便宜云数据库早已出现，就是因为它十分便宜，所以许多人并不完全信任它，甚至认为这款存储软件的各项性能一般，只有亲自试用过后才能够明白它的价值。
我之前开发了免费、无广告的聚会小游戏给大家！不需要带桌游实体卡牌，也能在一起玩桌游！也支持线上玩！图片如下。
通过提供更低的成本，更高的性能并减少数据的丢失，混合云可以帮助一些企业优化其分层存储系统。 分层存储架构并不是什么新鲜事。这已经是多年来常见的一种做法，创建一个拥有主，次级和归档存储的系统，来保护企业的信息。然而，事实证明传统的分层存储模式和技术既昂贵又复杂。因此，今天许多企业开始寻求混合云来提供更便宜和更有效的存储选择。 分层存储是一种两个或三个独立的存储系统一起工作的存储模型。第一层是主存储系统，通常是性能最高的。第一层也是最接近的应用并且最昂贵的。第二层，又叫二级存储，趋向于低一点的性能和较便宜的
Openstack不管是Ephemeral Storage还是Block Storage, 其实从接口上看，其实都是块服务。那么为什么要搞两个不同的类型呢，本文从这两种不同类型块存储的实现上来分析下其中的原因。
Gas优化是开发以太坊智能合约所面临的一个独特挑战。要想成功，我们需要学习solidity如何在幕后处理变量和函数。
CDH支持Hadoop分布式文件系统HDFS中的各种存储类型。早期的CDH只支持一种存储类型。现在，您可以为DataNode数据目录指定不同的存储类型，这样可以根据数据使用频率优化数据使用并降低成本。例如需要频繁使用的数据，可以存储在SSD中，而归档的数据可以存放在相对便宜的存储介质中。
理想状态下的计算机存储设备应该是极为快速，容量大，价格便宜。但是目前的技术做不到。因此，一般计算机的存储结构如下图所示。图中自顶向下的设备是越来越便宜，但是速度却是越来越慢。
实际的软件开发过程中，常会遇到服务端请求响应时间长，吞吐率不够。 分析对应问题时，你肯定听过“主要瓶颈不在CPU，而在I/O”，存储很重要。
对存储技术进行了大量的研究，到 1951 年，Eckert 和 Mauchly 创立了自己的公司，设计了一台叫 UNIVAC 的新电脑，最早进行商业销售的电脑之一。它推出了一种新存储：磁带。磁带是纤薄柔软的一长条磁性带子 卷在轴上，磁带可以在"磁带驱动器"内前后移动，里面有一个"写头"绕了电线，电流通过产生磁场，导致磁带的一小部分被磁化。电流方向决定了极性，代表 1 和 0，还有一个"读头"，可以非破坏性地检测极性。
随着全球能源日趋紧张，太阳能作为新型能源得到了大力的开发，其中较为常见的就是太阳能电池了,利用太阳能电池板从太阳中获取能量，但是转换效率低。为了改变这一现状，科学家研发了一种全新的太阳能电池。
上一篇文章，我们将用户的购物数据用Hive进行了非实时的大数据分析，并为他们打上了标签，某些同学喜欢衣服，某些同喜欢汽车。那这些标签数据究竟存到了哪里，标签数据是否永远保存，这些标签数据是否能够不断更新？
ChatGPT有多强?OpenAI老板Sam Altman直接开门见山地介绍说：这是我们迄今为止功能最强大的模型！在各种专业和学术基准上和人类相当！不得不说，自打ChatGPT问世以来，微软和谷歌之间打响的数轮科技战役，微软这次又赢麻了。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
两家FPGA的区别本人认为有两方面吧：1.基本逻辑资源；2.内部基本架构。（也可以看成一方面吧）
ELK作为日志UI产品，自诞生就备受关注，时至今日也热度不减，在Github上有着高达 54.7k的关注。
本文以我个人的理解简单分析下并行数据库的技术要点以及对未来并行数据库的发展做下展望，理解有偏差的地方，欢迎各位指正。 并行数据库的定义 在维基百科上，并行数据库被定义为通过并行使用多个CPU和磁盘来将诸如装载数据、建立索引、执行查询等操作并行化以提升性能的数据库系统。其中最重要的关键词是并行，分布式。 并行数据库的技术要点 并行数据库主要由执行引擎、存储引擎和管理功能模块组成，它们的不同技术风格形成了各个有特色的并行数据库产品。随着Hadoop的兴起，目前MPP数据库主要分成两类
本周的 Intel 数据创新大会上，傲腾持久内存正式发布，采用 DDR4 接口和协议，既可以当纯粹的 DDR4 内存，又可以做存储型缓存盘。
背景：当期的形势，电工们都很清楚，美帝制裁、ST涨价，大小公司苦不堪言，国产芯片指标强大配置丰富，可是替换之路却漫漫又修远，一路走来不知道要埋多少坑，大部分都是想出手又缩回去了，所以希望大家能贡献自己的点滴心得，将国产化遇到的问题、解决方法等记录于此，让更多的人收益，让国产芯更强！
