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）。
今日有幸受邀参加腾讯云数据库发布会，在其圆桌论坛环节，与几位行业大咖就数据库当下的热点话题，进行了分享。下面将我的一些分享要点，汇集如下。
看起来，创新似乎来自意想不到的地方（毕竟，如果它来自预期的地方，那它会被称为创新吗？）。如今，许多事情已经聚集在一起，将搜索及搜索引擎置于全新的角度，来自意想不到的地方：异常处理。
采用合适的存储解决方案是打造高效数据库的基础。在传统的数据库存储金字塔结构中，DRAM时延低，速度快，有利于加快计算速度，但价格相当昂贵且容量有限。块存储虽然容量大、价格便宜且具备数据持久性，但数据传输速度较慢。由于低数据延迟和高数据容量无法在同一个设备中兼得，因此企业需要在各个因素之间寻求微妙的平衡，找到适当的存储和内存设备组合来满足需求。
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。
漏洞扫描是指基于漏洞数据库，通过扫描等手段对指定的远程或者本地计算机系统的安全脆弱性进行检测，发现可利用的漏洞的一种安全检测（渗透攻击）行为。
自大模型爆火以来，它的关注度也一路飙升，官方显示，目前Milvus已经拥有超过1000+企业用户。
“计算机、互联网的世界里，有多少能真正被称为 ‘科学’的技术？数据库算得上一种。” 2019年，伴随着对这种“科学”的探索，国产数据库崛起势头强劲，国外数据库厂商技术垄断逐渐被打破。同时，在企业“全面上云”的背景之下，数据库行业云化趋势显著，整体市场的竞争态势从之前单一产品性能的PK逐渐过渡到以技术、产品、生态等多维度的全面竞争。 以腾讯为代表的互联网厂商，基于在云计算、大数据以及人工智能领域的规模和技术积累，在这一轮竞争中将具备众多优势。 2019年，腾讯云数据库就以更具前瞻性的战略、重磅产品的推出以
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
7 月 21 日，“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起，由 CTO 俱乐部，深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
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
本周四晚，3场公开课，一！起！来！AI芯片听说很贵，可是你知道用树莓派也能玩AI吗？ 树莓派（Raspberry Pi）是为计算机编程教育设计的一种微型电脑。它是世界上最小的台式机，外形只有信用卡大小，却具有电脑的所有基本功能。 用树莓派到底能实现什么？它和商业芯片之间有多大差距？ 智能视觉监控作为公共安全监控的一个有效手段，越来越受到各方的重视。分析视频中的群体流量，尤其是大范围覆盖、多视场协同场景下的群体目标，对公共安全领域有重要意义。 计算机视觉领域又有哪些趋势和热门应用？让我们在公开课中一探究竟吧！
CleanMyMac是Mac一款清理优化软件，特别是清理已卸载软件残留垃圾文件信息库比较全面。
智能技术与Istio文档巧妙结合，可极大地便利开发者解析这一热门开源Service Mesh的技术架构与实现机制。
在本文中，我记录了在 PostgreSQL（使用 Django ORM）和 ElasticSearch 中实现全文搜索 (FTS) 时的一些发现。 作为一名 Django 开发人员，我开始寻找可用的选项来在大约一百万行的标准大小上执行全文搜索。有两个值得尝试的选项：PostgreSQL 和 ElasticSearch。 在深入研究我的发现之前，让我们澄清一下全文搜索 (FTS)（或“搜索”）与数据库过滤器或查询之间的区别。“搜索”涉及从零开始，然后向其中添加结果。数据库过滤从一个集合开始，然后根据条件从中删
导读：人工智能始于思想实验，深入了解AI和深度学习的历史，并了解它们为什么现在取得快速的发展。 深度学习（DL）和人工智能（AI）已经不再是科幻小说中遥不可及的目标，目前已成为了互联网和大数据等领域的
开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题，有需求都可以加群，群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，在新加的朋友会分到2群（共1500人左右 1 + 2 + 3 + 4） 3群460 已经关闭自由申请，新人会进4群（120）,另欢迎 OpenGauss 的技术人员加入
人工智能 ACL 2017精选论文（洪亮劼，Etsy数据科学主管） 涉及自然语言处理、人工智能、机器学习等诸多理论以及技术的顶级会议——第55届计算语言学年会（The 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，简称ACL会议）于今年7月31日-8月4日在加拿大温哥华（Vancouver）举行。从近期谷歌学术（Google Scholar）公布的学术杂志和会议排名来看，ACL依然是最重要的自然语言处理相关的人工智能
你准备好面试了吗？呀，需要Hadoop面试题知识！不要慌！这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点，然而，并不是每个组织都要去训练及生成大模型的，而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候， 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生（AI Native），往往是指那些没有大模型就无法成立的应用，那是一些新的业务机会和挑战。很多时候， 我们还只是Applied AI， 即通过AI 尤其是大模型为应用赋能。
