MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
1月24日，在 “中国工程院院刊：信息领域青年学术前沿论坛”上，阿里巴巴达摩院、上海浙江大学高等研究院、上海人工智能实验室联合发布“洛犀”端云协同平台。该平台提供一站式的端云协同模型训练、部署、通信能力，致力于促进大小模型协同进化，构建充分利用大模型应用潜力的新一代人工智能体系。 因惊艳的性能表现和前所未有的任务迁移性，AI大模型在2021年迎来大爆发，但能耗问题限制其参数扩张及应用落地。2022达摩院十大科技趋势指出，大模型参数竞赛正进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化——大模型向边、端的小模型输出模型
编辑 | 陈彩娴 “化繁为简、大巧不工”是机器学习的初衷之一。费米曾讲述一个故事，冯·诺依曼告诉他，用四个参数就可以拟合出一头大象，用五个参数就可以让大象鼻子动起来，这就是“四个参数画大象”的故事。但AI模型规模不断剧增已是不争的事实。2017年，Transformer结构的提出使深度学习模型参数突破了1亿。随后，BERT、DALL-E、GPT-3、Switch Transformer在国际上相继出现， M6、Alicemind、悟道、盘古等国内大模型也相继获得成功，模型参数增长至百亿、千亿、万亿甚至十万亿
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI领域这股大模型之风，可谓是席卷全球，越吹越劲。 单说2021年下半年，前有微软英伟达联手推出5300亿参数NLP模型，后又见阿里达摩院一口气将通用预训练模型参数推高至10万亿。 而就在最近，扎克伯格还宣布要豪砸16000块英伟达A100，搞出全球最快超级计算机，就为训练万亿参数级大模型。 大模型正当其道，莫非小模型就没啥搞头了？ 就在“中国工程院院刊：信息领域青年学术前沿论坛”上，阿里巴巴达摩院、上海浙江大学高等研究院、上海人工智能实验室联手给出了
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术，依托千亿级中文语料累积，提供16项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。 腾讯云TI平台团队旨在通过“一套框架”+“三套最佳实践”，更好的服务外部有NLP预训练需求的客户。 TI-Deepspeed介绍 根据当前人工智能的趋势，越大的自然语言模型可以提供越好的准确性，目前GPT-3的模型参数达到1
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术，依托千亿级中文语料累积，提供16项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
Rclone 是一个命令行程序，用于管理云存储上的文件。它是云供应商的网络存储接口的一个功能丰富的替代品。超过 40 种云存储产品支持 rclone，包括 S3 对象存储、企业和消费者文件存储服务以及标准传输协议。
应用系统上线运行后，随着系统数据量的不断增长、访问量的不断上升，系统的响应速度通常会越来越慢，尤其日常峰值情况下常不能满足业务需要，甚至出现应用服务中断的现象，给企业造成巨大的品牌损失和经济损失。大量数据表明，每0.1秒的核心体验响应时间延长会导致1%的营收下降。企业应用系统上云，如何在云端利用云的优势进行性能优化，是一个值得深入分析的重点问题。
由腾讯云售后服务团队倾情打造“2022云顾问技术系列之数据库专场”分享会已于2022年4月14日19:00-20:30在线上会议举行，分享内容包括《云顾问Redis技术之最佳实践》、《云顾问MySQL技术之最佳实践》。分享专家由腾讯云多个领域技术专家联合打造，将腾讯海量业务运维经验和业界先进技术实践倾力奉献给您，助力您更加安全、高效、稳定的使用腾讯云产品。下面是本次分享材料主题和材料等，欢迎大家阅读及给出宝贵建议！
基于VXLAN新架构下，只是云服务器的跨主机迁移，这里推荐使用腾讯云的在线迁移工具：
根据当前人工智能的趋势，越大的自然语言模型可以提供越好的准确性，目前GPT-3的模型参数达到175B。但是由于成本、时间和代码集成的障碍，较大的模型难以训练。
在这个海量数据大爆发的时代，一个单一的开源数据库产品往往很难直接满足企业的业务需求，在某些场景下，无论是性能、安全还是稳定性，都面临着各种各样的问题。