言必称大数据的时代，让我们多少有些“审美疲劳”。但如果严格按照大数据的定义来判断，相信大多数公司是根本不存在大数据问题的。你也许有很多数据，但那并不意味着就是大数据。数据库即服务公司MongoHQ的@Codepope最近在博客上探讨了这个问题，以及为何我们要存储这么多的数据，但无法从中获取相应的价值。 大数据实际上是范围极广、数量极大的，超乎你的想象。你也许认为维基百科的数据很大，但它也只是冰山一角而已。人们往往认为“很多的”数据就是所谓的“大”，因此他们无时无刻不在与大数据打交道。这种想法是不对
言必称大数据的时代，让我们多少有些“审美疲劳”。但如果严格按照大数据的定义来判断，相信大多数公司是根本不存在大数据问题的。你也许有很多数据，但那并不意味着就是大数据。数据库即服务公司MongoHQ的@Codepope最近在博客上探讨了这个问题，以及为何我们要存储这么多的数据，但无法从中获取相应的价值。 大数据实际上是范围极广、数量极大的，超乎你的想象。你也许认为维基百科的数据很大，但它也只是冰山一角而已。人们往往认为“很多的”数据就是所谓的“大”，因此他们无时无刻不在与大数据打交道。这种想法是不对的，我们从
无论是智能手机还是超级计算机，对于这些轻便又节省能源的设备来说，拥有更大的储存空间成为了当下最重要的技术突破点之一。 现在，曼切斯特大学的科学家们已经证明，用一类称为单分子磁体的分子来储存数据或许比想象中的要更加可行。 此次研究由化学学院 David Mills 博士和 Nicholas Chilton 博士领导，研究结果也登上了《自然》杂志。该研究表明，单个分子在 -213°C 的温度下也能产生磁滞现象，而这个温度与液氮的温度（-196℃）非常接近。 也就是说，用单分子来存储数据或能成为现实，因为数据
周日那天冯老师，云斗士又针对云资费贵的问题写了文章进行了DISS，我对这个事情是赞同的，只有不同的声音，才能让平民用上更便宜的资费，必须有人站出来说说这些事情。
假设将CPU比喻为计算机中的"大脑"，那存储器就是其附身了，存储空间有限但是非常的快。为了记忆部分数据就出现了CPU Cache，它用的是一种叫做SRAM的芯片，下面看看什么是SRAM和DRAM
OpenAI首届开发者大会，AI圈连夜爆炸，创业公司直呼玄妙，刷爆朋友圈~~~
如果你对数字货币的交易还一知半解，当你在网络上往地球另一端发送加密货币时，可能会产生混乱，造成时间和金钱上的巨大损失。但就算你对数字货币交易已经有所了解，你可能还是没法实现高效的交易。在继续阅读之前，请确保你了解加密交易和交易费用。
我们在 3 月发布了 GPT-4 的第一个版本，并在 7 月向所有开发者正式发布了 GPT-4。今天，我们将推出该模型的下一代预览，GPT-4 涡轮增压.
在可靠性、准确性和性能方面，人工智能和机器学习都严重依赖于大型设备。因为数据池越大，你就越能对模型进行训练。这就是为什么重要的数据平台能够高效地处理不同的数据流和系统，而不管数据的结构(或缺乏)、数据
作者 | fanux. 方海涛 策划 | 褚杏娟 早期单机操作系统是分层架构，后面才演化成今天如 linux windows 的宏内核微内核架构。云操作系统也会有类似发展趋势：以前都是单机应用，而现代应用几乎都是分布式应用。目前，kubernetes 已经成为事实上的“云操作系统内核”，这让能使内核普及的发型版呼之欲出。 现在，IaaS、PaaS 和 SaaS 在云原生技术普及的浪潮中已经名存实亡，比如容器运行在裸机上就已经拥有非常好的性能了，是否还需要 IaaS 这一层？PaaS、SaaS 本质都
毋容置疑，“贪婪是推动销售的中坚力量”。其实贪婪有个比较俗的名叫做贪便宜。三年前是团购、点购、秒杀、抽奖最疯狂的时候。而现在百团大战、千团大战都已经成过去式，团购领域的竞争基本已经稳定下来，日常生活中
在他的配置下，整个系统需花费 6200 美元（约合 41700 元人民币），相比 AI 硬件供应商 Lambda Labs 提供的整机要便宜一半。如何为实验室组装一台最强大的计算机，让我们来看看他是怎么做到的。
云存储的实际成本超过我们所能获得的存储容量。要选择最佳的方案，企业必须评估云存储方程式中所有的变量。 无论是企业服务器备份或是处理下一个大数据项目，云存储崛起成为一个对于企业来说极其诱人的选择。云存储提供商们，比如Amazon Glacier和简单存储服务，Google云存储和微软Azure存储，对于达到PB级的数据量极尽所能的鼓吹新的服务和有竞争力的价格。但是云还是本地存储的选择并不是一个非此即彼的命题。 云存储在设计上是可扩展的，业务可以从小规模的非必须的数据集开始，随着专业知识和信任的积累，扩展存储到
整个IPFS系统是一个分布式的文件存储系统, 那么在下载相关数据的时候, 将从多个节点同时下载, 相比于HTTP从中心服务器的下载速度要快很多, 大家都用过P2P下载(比如: 迅雷,BitTorrent), IPFS下载过程跟这个类似.
