在本文中,作者提出了M3P,一个多任务、多语言、多模态预训练模型 ,通过多任务预训练目标将多语言预训练和多模态预训练结合到一个统一的框架中。M3P的目标是学习通用的表示,可以将以不同方式出现的对象或以不同语言表达的文本映射到一个公共语义空间。
一般系统微服务接口要同时兼容:小程序版,公众号版,H5/Wap版,App版是一项复杂系统性的工作,因为每个客户端所使用的开发语言都可能不一致,
虽然Java是物联网开发中使用最多的语言,但是JS和Python在物联网开发的不同子领域中紧随Java之后。物联网发展的未来可能仍然是多语种的。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
在Kafka中,每一个客户端和服务器的连接都以一种简单的,高性能的,语言无关的TCP协议完成。这个协议的版本能够向后维护来兼容旧版本。我们提供了一个Java客户端,但是客户端其实在很多语言中都可用。
Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
一,流式平台介绍 1,一般来说一个通用的流平台必须具备以下三个重要的能力: 1),能够允许你订阅和发布流式消息。在这方面,它类似于消息队列或企业消息系统。 2),它允许您以容错方式存储流式消息。 3),他可以允许你实时处理流式消息。 2,Kafka常被用于两大类应用程序: 1),构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据流水线 2),构建对数据流进行变换处理的实时流应用程序 3,首先介绍一些基本概念: 1),kafka是以集群的方式运行,可以有一个或者多个Broker server。 2),kafk
随着新的 componentize-py 项目,Python 可以跻身顶级 WebAssembly 语言之列。
提到Kafka很多人的第一印象就是它是一个消息系统,但Kafka发展至今,它的定位已远不止于此,而是一个分布式流处理平台。对于一个流处理平台通常具有三个关键能力:
2年前笔者开发了一款基于 nodejs 的全栈开源 cms 系统 XPCMS, 主要是为了解决技术开发者搭建自身内容平台的局限以及降低使用成本, 虽然1.0版本已经完成, 但是从整体部署和二次开发的便捷度上还是存在很多缺点, 更加适合有一定技术能力的开发者来使用.
-- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支;
上一篇文章我带着大家体验了一把《ASP.NET Core 3.0 上的gRPC服务模板初体验(多图)》,如果有兴趣的可以点击链接进行查看,相信跟着做的你,也是可以跑起来的。这篇文章我们将一起来探讨下gRPC服务如何与HTTP APIs进行比较。用于为应用程序提供API的技术是一个重要的选择,与HTTP API相比,gRPC提供了独特的优势。本文从gRPC的优缺点出发,并推荐了一些建议使用gRPC服务以及不建议使用gRPC服务的场景。
本文我们将讨论一些经常用在微服务应用中可扩展的设计模式: 事件流 事件溯源 通晓多语言的持久性 内存镜像 命令查询职责分离 起因 Uber, Gilt和其它的公司由于需要做应用扩展,已经将单体应用转变
TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
gRPC 是一个高性能、开源、通用的RPC框架,由Google推出,基于HTTP/2协议标准设计开发,默认采用Protocol Buffers数据序列化协议,支持多种开发语言。gRPC提供了一种简单的方法来精确的定义服务,并且为客户端和服务端自动生成可靠的功能库。
大数据时代来临,如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章:如何全方位掌握Kafka核心技术)!据统计,有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka,包括所有TOP10旅游公司,7家TOP10银行,8家TOP10保险公司,9家TOP10电信公司等等。
AI 科技评论按:如今 Facebook 有超过一半的用户使用英语以外的语言,使用了超过 100 种语言。这也给 Facebook 提出了一个巨大的挑战,针对 Facebook 这种服务规模下,使用机器学习和自然语言处理方法(NLP),为每个人提供紧密贴合他们常用语言的良好用户体验。为了更好地服务于 Facebook 社区,无论是通过提供多语言的类似 Recommendations 和 M Suggestion 这样的服务,还是训练系统来检测和删除违规内容的,都需要一种更好的方法来将自然语言处理方法(NLP)拓展到更多语言上去。
腾讯云代码分析是集众多分析工具的云原生、分布式、高性能的代码综合分析跟踪系统。其主要功能是通过词法分析、语法分析、控制流、数据流分析等技术发现并跟踪管理敏捷迭代下的代码相关问题,并从圈复杂度、重复代码、代码统计角度进行代码综合度量,为代码规范性、安全性、可靠性提供保障,更有益于传承优良的团队代码文化。 更多惊喜,欢迎移步官方体验版:https://tca.tencent.com/ 开源目的 培养市场,拉近潜在客户,提升腾讯云代码分析的易用性和知名度。 应用场景 代码安全:腾讯云代码分
随着当今业务和技术的快速变化,开发人员,数据科学家和IT运营部门正在共同构建具有新技术和动态架构的智能应用程序,因为它们具有灵活性,交付速度和可维护性。这篇文章将介绍有助于进化架构的技术:容器,Kubernetes和Kafka API。然后,我们将看一些Kafka事件采购架构模式和用例示例。
本文档由 Websoft9公司提供,用于指导用户学习 Joomla 的安装部署等基本操作。
