但ChatGPT并不是一蹴而就，以更广阔的的视野来看，这背后是AIGC“智慧涌现”的大浪潮。那么，AIGC的发展节点有哪些？企业竞争靠什么？ AIGC是如何一步步突破的？...扩散模型的原理是“先增噪后降噪”。首先给现有的图像逐步施加高斯噪声，直到图像被完全破坏，然后再根据给定的高斯噪声，逆向逐步还原出原图。...但由于在像素空间进行了大量计算，这一模型仍存在进程缓慢、内存消耗大的缺陷。 第三个节点，批量生产：2022年夏天诞生的Stable Diffusion，让高大上的学术理论变得“接地气”。...2016年，AlphaGo击败人类围棋的最高代表韩国棋手李世石，Go背后正是谷歌旗下的DeepMind。...而过高的资源消耗，也不利于平民化普及。 三是应用场景。商业和纯理论研究不同，不能拿着技术的锤子，瞎找钉子，而是要结合应用来发展技术。
为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点，本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践，内容主要分为四个部分： 本次分享主要分为四个部分： 第一部分，介绍腾讯云原生数据库...简单来说，要解决存储容量和可靠性方面的问题，第一我们会用云存储，云存储之间是可以水平扩展的，理论上它的容量是无限的，而且对于每一份数据都有多副本来保证可靠性。...Serverless 上图描述的是一些业务预测未来一段时间的数据存储或者数据计算的需求是持续上涨的，但实际上可能真实的用户需求是图中灰色的曲线。...此外，TDSQL-C 也可以做到并行回档，每一个分片并行回档各自的数据的全量和增量的备份，并行回放自己的日志。还有 PITR，也就是可以快速的恢复到数据库的任意时间点的数据的状态。...之后再新写入的数据都是按四列写入的，原来的数据在磁盘上存的是三列的，新插入的数据会打上新格式数据的标记，原来的数据是没有标记的，当用户读取的时候，返回客户之前根据标记来决定。
其背后的原理是，for 语句对容器对象调用 iter()。该函数返回一个迭代器对象，该对象定义了 __next__() 方法，该方法一次访问一个容器中的元素。...对类添加 iterator 的行为，可以通过在类中定义 __iter__() 方法实现，该方法返回一个包含 __next__() 的对象；如果类已经定义 __next__()， __iter__() 可以返回...Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。...可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。...Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
虽然产品众多，但从营收构成来看，2022全年九号公司来自两轮电动车业务的营收已经占到总营收的26%，成为公司的新增长引擎。...2022年，九号公司的净利率只有4.43%，同期主营两轮电动车的企业雅迪、爱玛的净利率分别为7.03%、8.85%。...只是尴尬的是，官宣没多久易烊千玺就陷入了“考编风波”，这也对九号公司的品牌造成了一定的舆论影响。押注两轮车的另一面2019年12月，九号公司正式进军两轮电动车行业，算来到如今也不过三年有余。...仅从数据来看，九号智能两轮电动车的销量还不及头部企业的零头，同为“新势力”的小牛表现也差不多。...两轮车竞争加剧前文提到，以九号公司为代表的“新势力”，正在搅局由雅迪、爱玛等组成的老牌两轮电动车企业市场格局。而随着各种新技术的出现，两轮电动车品牌的智能化竞争日趋激烈。
在看面试题的时候，看到了一篇比较有意思的场景题——如何实现一个扫码登录功能基本的账号密码登录我们在日常登录网站时，经常会使用到扫码登录这个选项，如果要理解背后原理，我们可以从最简单的用户登录场景切入：基础的使用账号密码登录背后逻辑很简单...，有使用淘宝这种本地APP登录PC端淘宝官网的场景，也有使用微信这种第三方应用登录其他应用的，这里我们先来探讨一下本地应用扫码登录的背后原理一般来说，二维码只是一个随机生成的像素图片，生成二维码包含前端与后端两层处理...，但是还未被确认已授权：登录信息已经被用户确认，这时已经可以访问网站信息已过期：一般来说，网站的登录二维码会设置过期时间，如果超过过期时间会失效由于登录网站的过程是一个比较迅速的过程，因此我们可以使用Redis...url后面携带对应的应用State信息才能获取到最终对应的用户信息2、微信开放平台其实可以比喻为一个巨大的容器，里面有众多的第三方授权应用，我们每次在新的第三方应用登录就是往里面添加元素，登录以前用过的应用就是获取了原来的信息...，其实现的关键核心就在于：生成临时token来进行确认登录至此，本文的内容就全部结束了，关于扫码登录背后的逻辑还是很有趣的，希望对你有所帮助！！！