在进行数据存储的时候，最担心的莫过于数据丢失了，而数据丢失可以从很多层面来进行保障，但是最终数据都是存储在磁盘当中。
每次交易被发送到区块链上，必须支付 Gas 费用。消耗的 Gas 与交易所需的计算量有关，即：EVM 执行交易所需的计算量（如果交易不涉及 EVM，例如简单的以太币转账，Gas 的数量是固定的）。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
我开始选择了铁威马,购买后发现声音有点大,北京租房的我只能在一个屋里面,虽然我睡眠质量比较好,毕竟还有对象在,体验两天,自费退回去了.后来选择了群辉,比铁威马多了近一千块
国内的疫情逐渐散去，复工复产成了大家的新焦点。以新基建为代表的新一轮建设高潮也徐徐拉开大幕，在如此背景之下我们的入门级存储也悄然迎来了2大新机遇， “消费升级”和 “高大智”(高性能计算、大数据和人工智能)的普及，接下来我们就分两期和各位看官细细道来。
腾讯云轻量应用服务器性能评测，CPU内存计算性能、公网带宽和系统盘详解来看值得买，轻量价格这么便宜是不是性能不行？还真不是，CPU内存计算性能和标准型云服务器差不多，只是轻量服务器限制月流量，从CPU内存计算性能、公网带宽（限制流量）和系统盘三方面来详细说明轻量应用服务器到底值不值得买。
早期单机操作系统也是分层架构，后面才演化成今天的如 linux windows 的宏内核微内核架构，云操作系统也会有类似发展趋势
“如果你正在运营任何依赖于数据结构或网络管理的业务，那么云计算能够为你提供的优势是不可否认的。”BMIT的首席营销官兼业务发展专员Jack Mizzi说。 云计算的概念很容易理解，不过我们可以从另一个
深度学习是人工智能必不可少的一部分。而在硬件配置上，大家都在谈论GPU的重要性。不可置否，GPU是掀起深度学习热潮的主要力量，也是开展该领域工作所必不可少的硬件设备。
在计算的早期，硬件很昂贵，而程序员则很便宜。 实际上，程序员是如此廉价，以至于他们甚至都没有被称为“程序员”，实际上通常是称之为数学家或电气工程师。 实际上早期的计算机被用来快速解决复杂的数学问题，因此数学家很自然地适合“编程”工作。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
现在IT科技日益飞速发展，人们对于电脑的性能要求也越来越高。从显卡到CPU再到内存，小小机箱内的硬件无不在不停的进化之中。而唯独没有太大性能突破的，要数硬盘了。自从SSD推入市场以后，一直未被广大消费者所接受。除了高昂的价格之外，还有过小的容量。而近来随着用户要求的不断提升，SSD也开始被人们所接受。很多人使用一块较小的SSD作为系统分区，再加一块传统机械硬盘作为存储。
如今，人们在公共云的安全和成本方面还有着一些误解和困惑，这为企业决策者带来了一些错误的想法。人们需要消除误解，并获得真相。
随着科技的不断进步和安全意识的提高，视频监控系统越来越普及，同时对于视频存储设备的要求也越来越高。硬盘作为视频存储设备的核心部件之一，选择一款适合的硬盘是保证视频存储和播放效果的关键。但是，市面上各种类型的硬盘琳琅满目，让人不知道该如何选择。本文将就视频监控系统中的硬盘选择问题，针对常见的硬盘类型，包括绿盘、蓝盘、紫盘、黑盘、红盘等，进行详细介绍和比较。
前面几篇文章，主要围绕的是机械硬盘来说的。目前ssd目前应用也越来越广了，值得我们花精力琢磨琢磨。SSD硬盘是地地道道电子技术下的产品，因为不像机械硬盘IO时依赖两个耗时的机械轴行为：磁盘旋转，以及磁道寻道，SSD硬盘的访问延迟要比机械硬盘要低的多，在随机IO下的表现尤其明显。我们今天从最底层出发，看看SSD的几个内部机理。
硬件 计算机CPU在09年左右就在性能上没有太大进步，几近物理极限； 在CPU停止进步的时候，机械硬盘存储空间从百G变成了百T，存储变得足够大足够便宜； 固态硬盘的使用在速度上快了十倍以上； 网络从3G到4G再到5G； 手机端CPU在性能和省电之间做了很多处理，电池容量缓慢增加；目前还是锂电为主； CPU的闲置率还是很大，CPU和IO的速度还有很大鸿沟； 手机从拼CPU，拼厚度，拼省电，拼摄像头到拼营销，移动时代即将结束。 编程语言 在计算机性能足够快的时候，语言本身大部分情况下不再是性能瓶颈，服务端
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