发展和完善，在系统功能、扩展性、稳定性和运行效率均有大幅提升，也吸引了业界最终用户的使用和贡献。因此，我们相信 KubeAdmiral 已经准备好在生产环境落地，并很高兴地宣布 1.0.0 版本正式发布。
在人工智能和大模型技术飞速发展的今天，我们有幸见证了AI如何深刻地影响和改变着我们的世界。这场变革不仅可能重塑我们的世界，更在各个领域引发了深远的影响。为了深入理解这场技术变革，把握AI应用的未来趋势，我们特别策划了这一期“大模型&AI应用”主题书单。 本期大牛书单，我们请来了鹅厂内部行业专家，他们用丰富的知识和实践经验，为我们精选了一系列深度与广度兼备的好书和框架推荐，不仅覆盖了AI的基础理论，更深入探讨了AI在不同领域的应用实践，从技术实现到伦理思考，从行业应用到未来趋势，为我们提供了全方位的视角。让我们一起跟随这些行业大牛的脚步，探索AI的无限可能。
不同于其他电商场景，外卖业务下大量中小商家营销能力弱，菜品图像质量差，因此在C端对菜品图利用AIGC技术进行美化存在较大的潜力。自2023年以来，美团针对智能头图展示的菜品供给利用AIGC技术进行全面优化，结合图像生成以及视频生成技术，生成素材日曝光达到2亿。本文将介绍美团在视觉AIGC技术落地过程中遇到的挑战以及解决思路。