大家都体验过AirPods Pro等旗舰TWS耳机超强的降噪能力吗？大家有了解过背后的技术原理吗？...接下来小编就给大家介绍一下主动降噪（ANC，Active Noise Control）的技术原理吧。 通常情况下，消除或降低噪声有三种措施：在声源处降噪、在传播过程中降噪、在人耳处降噪。...图2 前馈式主动降噪典型结构 前馈式有源噪声控制的优点是外面的麦克风接收的是纯噪声，并不接收喇叭发出的声音，所以系统是一个开环，不会引起任何的闭环振荡和啸叫，因此可以独立地调试电路，使降噪的效果达到最佳...但噪声经过扬声器并在扬声器内多次反射，其大小和相位已发生变化，外面的麦克风采集到的噪声与扬声器内的噪声将有很大的不同，且外部噪声的方向性很强，难以使用同一电路满足来自不同方向的噪声的降噪要求，这些都是在前馈式有源降噪耳机的设计中需要克服的问题...图3 反馈式主动降噪典型结构 复合式主动降噪 复合式主动降噪耳机是同时采用了前馈式主动降系统和反馈式主动降噪系统，两者结合使用，可以增强有源噪声控制系统的灵活性，从而比使用单一结构获得更好的降噪效果，但缺点是系统实现复杂
随着国内外低代码公司的融资频频，低代码也成为了ToB的新风口。 不过，虽然有知名创投机构和互联网大厂的入局，但是他们对低代码平台的商业认知水平，还停留在初级的概念阶段。...老一代码农，也正是靠着这些高效率的开发环境，攒了一个又一个的项目，才过上有房有车的生活。...利用低代码的效率优势，实现项目低成本快速签单 低代码平台公认的优势，是软件的生产效率。...但从软件业务的整个商业过程来看，低代码平台的商业价值，并不是软件生产效率；而是整个项目周期的效率，包括销售、开发和交付的效率。特别是销售效率，在很大程度上，决定了软件业务的成败。...一般情况下，同样的业务内容，SaaS的平均销售周期，可以低至软件的30%以下。这是因为SaaS可以通过配置方式，快速搭建近似最终方案的业务模型，可以加载业务数据，实现快速的业务验证。
至少从我的角度来说，外包本身的存在无论对企业还是对个人求职者来说，是利大于弊的。至于外包好或者坏的定论，更多的是出自个人的利益角度，而非真的好与坏。...其次，大厂的技术实践和话题在舆论中占据主流，即使是小公司也是什么都想和大厂对标，比如做什么业务，用什么系统架构和技术框架，因此在招聘时对求职者的要求也是鸡蛋里挑骨头。...但是，你在这份工作带来的平台上，可以接触到相对更规范的作业流程、更复杂的业务、更好的技术实践，以及整体来说更优秀的一批软件工程师。而这些因素，在我看来才是对一个人最好的成长环境。 接触不到核心业务？...更规范的作业流程背后是更严谨和成熟的质量保障以及软件研发交付体系，很多业内知名的技术实践你也可以旁敲侧击的去学习去咨询，而其中最难得的资源，则是那些更优秀的甲方工程师。...这年头根本就没有所谓稳定的岗位，只有自己的能力才是稳定的，也是支撑个人去选择更好平台的底气。 你的能力决定了你的可选范围，顺带影响你的工作履历和项目经验。
编码器-解码器可以有很多不同的架构细节，就能得到不同的自编码架构，Transformer 是此刻看起来效果最好的，能很好地学到自然语言背后的特征，并且有足够大的模型容量。...我不是从拆解好的理论体系里去学习的，我并不能叫出各种会画技法的名字，但是，我就是会做上面这件事情了。 相当于，我听到“GPT 是一个预训练模”，我就知道下一个字一定是“型”字一样。...3 巨量参数 有一个很重要的点，被训练完成的我，是如何知道没画完的肖像画的下一笔是应该怎么画的？就相当于你听到“今天天气很”之后，你是怎么知道下一个词是什么的？显然，你是靠猜测的。...就是我们手里有很多书籍、文章，我们通过给模型书籍的前 n 个字儿，让它猜测第 n+1 个字儿是什么，我们手里有正确的第 n+1 个字儿，让模型去不断纠正自己。...对截止 2017 年的理论研究最全面、深入的总结： 大概学懂前面的内容之后，看深度学习二号人物 bengio 写的书，大家亲切地叫它‘花书’。
数据模型 传统的数据库在数据模型方面，主要是关系型，它的特色是对Join类操作和ACID事务的支持。...在NoSQL领域，主要有三种主流的数据模型： Column-oriented(列式) 列式也主要使用Table这样的模型，但是它并不支持类似Join这样多表的操作，它的主要特点是在存储数据时，主要围绕着...“列(Column)”，而不是像传统的关系型数据库那样根据“行(Row)”进行存储，也就是说，属于同一列的数据会尽可能地存储在硬盘同一个页(Page)中，而不是将属于同一个行的数据存放在一起，这样做的好处是...CAP理论 这个理论是由美国著名科学家，同时也是著名互联网企业Inktomi的创始人Eric Brewer在2000年PODC(Symposium on Principles of Distributed...Computing)大会上提出的，后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人也证明了CAP理论的正确性，虽然在后来近十年的时间很多人对CAP理论提出了很多异议，但是在NoSQL的世界中