选自code.facebook 作者:Ves Stoyanov、Necip Fazil Ayan 机器之心编译 传统的自然语言处理系统只能对应于特定语言,如果想要让其应用支持多种语言,则需要从头开始构建相应数量的新系统。Facebook 最近提出的多语言嵌入方法可以在一些「已知」语言上训练 Classifier,应用于「未知」语言上,成功解决了社交平台中 AI 应用的多语言支持问题。本文将向你简要介绍这一技术背后的原理。 在 Facebook 上,超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上,人们使用的语言超过
公司业务遍及全球各地,对应业务系统国际化就是顺理成章的事情。最近就接手了一批新老系统的国际化任务,这里把一些探索经验、案例记录下来。本身改造和探索过程包括.NET MVC的,以及.NET CORE WEB API的,但这里旧版MVC的就不描述了,重点介绍netcore下的国际化方案。国际化重点在于多语言支持,以及多时区支持,本文就从这两个方面入手。
本地化第一需要考虑的元素自然就是语言,转换到游戏内容的话就是文本处理。绝大多数的多语言相关内容都只需要客户端关心,然而为了日后的更新便利,在一定程度上服务端和运营也参与了多语言文本的处理,这主要包括以下几个方面:策划配置表,服务器错误码提示,UI拼接时候的预置标题文本,敏感屏蔽词,以及相关的语言推送等。
世界 500 强的华为,旗下设有华为开源软件能力中心。是基于华为开源战略新成立的部门。承担开源新技术扫描与规划、开源技术研究、开源开发方法探索、开源社区运营和开源能力构建及管理等相关工作。本期,就为大家整理了华为的开源项目:
上次介绍了message pack,一种非常有潜力的数据格式,市面上还有其他的格式比如json,xml,bson,甚至一些标记语言(html,markdown,yaml)和他们的字符编码utf-8。这些看似毫无关联的标记语言,文件格式和字符编码其实都属于一个大类:序列化格式。
AI 科技评论按,2018 中国计算机大会(CNCC2018)于 10 月 25-27 日在杭州国际博览中心举办,会议由中国计算机学会(CCF)主办,杭州市萧山区人民政府、浙江大学承办,浙江工业大学、浙江工商大学、杭州电子科技大学协办。今年的大会主题是「大数据推动数字经济(Big Data Drives the Digital Economy)」,CNCC 邀请到近 400 位国内外计算机领域知名专家、企业家到会演讲,会议包括 15 个特邀报告、3 个大会论坛,60 个技术论坛,20 场特色活动。
1.Storm是什么,应用场景有哪些? 2.Storm有什么特点? 3.spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息,Storm如何跟踪这条消息树的? 4.Storm本地模式的作用是什么? 一、实时流计算 互联网从诞生的第一时间起,对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互,从而大大加速了各个环节的效率。正因为大家对信息实时响应、实时交互的需求,软件行业除了个人操作系统之外,数据库(更精确的说是关系型数据库)应该是软件行业发展最快
用计算机读写数据的过程和你在现实生活中读写数据的过程类似。要访问书中的数据,你首先要打开它,然后阅读单词或将生词写入书中,然后合上书。
导语:近日,Tars 开源项目在上海发布并开源了 Go 语言版本,其性能与 C++ 版本相当,比 gRPC 的性能高 5 倍。 ——编者 Tars 是腾讯开源的一款微服务框架,它于去年 4 月份开源,并于今年 6 月捐赠给了 Linux 基金会。Tars 为用户提供了涉及到开发和运维的一整套解决方案,帮助一个产品或者服务快速开发、发布、部署、上线和维护。它集可扩展协议编解码、高性能 RPC 通信框架、名字路由与发现、发布监控、日志统计、配置管理等于一体,通过它可以快速用微服务的方式构建稳定可靠的分布式
TIOBE 2017 年度编程语言榜单已出炉,世界上最好的语言 PHP 再度无缘年度编程语言。
关键时刻,第一时间送达! 摘要:PHP 是 Web 开发最常用的语言,自创建以来,PHP 语言经历了许多激烈的改进,其中性能是开发人员在评估新版本时考虑的主要标准之一。每个大版本的更新都会带来很多新特性和性能提升。 距离其上次(2004 年)获得年度编程语言,已有 13 年之久。而从历年 TIOBE 编程排行榜趋势图也可以看到,自 2014 年以来,PHP 总体处于持续下滑趋势。 📷 作为世界上最好的语言,PHP 的霸主地位会被撼动吗? 据 W3Techs.com 的数据显示,近年来,有超过 80% 的网站
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
HTTP/1协议回顾 HTTP(Hypertext transfer protocol)超文本传输协议 HTTP协议在7层传输架构中属于应用层协议,其依赖TCP协议 HTTP协议由请求和响应两部分组成,是一个标准的客户端服务器模型 HTTP默认端口号80,https默认端口号443 HTTP协议通过URL(统一资源定位符-Uniform-Resource-Locator)来定位互联网上的资源地址 HTTP是一个无状态的面向连接的协议,无状态不代表HTTP不能保持长连接,无状态指的是HTTP不具备事务记忆能力
使用降采样器,单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