腾讯云TDSQL-C产品测评活动”是由腾讯云联合CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动，本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless 版;活动整体包括了技术分享直播及线上答疑、连续三个月做三季的产品体验、产品测评、优质征文活动以及最后的优秀用户线上圆桌对话直播环节:本次参与活动涵盖不同技术层面的用户，初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评，并通过征文的方式输出，参与活动的同时既可以收获相关技术领域的实战经验同时也可获得丰厚的活动激
GET 和 POST 是 HTTP 请求中最常用的两种请求方法，在日常开发的 RESTful 接口中，都能看到它们的身影。而它们之间的区别，也是一道常见且经典的面试题，所以我们本文就来详细的聊聊。 HTTP 协议定义的方法类型总共有以下 10 种：
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势，在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代，蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利，推动业务进行云原生化改造，加速企业数字化转型。
对于使用第三方云平台存储的用户，对象存储 COS 支持以下两种迁移方式，帮助用户将第三方云平台的存储数据快速迁移至对象存储 COS。
前不久，微软和英伟达推出包含5300亿参数的语言模型MT-NLG，这是一款基于 Transformer 的模型被誉为“世界上最大、最强的生成语言模型”。
众所周知，腾讯云Elasticsearch（简称ES）是一款分布式搜索引擎，可以帮助开发者构建高性能、可伸缩的搜索应用，同样它是基于ES开发的一款托管式搜索引擎服务，具有全托管式部署、高可用性、自动化运维等特点。
Serverless是一种新兴的云计算服务，它将应用程序的管理从基础设施中解耦出来，提供了更加高效的资源利用方式和更低的成本。腾讯云Serverless产品是腾讯云提供的一种基于函数计算和API网关的应用程序开发和运行环境，可用于快速构建和部署应用程序。本文将介绍如何使用腾讯云Serverless安装WordPress。
作者：陈业贵 华为云享专家 51cto(专家博主 明日之星 TOP红人) 阿里云专家博主 文章目录 前言 代码 效果： 前言 学习如果扩大数组的大小 代码 <?php $array=array('
传统的机器学习模型，数据集比较小，模型的算法也比较简单，使用单机存储，或者本地硬盘就足够了，像 JuiceFS 这样的分布式存储并不是必需品。
本文主要介绍了 CKafka 在跨洋场景中遇到的一个地域间数据同步延时大的问题，跨地域延时问题比较典型，所以详细记录下来做个总结。
OpenAI 的 GPT-3 是一个令人印象深刻的深度学习模型，但是它有 1750 亿个参数，相当占用资源。尽管有不同的估计，但是这种规模的模型在一个 GPU 上的训练需要数百年。
通过讲解如何优雅扩容云硬盘，我们了解了云盘连接到服务器上的具体操作过程。那么，如何进一步了解已挂载硬盘的实际性能呢？你或许会疑惑，测试硬盘性能，为什么不能用Linux系统自带的dd工具呢？而且不少人之前都这么用的：
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
如何快速初始化 MySQL 数据库？本文中老魏分享如何对已经买到的 MySQL 数据库执行初始化操作。
作者简介 妙成，携程云原生研发工程师，主要从事Elasticsearch、JuiceFS的研发运维，关注分布式数据库、NoSQL。 小峰， 携程云原生研发工程师，主要专注于数据库容器化领域，对分布式存储有浓厚兴趣。 一、摘要 携程的冷数据规模在 10PB+，包括备份数据、图片语音训练数据和日志数据等，存储方案主要是本地磁盘和GlusterFS。在实际使用中这些方案遇到了不少痛点： GlusterFS 在单目录下文件众多时，ls命令速度很慢； 受疫情期间机器采购周期的制约，无法灵活地根据实际需求弹性扩缩容
CloudSimExample1展示如何创建一个只包含一个主机的数据中心，并且在其上运行一个云任务。
选自TensorFlow.org 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 自 TensorFlow 1.0 发布以来，越来越多的机器学习研究者和爱好者加入到这一阵营中，而 TensorFlow 近日官方又发表了该基准。因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。 图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16
