业界的云服务编排需要开发者编写代码，实际业务场景面对的常常是复杂的逻辑结构，开发人员要花大量时间处理组件间的逻辑和代码，学习成本高，难度大。
业界的云服务编排需要开发者编写代码，实际业务场景面对的常常是复杂的逻辑结构，开发人员要花大量时间处理组件间的逻辑和代码，学习成本高，难度大。 通过腾讯云 ASW 工作流，设定好执行步骤，即可将多个腾讯云服务按步骤进行调度，极大地简化了开发复杂度。ASW 预置了常见的应用模板，一键部署，开箱即用。 —— 产品优势 —— 01. 支持全量云服务 ASW 支持全量腾讯云产品服务的编排调度，即云 API 支持的所有产品服务，包括 AI 服务、云函数、Severless 服务等。通过任务调度多个服务产品，完成复杂业
本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数与 AI 产品服务，快速搭建一个 AI 智能识别的处理流水线。通过 ASW 编排调用腾讯云 AI 能力，完成 活体检测、语音识别、关键字采样、自动审核 等一系列自动化识别认证流程，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的 AI 智能识别处理场景。 尤其适合社区人脸识别，金融交易人脸支付，智能线上开户等 AI 人工智能场景。 01. ASW 工作流 - 「AI 识别」系统架构 在「智能线上开户」的场景中，用户在应用客户端登录，客户端将用户视频采集后上传到 COS，通过
腾讯云应用与服务编排工作流 ASW（Application Service Workflow）是新一代计算架构体系下的服务编排解决方案，用来协调分布式任务执行的编排产品。在应用与服务编排工作流中设定好任务执行步骤，可以将多个腾讯云服务按步骤进行调度，完成各种业务应用场景。能简化开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作，更简单、更高效的构建应用。像胶水一样粘合云上各种产品和服务，提供面向用户场景的端到端解决方案。 01. 应用与服务编排工作流 ASW 背景介绍 随着云计算
在数据处理、多媒体文件处理、商品审核、容器运维管理等系统架构中，往往需要并行多路任务处理的场景 。 例如电商商品审核系统，商家每天对商品进行管理更新后，商品数据需要通过商品中台进行一系列的审核操作：如 图片审核、死链检测、商品打标、文本审核、统一类目 等环节。海量更新的商品数据会先投递到 Ckafka，商品中台需要一个能快速处理大量数据，高并发、高吞吐量的数据处理流水线。 利用 ASW 低代码、灵活便捷的特性，通过 ASW + 云函数作为微服务的粘合剂，可快速搭建一个高效可用、易扩展性的微服务架构应用。A
应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，ASW）是一个用来协调分布式任务执行的编排产品，根据腾讯云状态语言定义来编排分布式任务和服务，工作流会按照设定好的顺序可靠地协调执行，将云函数与多个腾讯云服务按步骤进行调度，通过低代码配置，就可以完成开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作，让研发团队能更简单、更高效的构建与更新应用。 01. ASW 工作流与传统工作流的对比 特性 ASW 工作流传统工作流易用性已完成云服务集成, 方便调用云上资源
ASW 简介 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，ASW）是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。 ASW 可以用拖拽组件的方式来编排分布式任务和服务，工作流会按照设定好的顺序可靠地协调执行，并在必要时支持执行用户定义的重试逻辑，确保任务和服务按照模板定义的步骤顺利完成。 同时，您将无需编写代码，只需用可视化编排的方式快速构建自动化工作流模板，并实例化为任务去执行，或发布为服务接口提供对外
ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具，用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中，可以通过 ASW 工作流编排分布式任务，管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态，从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计，电商系统商品订单数据分析，微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据