使Excel变成网络应用系统,通过独创的表间公式 勤哲Excel服务器是一个面向最终用户的信息系统设计工具与运行平台,她将电子表格软件MS Excel和大型数据库管理系统集成为一个网络数据业务协同工作环境。在这个平台上,用户可以充分发挥Excel的应用水平,通过设计模板、定义工作流、定义表间公式等简易直观的操作,实现管理意图,轻松、快速构建能够适应变化的ERP、OA、CRM、SCM等管理信息系统 主要特点
IntelliJ IDEA 2023.针对新的用户界面进行了大量重构,这些改进都是基于收到的宝贵反馈而实现的。官方还实施了性能增强措施,使得 Maven 导入更快,并且在打开项目时 IDE 功能更早地可用。由于后台提交检查,新版本提供了简化的提交流程。IntelliJ IDEA Ultimate 现在支持 Spring Security 匹配器和请求映射导航。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载,共介绍 18 个在机器翻译任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:RNNsearch、Multi-task、attention-model
ToolJet 是一个开源的低代码框架,可以快速构建和部署内部工具,而无需工程团队付出太多努力。您可以连接到您的数据源,例如数据库(如 PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch 等)、API 端点(ToolJet 支持导入 OpenAPI 规范和 OAuth2 授权)和外部服务(如 Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable)和使用我们预先构建的 UI 小部件来构建内部工具。
Xshell6是一个强大的安全终端模拟软件,它支持SSH1、SSH2以及Microsoft Windows平台的TELNET协议。Xshell通过互联网到远程主机的安全连接以及它创新性的设计和特色帮助用户在复杂的网络环境中享受他们的工作。Xshell还可以在Windows界面下用来访问远端不同系统下的服务器,从而比较好的达到远程控制终端的目的。
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中,我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中,我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点,看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
whosbug经手了多个团队的近20人,历史团队中:大家分别负责插件和数据流转的设计实现和优化、责任归属算法的设计实现与优化、antlr语法AST分析的多语言适配实现以及项目协同的管理;当前主要由kevineluo和kevinmatthe负责维护以及开源相关的规划,同时开源团队也有其它8位同学一起协作共建
概述 本篇文章是在华硕AIoT国内战略合作伙伴--深圳风火轮团队提供的开发板(华硕Tinker edge R)上,搭建一个本地gitea服务器。 📷 Tinker Edge R是华硕基于国产芯片RK3399Pro推出的一款口袋开发板,接口丰富。国产芯片的加持,也避免被卡脖子的风险。 Tinker Edge R采用了类Pi 尺寸 100 x 72mm Pico lTX外形,搭载的高性能AI处理器RK3399 Pro。其RK3399 Pro是瑞芯微推出的一款低功耗、高性能的应用处理器芯片,该芯片基于Big.Li
Spark作为一个开源数据处理框架,它在数据计算过程中把中间数据直接缓存到内存里,能大大地提高处理速度,特别是复杂的迭代计算。Spark主要包括SparkSQL,SparkStreaming,Spar
摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载,保留摘要,谢谢!
Fenlon,携程资深后端开发工程师,负责国际业务多语言中台部分客户端和服务端研发。
InLong(应龙) : 中国神话故事里的神兽,引流入海,借喻 InLong 系统提供数据接入能力。 Apache InLong(incubating) 由原 Apache TubeMQ(incubating)改名而来,伴随着名称的改变,InLong 也由单一的消息队列升级为一站式的数据集成解决方案,支持了大数据领域的采集、汇聚、缓存和分拣功能,用户只需要简单的配置就可以把数据从数据源导入到实时计算引擎或者落地到离线存储。 刚刚发布的 0.11.0-incubating 版本是改名之后的第三个版本,这个版
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中,我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中,我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点,看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
JetBrains以 20 年的 IDE 开发经验为基础从头打造了号称下一代的开发工具Fleet,它使用了 IntelliJ 代码处理引擎,具有分布式 IDE 架构和重新设计的 UI。它的主要特性有:轻量级、智能、分布式、协作、多语言。非常重要的一点:开发Fleet的目的不是为了取代某个JetBrains旗下的工具,而是为了提供给用户更多的选择。
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