JDV背后的技术-助力618】的更多相关文章

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转载:http://www.programgo.com/article/98912703200/ 1.什么是JAX-WS JAX-WS (JavaTM API for XML-Based Web Services)规范是一组XML web services的JAVA API.JAX-WS允许开发者可以选择RPC-oriented或者message-oriented 来实现自己的web services.JAX-WS2.0 (JSR 224)是Sun新的web services协议栈,是一个完全基…
3月28日,云栖大会·深圳峰会现场,阿里云发布并现场演示了阿里视频云最新8K互联网直播解决方案.这是全球发布的首个8K视频云解决方案,也是全球首次8K互联网视频直播. 视频地址:https://v.qq.com/x/page/v0618atp7nr.html 舞台的屏幕上显示了从1300公里以外的阿里巴巴杭州园区传输回来的直播图像视频.现场观众清晰地看到了景泰蓝淘公仔的精致画面.海外的小伙伴也忍不住手动点赞. 下面我们将详细解读阿里视频云8K解决方案背后的技术是如何实现8K直播的. 8K是什么?…
虽然最近业绩有所下滑,也出现了一些技术故障,但Digg作为首屈一指的社会化新闻网站,其背后的技术还是值得一探,Digg工程师 Dave Beckett 在今年4月份写一篇名为<How Digg is Built>的文章,非常系统地将Digg背后的技术展现给大家,非常值得一看. 一.Digg提供的服务 一个社会化的新闻网站 对个人来说它又是一个私人社会化新闻发布平台 一个广告平台 一个开放API的平台 博客及文档系统 二.Digg 的核心功能 文章提交功能 – 提交你认为有价值的新闻 文章列表功…
本文分享于HMS Core开发者论坛<EasyAR--汇聚优质AR应用开发者,技术助力AR领域繁荣生态>采访文字稿 EasyAR空间计算平台为应用开发者提供稳定建图.定位能力和完善工具链,形成城市级线下元宇宙解决方案,为文化.商业和公共地标MR产品及应用.EasyAR提供的空间定位能力与HMS Core AR Engine本地连续跟踪能力进行无缝衔接,形成了流畅MR体验,共同为用户价值创造贡献力量. 视+AR是一家专注于AR的底层技术以及行业应用的一家公司.公司在AR领域的开放平台提供了一系列…
为了进一步规范国内的网络舆论,国家规定了各互联网平台都需要显示 IP 归属地信息.微博.抖音.公众号等多个平台纷纷上线了 IP 归属地功能,这标志着国内言论的进一步规范化.但互联网平台商们是怎么通过 IP 定位到我们所属地区的?这背后的原理是什么?IP 归属地背后又有哪些实际的应用?今天我们就来聊聊 IP 归属地背后的技术原理. 如何通过 IP 找到地址? 在我们印象中,我们都知道可以通过 IP 地址找到某个人.但当我们细想一下,我们会发现其实 IP 地址与地理位置并不是直接相关的.那我们到底是…
假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,"一朝看尽长安花"似乎近在眼前 -- 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助. 近年来,语言模型越训越大已成为常态.大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识.本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论. 首先,我们要感谢促成…
摘要: Redis是一个使用范围很广的NOSQL数据库,阿里云Redis同时在公有云和阿里集团内部进行服务,本文介绍了阿里云Redis双11的一些业务场景:微淘社区之亿级关系链存储.天猫直播之评论商品游标分页和菜鸟单据履行中心之订单排序. 双11如火如荼的结束了,阿里云Redis(ApsaraDB for Redis原KVStore)也圆满完成了双11Redis的保障工作.目前阿里云Redis提供了单机版本和集群版本的Redis. 单机版本Redis具有很高的兼容性,并且支持Lua脚本及地理位置…
日常生活工作中,我们通过搜索引擎查询相关资料时,经常遇到不知如何指定准确关键词的情况,仅仅根据指定大概范围的关键词时,搜索结果往往不能尽如人意. <信息导航>APP最新版本(Ver 1.1.2)基于关键词关系,实现了渐进反馈式搜索技术:首先输入一个大范围的关键词排除与搜索目标无关的其它关键词与信息,然后在当前关键词下,搜索结果能够返回所有相关小范围关键词,选择其中某个小范围关键词可以进一步缩小搜索结果的数量,如此通过不断选择范围关键词,一般仅通过2.3个步骤即可快速找到所需的关键词与信息内容,…
腾讯业务及组织架构现状 先简单和大家介绍一下腾讯内部的业务及相关组织架构的现状,有助于帮助大家理解为什么我们会基于后面的架构来设计整套方案. 下图的应用大多数人经常会用到,比如微信.腾讯视频.游戏等等APP,其背后承载的技术也不尽相同,涉及了NLP.计算机视觉.强化学习.语音等不同的AI技术. 比如我们玩的<王者荣耀>或者下围棋,背后所对应的就是用强化学习训练出来的一个机器人,玩游戏没有队友陪同时,机器人可以满足我们对战合作等游戏需求. 不同的业务部门,APP对外需求也不同,均会针对自己的业务…