Microsoft的Azure也在下周的维护窗口中做好了安排，而Amazon的AWS也安排在周五对相关的设施进行维护。...虚拟内存的使用为我们提供了很多除了简单寻址之外的有用的特性。其中最主要的是，每个程序都有了自己独立的一组虚拟地址，有了它自己的一组虚拟地址到物理地址的映射。...至少理论上是这样的。大量的补丁和更新表明，这个地方已经被突破了。这就是最大的谜团所在。 Ring间迁移这就是我们所知道的。每个现代处理器都执行一定数量的推测运行。...在一些常见案例中，在地址可写入的地方，处理器节省了一些时间，因为它以并行方式计算出内存中的目标是什么。...同样的，处理器仍然是保护Ring0的内存不被来自Ring3的程序所访问，但是同样的，它的缓存和其它内部状态已经发生了变化，产生了可测量的差异。
想冠军作品背后的故事？ 那不要错过这个节目 下次直播，小心错过 作为观众，我们只是感叹这个作品的诸多方面，等到深入研究以后，我们更好奇作者在创作这个作品背后的故事。...供应商维度分析 作品对供应商维度分析的设计考虑了最核心的退货问题，并以直观形式呈现，如下： 作品使用了主次分明的结构，环绕型图片，桑基图等，对供应商的宏观指标进行呈现。...折扣分析 作品对折扣对生意给出的影响做出了通用的分析和展示，如下： 通过甘特图展示了不同的活动以及根据活动折扣对生意的历史影响做出了回归分析得到参数，并由此再给出预测，对决策者策划生意规模给出了实用的...数据明细 作品给出了各种维度分析对应的分组汇总动态明细，如下： 这便于决策者可以了解生意背后的实际数据。但本次讲解不陷入技术细节，而是讲解思路。...总结 本作品有清晰定位，并在各个方面做到了很好的平衡，敬请期待作品作者为我们带来背后故事的分享。 下次直播，小心错过
--- 拔出你心中最困惑的刺！--- 在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。 今日拔刺： 1、VR产业背后的技术支撑是什么？ 2、手机的护眼模式真的对眼睛好吗？...3、你曾经用过什么小众但是好用或者非常有趣的电子产品？ 本文 | 1845字 阅读时间 | 5分钟 VR产业背后的技术支撑是什么？...因此，延迟对于VR来说相当致命，而如何降低延迟，更加精妙的优化，更加彻底的榨干GPU的性能则是研究的进攻点。...除此之外，VR还需要许多例如接口等技术的支撑，没有这些技术底子直接制作VR产品恐怕有点难。 以上就是我对VR产业背后的技术支撑这一问题的解答。 手机的护眼模式真的对眼睛好吗？...Podo是一款火遍ins的自拍相机，小小的身体里有着大大的能量，它配备了800万像素的摄像头，有显脸小的优秀技能。
首先给现有的图像逐步施加高斯噪声，直到图像被完全破坏，然后再根据给定的高斯噪声，逆向逐步还原出原图。当模型训练完成后，输入一个随机的高斯噪声，便能“无中生有”出一张图像了。...第三个节点，批量生产：2022年夏天诞生的Stable Diffusion，让高大上的学术理论变得“接地气”。...2016年，AlphaGo击败人类围棋的最高代表韩国棋手李世石，Go背后正是谷歌旗下的DeepMind。...也许同行相轻，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun对ChatGPT的评价并不高，他认为从底层技术上看，ChatGPT并不是什么创新性、革命性的发明，除了谷歌和Meta，至少有六家初创公司拥有类似的技术...而过高的资源消耗，也不利于平民化普及。 三是应用场景。商业和纯理论研究不同，不能拿着技术的锤子，瞎找钉子，而是要结合应用来发展技术。
那么，为什么大家会不约而同的在当下这个时间节点发布AI语音芯片，这背后的逻辑到底是什么呢？...巨头潜在的动作是最重要的市场风向标之一，这个导火索也顺其自然地燃到了AI语音芯片上，探寻其背后的逻辑，也在于AI语音芯片较之于传统通用芯片的优势。...在这些场景中，人工智能语音技术虽然算不上非常核心和必不可少的技术，但是沿袭消费升级和技术迭代的发展轨迹，AI语音芯片背后所承载的语音识别、交互技术绝对是大势所趋。...那么企业如果想要拥有自造血能力，目前面对的最大瓶颈又是什么？” 王舜德提出了两点：数据和交互。...再就是市场的现状，不可否认天猫精灵卖得很好，但是背后是阿里庞大的资金在做支撑，但无疑这种状态不会持久，当这个生态去掉大头后，很多硬件的成本都得面对真实成本，回到一个正常的阶段。