零售领域变革不是一个新话题，从电商到 O2O ，从无人售货柜到机器人导购，腾讯云的尝试一直未曾止步。对于传统零售企业来说，通过数据中台可以让顾客与需求更好地匹配，同时实现平台上多触点获取流量。而技术中台，则可以帮助零售企业提升整体运营效率，在提高安全性的基础上，还能享受 AI 时代带来的智能化红利。 谈及腾讯电商业务中台，腾讯云应用与服务编排工作流 ASW 的项目负责人王子一认为，“以消费者为中心，实现上下游的产业协同，赋能商家，商家一次接入后，可应用于如下全部业务场景：检索业务、广告业务、智能广告投放、
在音视频转码、ETL 作业处理、基因数据处理等诸多场景中，我们都可以通过工作流并行调用云函数，将任务进行并行处理，大大提高任务处理的吞吐量，满足应用场景的高实时性、高并发能力。 在《使用 ASW 工作流创建您的第一个函数编排》文章中，我们分享了如何使用 ASW 编排一个 Sum 云函数进行求和计算。本期文章主要分享如何使用 ASW 的 Map 节点能力进行并发的数据求和计算。 01. 创建函数 1. 登录「云函数控制台」，创建一个函数名称为 Sum，运行环境为 Python 3.6 的云函数。 云函数控
应用与服务编排工作流 (Application Services Workflow，ASW) 是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。
本文介绍如何通过工作流 ASW 编排云函数，快速完成订单数据的处理。 工作原理 工作流调用函数获取一定时间段内的订单数据，对数据进行预处理。 将预处理的数据交给 Map 迭代任务处理：每个订单进行数据处理后，分别写到不同的数据库表中，或者绘制成图表展示。 操作步骤 创建工作流程需要首先创建一个状态机，通过编排状态机的不同元件，改变状态机结构，从而实现用户自定义的功能集合。 简单三步即可完成：创建云函数 → 创建工作流 → 运行状态机 Step 1：创建云函数 a. 创建 GetOrder 函数 登录
创建工作流程需要首先创建一个状态机，通过编排状态机的不同元件，改变状态机结构，从而实现用户自定义的功能集合。
一、ASW 工作流公测发布 公测时间： 2021-01-22 产品背景： 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，以下简称：ASW）是按照业务场景对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品，可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。 产品功能： 支持云函数、视频处理 MPS、语音识别 ASR、自然语言处理 NLP、通用文字识别 General OCR 服务的编排能力 产品介绍： https://cloud.tencent.com/produ
作者蔡靖，腾讯高级后台开发工程师，拥有多年大规模 Kubernetes 集群开发运维经验。目前负责腾讯云 TKE 存储组件的功能特性实现，以及稳定性与性能的提升。本次分享以 controller manager 未能正常挂载 volume 致使 pod 启动失败的案例展开，通过问题根因分析过程以及如何制定解决方案等内容，帮助大家深入理解 k8s attach/detach controller。
近日，SteamVR测试版提供了一项名为“Motion Smoothing”的新功能。该功能与OculusRift的异步空间扭曲（ASW）极为相似。
把+、-、*、/四个算数运算符号随机选择，n1代表随机在100数字以内选取一个数字，n2代表随机在1到100以内选取一个数字，n2可能作为分母，所以不能取到0，其他范围可以改，并按照格式化输出的形式编排成一个算数式，用for循环实现循环出10道题。
本文介绍了通过HTTP请求CLS API的一个具体业务场景的接入实践，由于CLS体量过大，无法接入腾讯云SDK，也在接入过程中遇到了一些问题，特此将流程总结分享，以免重蹈覆辙~ 涉及的代码示例为Go语
商品加工引擎是腾讯基于云原生打造的高可用、可扩展、灵活配置的商品处理引擎，融合商品接入、商品加工、商品存储、商品分发、链路监控、商品对账等核心能力，支持近十亿的商品管理和加工，以及腾讯多个核心应用场景。 商品加工引擎提供不同类型的商品录入、商品统一加工、商品信息分发等能力。存储商品数据接近十亿，支持商品加工能力包括：淫秽、色情、迷信、暴力、涉政等内容机器或人工审核，图片转链、视频转链、统一商品理解类目品牌词生成、统一商品标签生成、商品卖点信息生成等等。 系统架构 支持商品统一接入、商品基于自建的组件市场
