导语｜本文来自腾讯云 CLS 深度用户 二丫讲梵，文章基于实际业务，从日志存储和流量两方面给出了可实操的 CLS 成本优化方法和操作指引，非常感谢 二丫讲梵 的分享。
按照日志的访问频次，我们将日志分为冷热两大类，这两类日志分别有不同存储的需求。 如下表所示：
近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。 熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节省存储成本。 随着业务的发展，热数据会降冷，冷数据也有回热的可能性，虽然目前对象存储COS 持针对对象配置指定的规则
《轻松入门腾讯云存储系列二：对象存储COS应用类型介绍》介绍了腾讯云对象存储（COS）的两种应用类型：标准存储和低频存储。标准存储提供了高可靠性、高可用性和高性能的对象存储服务，适用于有大量热点文件，需要频繁访问数据的业务场景；低频存储则提供了高可靠性和较低存储成本，适用于不频繁访问数据的存储，如网盘数据、大数据分析、政企业务数据、低频档案和监控数据等。
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 对象存储（Cloud Object Storage, COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，类似于网盘，可以存储任何类型的数据。腾讯云提供多种存储产品，如标准存储、低频存储和归档存储，适用于不同的存储场景。本视频将带你在2分钟内快速了解腾讯云对象存储服务，并对对象存储的产品以及他们的应用场景进行简单的介绍。 【课程目标】 了解腾讯云对象存储服务 了解标准存储、低频存储和归档存储以及他们的应用场景
检查腾讯云对象存储 COS 存储桶生命周期配置，如果出现以下两种情况，可能存在存储桶存储成本相关的优化配置。
我们介绍过很多关于EasyDSS的定制项目，其中大部分都是通过Go语言完成的，例如通过Go语言 gorm 框架钩子函数精简代码，或者通过Go语言生成归档文件功能，现下基于部分用户的使用需求，我们还需要做出小幅调整，目前的调整是需要将录像存储在云的OSS中。
如果说我们把需要查看的数据直接放到桌面上，解锁手机屏幕就可以直接看到我们想要的，是不是很方便呢？
成本管理是业务运维的一项重要内容，我们在使用云产品时一定要熟悉其计费规则，在保证服务质量、数据安全的前提下尽可能的降低服务运营成本，下文从预防预期外成本增长、现有成本的优化、以及成本的持续运营思路来探讨对象存储COS成本管理方案。
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。业务的发展会产生海量存储需求，在云端存储数据时，如何进行成本优化，减轻业务负担呢？
首先介绍存储的分类，并主要介绍对象存储的分类，接着介绍用户的常见问题包括计费项和计费周期，最后介绍对象存储的控制台和使用案例。
无需登录或使用密钥，简化上传流程；用户能自由选择上传日志的时间、地点和方式，不受登录或密钥限制，灵活度更高；保护敏感信息不泄露，降低数据风险。
在我们深入使用CLS 的过程中，CLS的性能和数据加工的简便性给我们留下了深刻印象。原来需要自建Kafka和Flink才能完成的需求现在CLS两分钟就可以搞定了!
例子:用户交易的时候很少在固定的时候固定的买一家店固定的商品，用户也很少同时同刻在同一地点打上同一个司机的同一辆车
COS产品支持对数据进行丰富的操作和管理。 CFS产品支持数万客户共享使用且保证数据一致性。 CBS产品结合CVM，可以在其上部署丰富的应用。
jpeg编码学习笔记 各种图片格式目的是在网络传输和存储的时候使用更少的字节，即起到压缩的作用。在图片格式解码后，无论图片的格式，图片数据都是像素数组。 本文将尝试通过JPEG这种图片编码格式的学习，了解图片编码的秘密。 ---- JPEG简介 一张100X100大小的普通图片，如果未经压缩，大概在100*100*4*8bits=0.3MB左右,这也是图片在内存中占用的内存大小。 通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比，如此高的压缩率是如何做到的呢？ JPEG能够获得如此高的压缩比是
偶然在 c0sMx 的博文中看到有关 Proxmark3 的相关科普文章，对这方面比较感兴趣，了解到身边也有这类需求随即购买了 pm3 实践探讨一下..
