为了高效地发现、定位和解决预发问题，闲鱼团队研发了一套异常日志问题自动追踪-定位-分发机制。这套机制通过自动化手段，实现了异常日志的定时扫描、精准定位和自动分发，显著降低了开发和测试的成本，提高了问题解决的效率。
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案，以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。
在犹他州盐湖城举办的北美Kubecon大会上，云原生计算基金会（CNCF®）于2024年11月14日发布了2024年最新的CNCF技术景观雷达报告。该报告深入评估了生态系统中多集群应用管理以及批处理、AI和ML计算技术的生产就绪状态。 CNCF技术景观雷达通过调查300多名使用云原生技术的专业开发者以及CNCF最终用户社区的成员，收集了他们在多集群应用管理以及批处理、AI和ML技术方面的实际使用经验。这些反馈代表了云原生最终用户最关心的实际问题。 报告根据各项技术的生产使用准备情况进行评估，并将它们分为四个类别：采用、试验、评估和保留。其中，“采用”类别包括成熟度最高、用户广泛认可的技术。特别值得注意的是，批处理、AI和大数据领域的相关项目，Apache Airflow、CNCF的CubeFS、Kubeflow和Fluid，这四个技术因其在基于Kubernetes的云原生AI体系中的应用而备受关注，成为业界技术选择的风向标。
EchoMimicV2 是蚂蚁集团支付宝终端算法数据技术团队的一项数字人技术开源项目。 仅需输入一张参考图像、一段音频及一段手势序列，即可生成高质量人物动画视频，同时确保半身数字人与音频内容之间的协调。
本文介绍了一种全新的基于扩散模型的面部局部替换方法，能够从多个参考图像中提取面部特征并进行无缝融合，生成高保真度的人脸图像。该方法解决了现有面部替换技术中存在的挑战，比如如何高效且有效地将多个参考图像的特征融合在一起，如何保持特征之间的协调性，并在保持高保真度的前提下实现高效融合等问题。该方法在面部局部替换技术领域具有广泛的应用前景。
本文作者将介绍女娲对社区 ZooKeeper 在分布式读写锁实践细节上的思考，希望帮助大家理解分布式读写锁背后的原理。
在深度学习领域，目标检测算法用于识别和定位图像中的特定对象，是计算机视觉中至关重要的任务。然而，传统的目标检测算法只能在有限类目的数据集上进行推理，这是因为训练集中的类别是有限的，推理时也只能识别这些有限的类目，限制了其应用范围。因此，我们需要使用开放集（Open-Set）检测技术，开放集检测可以在推理过程中识别训练时未被见过的类目。为了丰富交互方式，我们还将采用视觉定位（Visual Grounding）检测，将图像和自然语言描述一起作为输入。 YOLO-World (CVPR 2024)、Grounding DINO (ECCV 2024)是SOTA的开放集目标检测算法，YOLO11 (Ultralytics 2024)则是今年9月最新开源的闭集YOLO检测算法。在这篇文章中，我们将对这三种SOTA算法的原理进行解析，并进行相关实践。
