> 关注微信公众号【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 > 本文深入探讨了 Go 语言的内
本篇文章深入探讨了Go语言的泛型特性，从其基础概念到高级用法，并通过实战示例展示了其在实际项目中的应用。 关注【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资
目录 一、VLAN概述与优势二、Trunk的作用三、IEEE 802.1q四、VLAN转发五、Trunk的配置六、单臂路由概述七、三层交换机实现VLAN之间通信的原理八、实验一九、实验二十、实验三 一、VLAN概述与优势 在使用交换机互联的以太网中，同一区域内的主机在相互通信时可能会产生广播报文，此
记得上次ACOUG年会(《ACOUG年会感想》)，请教杨长老问题的时候，谈到分区，如果执行分区删除的操作，就会导致全局索引失效，除了使用12c以上版本能避免这个问题外，指出另外一种解决的方式，表面看很巧妙，实则是对分区原理的深入理解。 我们先从实验，了解这个问题，首先创建分区表，他存在4个分区，每个
centos7.6安装本地yum源 前言：文章内容可能会因环境不同而有所差异，所谓集思广益说不定灵感就来了呢; 文章初衷旨在交流学习、记录个人成长，如果能帮助到您，那就点个赞噢。 环境说明： 1、本实验使用的是VMware vsphere虚拟机，操作系统安装可参考链接：CentOS7.6系统安装和网
CentOS7.6系统安装配置 前言：文章内容可能会因环境不同而有所差异，所谓集思广益说不定灵感就来了呢; 文章初衷旨在交流学习、记录个人成长，如果能帮助到您，那就点个赞噢。 环境说明： 1、本实验使用的是VMware workstation来创建虚拟机，创建虚拟机过程这里就不展开了，详情可查看：V
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
11月26日至27日，UWA世界超高清视频产业联盟（以下简称“UWA联盟”）、上海交通大学-南加州大学文化创意产业学院、华为联合举办了“互联智慧，共赢未来” 超高清音视频技术与生态发展高峰论坛暨Audio Vivid空间音频工具花瓣三维声训练营。中央广播电视总台超高清视音频制播呈现国家重点实验室、I
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 在上节内容中我们介绍了如何利用数据库主键提升访问性能，本节内容我们继续为大家介绍如何在大规模数据量的场景下提升数据访问效率。 在开始之前先做个小小的实验： 1. 准备一张
在联邦场景下，C个知识图谱位于不同的客户端上。知识图谱拥的实体集合之间可能会存在重叠，而其关系集合和元组集合之间则不会重叠。我们联系一下现实场景看这是合理的，比如在不同客户端对应不同银行的情况下，由于不同银行都有着自己的业务流程，所以关系集合不重叠。本文我们来看具体在实验环节怎么去划分联邦异构知识图谱数据。
摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。 本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析； 掌
摘要：本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法，来训练一个硬盘故障预测模型，并测试效果。 本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程； 掌握使用pandas做数据分析
Paddle Serving 是飞桨服务化部署框架，能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。 Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计，具备完整的在线服务能力，支持的功能包括多模型管理、模型热加载、基于Baidu-RPC的高并发低延迟响应能力、在线模型A/B实验等，并提供简单易用的Client API。Paddle Serving可以
EE模块是搜索系统中改善生态、探索商品的重要链路，其目标是缓解数据马太效应导致模型对商品排序丰富性、探索性不足，带来的系统非最优解问题。以下分别从模型迭代、在线实验指标、离线评估体系介绍相应模块的优化。
摘要：使用API Arts&API Explorer调用IoT边缘服务接口创建应用，了解边缘计算在物联网行业的应用。 本文分享自华为云社区《使用API Arts&API Explorer调用IoT边缘服务接口创建应用》，作者：华为IoT云服务。 开始体验前需注册华为云账号并完成实名认证，实验过程中请
摘要：物联大数据已成为当前物联网系统建设的核心，基于物联大数据的涌现智能和应用以及借此对物理世界的反馈和控制是未来物联网系统的建设目标。 本文分享自华为云社区《基于云原生的物联大数据智能服务》，作者：赵卓峰 、丁维龙 、于淇 / 北方工业大学数据工程研究院、大规模流数据集成与分析北京市重点实验室。
随着业务的发展及版本迭代，客户端工程中不断增加新的业务逻辑、引入新的资源，随之而来的问题就是安装包体积变大，前期各个业务模块通过无用资源删减、大图压缩或转上云、AB实验业务逻辑下线或其他手段在降低包体积上取得了一定的成果。