像素：一张图片在不停的放大到再也无法放大的时候，呈现在我们眼前的是一个个小的颜色块，这种带有颜色的小方块就可以被称为像素
在数字化转型浪潮中，如何存储和利用好数据，是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云，产业互联网在数字化转型过程中，通常第一步是利用云存储来归档数据。
对数据备份有所了解的朋友应该都听说过“两地三中心”的备份模式，即热数据和备份数据处于同一城市，并且在异地再设立一个冷备份。虽然两地三中心的概念源自企业级解决方案，但这并不影响我们借鉴其理念用于规划私人 NAS 数据的备份。
全球分布式云大会是分布式云技术和商业交流的旗舰级平台，2023全球分布式云大会·北京站将于6月28日-29日正式召开，本次大会以“云智筑基”为主题，探究人工智能（AI）在大模型全新的发展风口，构建新型泛在算力网络的趋势，如何利用分布式云、分布式数据库、分布式存储、边缘云等构建新型算力网络，打造更强大的数字经济价值引擎。
企业数字化转型过程中，数据价值被显著放大，大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看，大数据业务由于数据体量大，且数据量很多时候呈急速膨胀状态；在进行大数据计算分析时，对资源的需求呈现浪涌式特征，又偶有突发性，因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势，成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中，企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后，混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日，腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲，详解了大数据应用上云的新
存储与计算资源是数仓建设的基础，也是数仓建设中的重要成本支出。而随着数仓建设规模逐渐扩大、时间跨度逐渐拉长，将不可避免的出现数据表、任务、字段的冗余。为了减轻资源负担，降低数仓维护成本，需要对数仓建设成本进行治理与优化。
Deep Dream是谷歌推出的一个有意思的技术。在训练好的CNN上，设定几个参数就可以生成一张图象。具体目标是：
某天，偶然间拿到了FreeBuf Pnig0s同学的工卡信息，终于有机会去做一些羞羞的事情了ಥ_ಥ…… … 事了拂衣去，深藏功与名…… 引子 以下故事纯属虚构，如有雷同，纯属巧合。 我应聘了一个大型
今天给大家介绍阿里在CIKM2021上发表的一篇关于Embedding的论文，本文的标题是从阿里妈妈技术复制过来的（共有6篇论文入选，可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/401520358）。论文设计了孪生的自适应掩码层（AMTL）来计算每个特征保留的Embedding长度的大小，在提升精度的同时，还能有效节省Embedding的存储空间并很好的支持模型特征向量的热启动，一起来看一下。
CNN卷积神经网络问世以来，在计算机视觉领域备受青睐，与传统的神经网络相比，其参数共享性和平移不变性，使得对于图像的处理十分友好，然而，近日由Facebook AI、新家坡国立大学、360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升，OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢？
云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL）是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的高性能分布式数据存储服务，让用户能够在云中更轻松地设置、操作和扩展关系数据库。同时云数据库MySQL集成了数据库的备份功能，可以针对数据库实现数据库的自动数据备份、手动数据备份以及日志备份。
近日，Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作 ——Octave Convolution (OctConv)。
我们常见的电源有线性电源和开关电源，它们输出的直流电压是由交流电压经整流、滤波、稳压后得到的。由于滤波不干净，直流电平之上就会附着包含周期性与随机性成分的杂波信号，这就产生了纹波。在额定输出电压、电流的情况下，输出直流电压中的交流电压的峰值就是通常所说的纹波电压。纹波是一种复杂的杂波信号，它是围绕着输出的直流电压上下来回波动的周期性信号，但周期和振幅并不是定值，而是随着时间变化，并且不同电源的纹波波形也不一样
一般可以对图像进行低通滤波、高通滤波 低通滤波：帮助我们去除噪音，模糊图像 高通滤波：帮助我们找到图像的边缘