业务量的不断扩大，导致对象存储的存储空间以及流量迅速增大，尤其是图片业务，web中最关键的部分，由于html的同步加载特性，通常是一张加载完才能加载下一张，在本地降低分辨率会丢失图片大部分细节，那么除了让本地图片一张张压缩之外，还有什么办法大幅度减小图片体积呢？
BigGan、BERT和GPT-2的出现表明，越大的神经网络模型可以带来越好的性能。其中能写出各种假新闻的GPT-2参数就有15亿个之多。
12月28日，阿里巴巴达摩院发布2022十大科技趋势，这是达摩院连续第四年发布前沿科技趋势预测。
RedoLog是重要日志，是InnoDB用来做事务持久化的日志。他主要记录了事务在某个数据页上具体做了什么。它可以实现事务的crash-safe
首先还是要说两句，1 这个帖子不会说是那个云，读者你也不要问是那个云， 2 丢数，我个人认为在云上这是必然的，不是偶然，只是触发概率的问题。（原因很清楚，我说的这个问题，到那个云都一样，越先进的越会有这个问题）
基于腾讯公有云25Gbps的VPC网络环境，使用128块V100，借助Light大规模分布式多机多卡训练框架，在2分31秒内训练 ImageNet 28个epoch，TOP5精度达到93%，创造128卡训练imagenet 业界新记录。
本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
将工作负载迁移到云端的能力会带来许多优势，但首先要确认你的虚拟机是否可以平稳完成迁移。 今天的大趋势之一是,将公有云用作内部数据中心的扩展，但如果你的虚拟机还不具备云计算的可移植性，这种扩展就会变得十分困难。 公有云可提供一定的可扩展性来解决可能很难或无法实现本地架设的场景，因此成为运行高等级工作负载的热门选择。当然，配置现有的虚拟化基础结构以充分利用公有云资源优势引入了多方面的挑战，例如联合身份验证和互联网带宽管理。然而，最紧迫的挑战之一是：如何将虚拟机从本地虚拟化平台移动到一个公共云。 在迁移过程中
我们在使用和维护MySQL时，一定经常听到binlog这个概念。binlog在主从复制，数据恢复等场景都有着重要作用。本篇文章主要介绍binlog的概念，功能及常用操作，旨在帮助大家对binlog有更深的了解。
腾讯云命令行工具（TCCLI）是管理腾讯云资源的统一工具。使用腾讯云命令行工具，您可以快速调用腾讯云 API 来管理您的腾讯云资源。您还可以基于腾讯云的命令行工具来做自动化和脚本处理，以更多样的方式进行组合和重用。
原文地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1158013
放心，在腾讯云的服务器上，不论是加块硬盘还是扩容已有硬盘的大小，都是轻松又简单的。
本文将结合实际用户场景需求，提供相关 TCCLI 的实践例子，希望能帮助大家更快速掌握 TCCLI 的用法。
降水云的垂直发展指示着水汽、云滴和雨滴的运动、转化和相变过程，是认知云内物理过程和提升降水预测水平的一把金钥匙。20世纪90年代以来，卫星搭载的主动和被动仪器性能取得了长足的进步，在云和降水观测的作用凸显。今天咱们就来聊聊，风云四号卫星在其中的作用。
通用的6个步骤 //必须要有图片Url或Base64 if (!reqJson['Url'] && !reqJson['Image']) { //参数校验 const errCode = this.validate(reqJson); //查询计费接口 const retCode = await this.checkChargeStatus(reqJson); //组织引擎参数(此处为空) //如果有带url，调用下载代理，获取图片（下载两个待比较的图片） body_.image1 = imgBase64
看看K210的参数还是很靠近的，至于是不是，我这里也不敢说什么，有机会可以拆机的话，是可以验证的。
导语 Java从诞生至今已经走过了26年，在这26年的时间里，Java应用从未停下脚步，从最开始的单机版到web应用再到现在的微服务应用，依靠其强大的生态，它仍然占据着当今语言之争的“天下第一”的宝座。但在如今的云原生serverless时代，Java应用却遭遇到了前所未有的挑战。 作者简介 于善游 腾讯云后台研发工程师 专注于微服务、云原生、Serverless领域，在微服务方向具有丰富的经验。 在云原生时代，云原生技术利用各种公有云、私有云和混合云等新型动态环境，构建和运行可弹性扩展的应用。而我们应用
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