时隔半年，我想对于中台讨论的内容已经非常多了，各类的观点对于企业的CEO、CDO、CIO们来说也吸收的非常充分了，我想结合着半年前的这句话，我再重启这个话题展开聊一聊最近的几个观点，将我理解的“中台”中的几个层面进行解读...： 1、构建“中台”背后的商业底层逻辑是什么？...中台的概念是阿里提出来的，基于为什么要做中台，从业务需求视角来说，钟华在《中台架构》这本书中讲的非常清楚，但我认为这个需求已经是一个“显性化”的需求，是在战略方向已经既定的情况下做出的决策，由技术架构的团队进一步规划并做实现...那在这个时期，阿里巴巴的战略是什么？战略背后的商业洞察是什么？...“共享服务”，所有业务单元想要得到阿里妈妈的流量，都必须使用“中台”，这就是“共享服务”背后的平台价值。
【导读】大家好，我是泳鱼，一个乐于探索和分享AI知识的码农！模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作，了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。...如果你理解一个神经网络的内部部分，你就能够在遇到问题的时候快速知道先去改变哪里，并且能够制定策略来测试你所知道的这个算法的部分不变量和预期的行为。 因为调试机器学习模型是一项复杂的任务。...它们可能会对新数据给出较低的准确率，会耗费很长的训练时间或者太多的内存，返回一个很大的错误负数值或者 NAN 的预测……在有些情况下，了解算法的运行机制可以让我们的任务变得更加便利： 如果训练花费了太多的时间...在我们这个简单的例子中，可训练的参数就是权重，但是应该知道的是，目前的研究正在探索更多可以被优化的参数类型。例如层之间的快捷连接、分布、拓扑结构、残差、学习率等等。...反向传播是这样的一种方法：在给定的一批具有标签的观察值上，朝着将预定义的错误指标（就是损失函数）最小化的方向（梯度）更新权重。
2000年7月，加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后，麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了CAP。...之后，CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。...分布式的一致性 对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。...一致性是因为有并发读写才有的问题，因此在理解一致性的问题时，一定要注意结合考虑并发读写的场景。 从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。...对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。也就是，该系统使用的任何算法必须最终终止。当同时要求分区容忍性时，这是一个很强的定义：即使是严重的网络错误，每个请求必须终止。
作者｜Nature 出品｜AI机器思维 改变思维方式是人类最难的，认知的过程也是复杂多变的。宏观理论与微观理论带来了人类思想与思维的大变革，提升了人类认知科学的发展。...随着科技的发展人类想了解整个宇宙整体运动形态就是从宏观上研究宇宙的本源，称为宏观研究，在宏观研究中创立的方法论称为宏观理论；人类探究个体运动的形态以及个体的组成成份等称为微观研究，在微观研究中创立的方法论等理论成为微观理论...只有把握整体和局部的关系，人类的科技研究才能更有价值。可以说宏观理论与微观理论是相辅相成，互相促进。 宏观理论与微观理论不仅适用于科学研究领域，也适用于经济学领域。...不过近年来，人们对于物理理论的分类有了一种新的认识——以其理论是否是决定论的来划分经典与非经典的物理学，相对论仍然是一种经典的理论。）...思维的转变与认知转变相辅相成，随着阅历的不同，科技研究和经济研究以及人生目标都需要宏观理论与微观理论的指导。
在代码层面需要解决的问题就是，如何在不使用手动遍历的前提下将一个有限序列中的数据逐个发给订阅者，而不是一次性将整个数据集发过去。...那么为了得到最终的序列值，就需要再次订阅这个Observable，这里需要注意的是可观测对象被订阅前是不启动的，所以不用担心它的时序问题。...，为了取得真正需要使用的数据，最终的订阅者不得不像剥洋葱似的通过subscribe一层层打开盒子拿到最里面的数据，这样的封装性对于数据在流中的传递具有很好的隔离性，但是对最终的数据消费者而言，却是一件很麻烦的事情...，将所有A的支流里的鱼都给捞上来。...实现，用来做流程管理 *这里需要注意，IO实现的作用是函数的缓存，且总是返回新的IO实例 *可以看做一个简化的Promise,重点是直观感受一下它作为函数的 *容器是如何被使用的，对于理解Observable
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