在动笔写本文的时候，脑袋里窜出的第一句话是一句经典台词，“听过很多道理，却依然过不好这一生”。看过《后会无期》的人，一定对这句话还有印象。类似的道理，其实放在这期音质评价专题中依旧适用，“听过很多道理，依旧很难评判音质好坏”。
随着科技的快速发展，电子测量技术广泛的应用于工业、电力、农业、交通运输、航空航天、国防建设等国民经济的诸多领域中，相位计又是进行信息检测的重要工具，在整个测试行业中占有举足轻重的作用和地位。
磁珠的作用在成品电路板上，我们会看到一些导线或元件的引脚上套有黑色的小磁环，这就是本文要介绍的磁珠。磁珠的全称为铁氧体磁珠滤波器(另有一种是非晶合金磁性材料制作的磁珠)，是一种抗干扰元件，滤除高频噪声效果显著。
其中，论文一作陈云鹏现于新加坡国立大学读博士，师从颜水成和冯佳时，两人也是这篇论文的作者。其他作者来自Facebook AI。
AI 科技评论按：近几天，一篇改进卷积网络的论文引发了不小的关注和讨论。简单来说，这篇论文对传统的卷积操作做了简单的通用改进，就同时获得了更低的计算能力消耗和更高的准确率。知名机器学习研究员、「GANs 之父」Ian Goodfellow 就在推特上公开称赞了这篇论文。
网络协议三要素 语法 数据与控制信息的结构或格式 语义 要发出何种控制信息，完成何种动作，回应何种应答 时序 事件的实现顺序的详细说明 对于复杂的计算机网络协议，其结构最好使用层次式的。 物理接口有哪些性质 机械特性：指明接口的形状、大小、尺寸、引线数目和排列、固定、锁定装置等等 电气特性：指明接口上的电缆的电压范围 功能特性：指明接口电缆上每种电压表示何意 过程特性：对于不同功能的各种可能出现时间的顺序 分组转发的特点 报文分组，增加头部 交换机（路由器）存储转发 在目的主机进行合并 各类数据交换
近期，来自 Facebook AI、新加坡国立大学、奇虎 360 的研究人员联合提出了一种新的卷积操作 (OctConv)，用于替代现有的通用卷积。这款新卷积不仅占用更少的内存和计算，还有助于提高性能。
信号发生器是一种自身就可以产生频率信号源的设备。若按输出波形分类有正弦信号发生器、方波信号发生器、函数信号发生器等多种。若按输出信号的频率范围分，有超低频信号发生器、低频信号发生器、视频信号发生器、高频信号发生器和超高频信号发生器等。高频信号发生器也称为射频信号发生器，信号的频率范围在350MHz～4G之间，广泛应用在高频电路测试中。为了测试通信设备，这种仪器具有一种或一种以上的组合调制（包括正弦调幅、正弦调频以及脉冲调制）功能。其输出信号的频率、电平、调制度可在一定范围内调节并能准确读数。SYN5651型信号发生器
1.Frontiers in Neuroscience: VETA—用于搜集和分析结合经颅磁刺激的肌电图的Matlab开源工具包
当前主流的视频编码标准（例如MPEG-2，H.264，VP9，AVS1等）均采用行列可分离的主变化（Separable primary transform）技术。可分离主变化对预测残差进行空域和变换域之间的转换，用于降低二维预测残差信号间的统计冗余。相比行列不可分离变换（Non-separable transform），行列可分离变换的主要优势在于更低的运算复杂度，然而对二维数据样本间的去相关能力相对受限。近几年的最新研究成果表明，在相对可控的运算复杂度前提下，不可分离变换与二次变化的结合能够进一步带来视频编码效率的显著提升。
本文翻译自：http://www.earlevel.com/main/2003/02/28/biquads/
在 FPGA 上实现了 JPEG 压缩和 UDP 以太网传输。从摄像机的输入中获取单个灰度帧，使用 JPEG 标准对其进行压缩，然后通过UDP以太网将其传输到另一个设备（例如计算机），所有这些使用FPGA（Verilog）实现。
2020年突如其来的新冠疫情，VIPKID发挥“互联网+教育”的专长，为抗击疫情力所能及地做出一份贡献。积极扩容在线直播系统，全力以赴为学生们提供安全的学习环境，为学校提供便利的授课工具，并保证每一节课程的教学质量，让家长和老师放心，让孩子安心。
看到这个标题有些朋友表示很不解，为什么是之九，不是第十二吗？ 我告诉您，没有为什么，因为我任性（其实是因为漏掉了一期，显得不工整，现在补上） 此篇文章可以解决很多朋友们的一些概念上的疑惑，建议分享后收藏之。 有一天小芳（还是村里的，另外一个）跑过来问笔者：我有两个中心采集的数据，只不过一个中心采集的是正常人的数据，另外一个中心采集的是病人的数据。我能不能算ALFF，并直接拿两个不同机器的fMRI的ALFF值相减呢？ 要回答这个问题，我们可以把上面这个问题拆分成以下几个小问题
Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品：OctConv（Octave Convolution），效果惊艳，用起来还非常方便。
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