往期文章层次聚类与聚类树、比较聚类与聚类簇划分介绍了层次聚类的使用，今天为大家介绍非层次聚类的使用。非层次聚类（non- hierarchical clustering）是对一组对象进行简单分组的方法，其分类依据是尽量使得组内对象之间比组间对象之间的相似度更高，在分析之前需要预设小组的数目。非层次聚类需要首先有个预设的结构，比如假设有k个类群，那么将所有对象任意分为k组，然后在这个基础上不断进行替换迭代，来达到最优化的分组结果。
hapmap计划的人群分布结果和千人基因组计划的分布结果来分析是一样的！【直播】我的基因组55：简单的PCA分析千人基因组的人群分布 这两个计划里面收集的样本的种群信息都比较完善，而且每个样本的基因型
k8s中涉及存储的组件主要有：attach/detach controller、pv controller、volume manager、volume plugins、scheduler。每个组件分工明确：
在上期文章层次聚类与聚类树中，不同对象之间的关系可以通过聚类树展现出来，通过聚类树我们可以观察哪些对象比较相似，哪些对象距离较远，从而对所有对象的关系有一个整体的把握。然而，这时候我们并没有获得一个明显的聚类簇划分，也即不知道对象可以划分为几类、谁和谁归为一类，以及这个聚类结果是不是合理，这可以通过比较聚类来实现。
故事梗概 今年端午节特意动用带薪年假，在家本着远离黑客，远离江湖，舒舒服服和家人享受几天假期，谁知却早已深陷江湖。 6月11日中午叔叔找上门，说自己的银行卡莫名被盗刷了8万1千元，钱被打到了平安付科技
在这个分析中，我们将看到如何创建层次聚类模型。目的是探索数据库中是否存在相似性组，并查看它们的行为。
腾讯云日志服务CLS举办的日志服务CLS体验征文活动发起后，吸引了许多云+社区作者和行业专业人士的关注与参与，发表了众多产品业务使用场景实践案例、日志服务产品初体验分享、以及产品功能建议等文章干货，点击日志服务CLS专栏阅读更多日志服务CLS相关文章。
安全在每个领域都是一个永恒的话题，汽车也不例外，而随着最近几年汽车电动化、智能化和网联化的发展，汽车安全也越来越受到用户及开发人员的重视，安全的要素也是多方面的，例如用户可能关心在使用车机系统时的隐私安全、打开ACC等辅助驾驶功能时的人身安全等；站在攻城狮的角度则会关注和考虑整车E/E架构、硬件以及软件等方面的可靠和安全，比如硬件的EMC和随机故障、软件功能设计及控制器内部和外部的通讯安全等等。每个安全要素作为系统目标的重要组成部分只为保证整车的可靠性和安全性，从而保护用户的人身安全。
线上 k8s 集群 kube-apiserver 的 ConfigMap Get 操作 QPS 较高，且同时间段 Etcd 中 ConfigMap 资源的 Get 操作 QPS 也较高，看日志多数请求的发起方是 kubelet。对应 k8s v1.22.13 版本代码，同时在 v1.28.0 测试现象相同。kube-apiserver 日志大致如下：
集群内的状况层出不穷，变化莫测，如节点状态异常，Pod重启等，如果无法第一时间感知状况，会错过最佳的问题处理时间，待问题扩大，影响到业务时才发现往往已经为时已晚。
当你的才华还撑不起你的野心时，请潜下心来，脚踏实地，跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进，一起成长。
scRNA-seq是表征样本中单个细胞转录组的主要技术，然而scRNA-seq技术间存在显著差异，每种技术都有其最适合的应用场景。来自西班牙、瑞典、英国、德国、澳大利亚等多国研究团队共同对13种scRNA-seq方法开展基准测评，相关研究成果已发表在《Nature Biotechnology》杂志。
AR+物联网，Pixie完成2400万美元融资 日前，美国“物品位置”解决方案供应商Pixie Technology已完成2400万融资。Pixie Technology以“物品位置”为追踪对象，其产
这是一篇关于西北基因组中心的Deborah Siegel和华盛顿大学联合Databricks的Denny Lee，就ADAM和Spark基因组变异分析方面的合作的专访。
时间过得还是很快的啊，转眼马上就要到了送外卖的年纪了啊，令人唏嘘不已。互联网真的是对于年纪大的人很不友好的，只要你年纪大了,都还是会歧视你的。珍惜好自己最后的职业生涯，做点自己喜欢的事情吧。
RustConf期间，来自Mozilla、Microsoft、Google、Facebook等大公司工程师和Rust核心开发者（Niko、Manish 和 Alex）的讨论Rust在他们公司的使用现状。大公司的工程师总有一些特殊的需求是一般开发者碰不到的，所以他们与Rust核心开发者一起交流，确定这些需求并一起讨论解决方案是一种很好的方式。如果你感兴趣的话，可以点击下文链接，找到更多会议记录。
AMD更新LiquidVR，发布ASW中间件 AMD刚刚发布了最新的Radeon软件套件，名为“Radeon Software Crimson ReLive Edition”。新套件支持Oculus新