在 8 月7日，Oracle 宣布在云上正式上线自治事务处理数据库，这个名词 ATP应对于早前发布的 ADW（今年 3月份 Oracle 宣布正式上线的自治数据仓库数据库）。
OpenAI的CEO Altman在分享了GPT-4的数十项新增功能和改进，并降低了平台许多服务的定价：
CDN:Centent Delivery Network(内容分发网络）
数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。
1、关系型数据库 关系型数据库：关系型数据库的官方解释比较难理解，其实简单点来讲，关系型数据库就是以行和列的形式储存数据的组织结构，这里体现为二维结构的表，而且多个表之间可能会存在一些关系。
这是我做云原生数据库架构结构的第三篇：腾讯云TDSQL-C架构解析。
导语：对不少企业来说，如何开始一个 AI 业务是一个难题，需不需要 AI 来进行业务的辅助？是否需要组建一个自己的算法团队？我们整理了格灵深瞳创始团队：苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务：以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
上云之后 DBA 会原地失业吗？其实多数情况都不会，那上云后还有哪些事需要 DBA 去做的呢？这节内容就来扯一扯。
SAP系统是众多企业的主干系统。事实上，在福布斯全球2000强公司中，有87%是SAP客户。在过去的一年中，众多企业对其SAP环境进行了扩展。随着投资的增加，他们需要更优秀的系统管理方法。随着智能时代到来，以智能制造为主导的工业4.0，数字化、网络化、智能化成为生产制造的发展趋势，向智能管理转型升级，成为传统企业必由之路。
这个题目我一直在考虑要不要写，因为有一天也许我们彼此会坐在一方小桌的两端，聊聊系统设计，而我这么做有泄题兜底之嫌。不过，考虑到不是所有的读者都会来 TubiTV 这座小庙面试，而这个方面的确是很多朋友的弱项，我就略说几句。 请听题：一个使用 rail（或者 django，或者 express，...）和 MySQL 做的 API 系统，最近流量从 6,000 RPM 激增至 20,000 RPM，整个系统的压力骤升，现在需要在应用层设计一套缓存方案来降低整个系统的负荷。要求是：缓存方案不能在 web 层（包
在MongoDB的引领下，大量新的文档型数据库在过去的十年里相继面世，传统数据库也都纷纷增加了文档功能。2017年，微软在 Cosmos 数据库(曾经被命名为“DocumentDB”)的基础上添加了MongoDB API 层，最近亚马逊又推出了DocumentDB，在其 Aurora 技术的基础上提供了MongoDB 查询语言的一个子集。文档模型，尤其是 MongoDB API，正在蓬勃迅猛发展。
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。
从架构师到开发人员，从传统IT到云端的镀金工作都有一条路。 传统的IT技术人员(例如企业架构师，开发人员和网络工程师)都投入到云计算事业，这不仅可以提供就业保障，而且收入颇丰。 然而，通往云计算财富的
丁浪，非著名架构师。关注高并发、高可用的架构设计，对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 声明：版权归丁浪作者本人所有，转载请联系作者本人。 互联网上有很多关于网站架构的各种分享，有些主要是从运维和基础架构的角度去分析的（堆机器，做集群），太关注技术细节实现，普通的开发人员基本看不太懂。 本文第一章节将主要介绍大型网站基础架构的扩展，第二章节则重点从应用程序的角度去介绍网站架构的扩展和演变。 一，大型网站基础架构的扩展 草根时期，快速开发网站并上线。当然，通
今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语：“当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、土木工程和客户关系优化三个领域的应用
【AI科技大本营导读】机器学习是目前计算机领域最火的技术之一，从电商到自动驾驶，都有机器学习的应用。但是，当大众谈起机器学习时，却往往以 AI（人工智能） 代称，这遭到了很多学者的批判，机器学习宗师级大牛迈克尔 · 乔丹更是直言不讳，称“我讨厌将机器学习称为 AI”。
（译者补充：随着每个云提供商都提供了数十种数据服务，为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要，更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。）
本篇主要是采集一些大模型在聊天机器人中的案例，因为目前很多企业都会考虑将LLM与业务结合，LLM超强的理解力非常适合聊天场景