linux 请看 https://github.com/mithrand0/reactive-drop-docker
【1】 Analysis of Data Mining Process for Improvement of Production Quality in Industrial Sector 标题：提高工业部门生产质量的数据挖掘过程分析 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07615
Oculus在10月份召开的OC3大会上展示了一项最新的技术——异步空间扭曲（Asynchronous Spacewarp, ASP）。日前，Oculus终于正式推出了异步空间扭曲功能，把VR带入到了
oratop是Oracle提供的一款轻量级实时监控工具，oratop的最大特点是支持实时轻量级监控。在Oracle 12c的EM Express之前，OEM还是一个重体积的组件。相比之下，oratop完全适合那些想使用数据库实时监控功能，但是又不愿意启动OEM的用户需要。从功能上看，oratop主要的特点有：监控当前的数据库活动；监控数据库性能；识别当前阻塞会话和瓶颈会话。oratop是一个典型的“绿色”软件，不需要安装，只需要给一个运行目录即可。需要注意的是，oratop需要以oracle用户运行，且需要配置环境变量，主要是配置LD_LIBRARY_PATH路径。oratop的运行命令如下所示：
北京时间11月10日上午10点，小派科技召开了Pimax Frontier海外发布会，VR3.0重磅新品Pimax Portal揭开神秘面纱，重新定义元宇宙入口。以下是大会的5大亮点：
Serverless 是继虚拟机、容器之后，第三代的通用计算技术，也是腾讯云战略级投入的技术赛道。Serverless 并不是一个新概念，在后疫情时代，我们看到 Serverless 技术正在加速落地，越来越多的企业希望通过新技术降本增效。本文由腾讯云 Serverless 产品总监张浩在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《Let's Dive Into Serverless World》整理而成，向大家分享 Serverless 的业界发展情况和最新趋势。
关注 TencentServerless 公众号，回复「PPT」，即可领取本届大会演讲 PPT。 Serverless 是继虚拟机、容器之后，第三代的通用计算技术，也是腾讯云战略级投入的技术赛道。Serverless 并不是一个新概念，在后疫情时代，我们看到 Serverless 技术正在加速落地，越来越多的企业希望通过新技术降本增效。本文由腾讯云 Serverless 产品总监张浩在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《Let's Dive In
1000 Genome Project 的目标是发现在人群中频率大于1%的变异位点，对来自不同人群的大量样本进行测序，识别到了许多的变异位点，为人类遗传变异的研究提供了一个综合的资源。
GiniClust: detecting rare cell types from single-cell gene expression data with Gini index
今天，我们来通过反汇编看一下函数调用的过程（顺便学习下汇编），如下图，为一个函数调用的例子。主函数里面调用了test()函数。
11月30日至12月2日，小派科技（Pimax）亮相荷兰鹿特丹举办的“VR Days”展览，现场两款VR3.0新品—Pimax Crystal及Pimax Portal吸引了诸多海外主流媒体、参展观众的关注和亲身体验，展览首日便快速引发热潮，后续媒体的热烈报道将小派VR3.0新品带向又一波高潮。
9月27日，趣立科技新品发布会在成都首座万豪酒店成功召开，本次大会趣立科技全新一代6DoF VR参考设计样机“骐骥”正式亮相。
作者简介：罗华 Juniper大中国区首席架构师 相比Google的SDN流量调度方案，Facebook的Edge Fabric更具备可学习性，通过扩展一些组件来采集路由和流量信息，就可以通过使用标准的BGP来实现自动化的流量调度，对于很多内容服务商来说只是需要添加少量组件就可以实现。 汇总起来的组件如下： · 网络的BGP架构； · 网络内的流量采集（IPFIX或者sFlow）； · BGP路由信息采集：BMP； · 服务器端eBPF标识流量、被动测量性能； · 整体控制框架。 大多数互联网公司只是缺最
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