0 写公众号一年来多来，思维上现在和开始写公众号的时候比，有两个比较大的变化。 第一个变化是对职场个人的行为的分析，放到组织架构这个层面看，才能够看明白更多的道理。人毕竟是群体的动物，脱离了组织没有意义。 第二个变化是技术的分析，结合企业的经营模式来看，才能够看得更清楚。任何企业都是需要赚钱的，这必然会影响到技术本身。 今天我们谈的是Redshift。亚马逊的这款数据仓库云产品可谓非常的成功，同时也是非常的坑人。要理解这里面的坑，不能只看技术。 1 一年前就有人和我说Redshift是个大坑，收费贼贵。
虽然工程、金融和商业从新算法中获益匪浅，但获益不仅仅来自算法。几十年来，大规模计算一直是物理科学工具包中不可或缺的一部分 —— 人工智能的一些最新进展已经开始改变科学发现的产生方式。
IDC于12月15日发布了 “2022年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告”。在本地部署模式，Oracle 仍然是份额最高的厂商，华为云以16.59%的份额排名国内厂商第一。报告指出，2022上半年，中国关系型数据库市场规模为15.5亿美元，同比增长30.4%。本地部署关系型数据库规模6.0亿美元，同比增长15.6%，与2021年同期相比增速下降8.1%；公有云关系型数据库规模9.5亿美元，同比增长42.0%。
这次大猫想聊一下“公有云”这个话题，特别的，是使用微软的Azure公有云服务后的一点感受。
传统的Oracle DBA都会把SQL解析问题看的很严重，这实际上是来自于早年的DBA对共享池问题的恐惧。实际上，我刚刚开始接触数据库的时候，SQL解析根本不是一个什么技术问题，因为那时候的服务器的性能有限，顶多两颗CPU，几十M的物理内存，虽然连接了几十台上百台终端，实际上大多数时候都在处理前端显示等缓慢的外设操作。真正访问数据库的并发量并不大，因此那时候的数据库问题主要还是DB CACHE的命中率问题，只要保证DB CACHE命中率高于80%，大多数SQL都能跑的还可以。不过那时候的SQL也都比较简单，码农的素质也比较高，自己能用算法搞定的事情一般不会交给数据库去做。
各位小伙伴们大家好，我们又见面啦~ 不知不觉 这已经是《你问我答》栏目的第三期了 前两周，我们的专家天团解答了大家许多疑问 介绍了腾讯大数据多年来在开源方面的努力成果 以及全栈机器学习平台-Angel 大数据SQL引擎-天穹SuperSQL 免费、可立即投入生产的 OpenJDK 发行版-Tencent Kona 企业级分布式 HTAP 数据库管理系统-Tbase 一站式实时计算平台-Oceanus 万亿级分布式消息中间件系统-TubeMQ …… 一系列的腾讯大数据团队自研产品的相关信息 如果能对大家
在刚刚结束的 PingCAP 用户峰会 2023 上，PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇分享了题为“创新涌动于先”的演讲， 全面解析了 AI 时代 TiDB 的演进方向，宣布 TiDB Serverless 正式商用，并携手用户代表发布了面向中国企业级用户的平凯数据库 。以下是演讲实录全文，阅读需约 8 分钟。
在以太坊上，代码即法律，交易即金钱。每一笔智能合约的运行，都要根据复杂度消耗一笔GAS费(ETH)。那么，智能合约solidity语言的编写，不仅要考虑安全，也要考虑语言的优化，以便高效便宜了。 本文将从以下一些方面分析如何节约GAS的编程总结： 1）如何在REMIX编译器上分析GAS/GAS LIMIT等信息 2） 如何优化节省GAS费用的方法
文章出处来源 摘自 微信--IT搬运工 地址：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNTI4NDAzNA==&mid=205960169&idx=1&sn=765e
选自thegradient 作者：Victor Cano Gil 机器之心编译 编辑：Juniper 随着人工智能技术兴起，在化学领域，传统的基于实验和物理模型的方式逐渐与基于数据的机器学习范式融合。越来越多的用于计算机处理数据表示被开发出来，并不断适应着以生成式为主的统计模型。 虽然工程、金融和商业从新算法中获益匪浅，但获益不仅仅来自算法。几十年来，大规模计算一直是物理科学工具包中不可或缺的一部分 —— 人工智能的一些最新进展已经开始改变科学发现的产生方式。 物理科学领域的杰出成就令人兴奋不已，例如使用
来源：机器之心本文约4500字，建议阅读9分钟本文介绍了人工智能在化学领域的发展。 随着人工智能技术兴起，在化学领域，传统的基于实验和物理模型的方式逐渐与基于数据的机器学习范式融合。越来越多的用于计算机处理数据表示被开发出来，并不断适应着以生成式为主的统计模型。 虽然工程、金融和商业从新算法中获益匪浅，但获益不仅仅来自算法。几十年来，大规模计算一直是物理科学工具包中不可或缺的一部分 —— 人工智能的一些最新进展已经开始改变科学发现的产生方式。 物理科学领域的杰出成就令人兴奋不已，例如使用机器学习渲染黑洞图
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好，今天是8月25日星期四，还有一天就要到周末啦～ 快来和日报君看看，今天科技圈有什么大新闻？ 今日大新闻 苹果官宣9月8日凌晨1点新品发布 8月25日凌晨消息，苹果宣布将于北京时间9月8日凌晨1点举办新品发布会，本次发布会的主题是“超前瞻（Far Out）”，预计届时将发布新款iphone。 因疫情原因，发布会仍然采用线上形式。 本次秋季发布会，苹果预计将发布四款iPhone 14机型，包括6.1英寸iPhone 14、6.7英寸iPhone
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