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  • pdf文档 宋净超 从开源 Istio 到企业级服务:如何在企业中落地服务网格

    从开源 Istio 到企业服务 ——如何在企业中落地服务网格 From Istio OSS to Enterprise Service Mesh 宋净超(Jimmy Song) September 24, 2022 Shanghai, China Cloud Native Application Networking Secure, Observe and manage microservices
    0 码力 | 30 页 | 4.79 MB | 5 月前
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  • pdf文档 领域驱动设计&中台/在一个实际复杂业务中落地DDD方法与相关架构

    0 码力 | 31 页 | 4.74 MB | 1 年前
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  • pdf文档 领域驱动设计&中台/化繁为简--DDD驱动复杂业务软件架构的演进

    模型的表达能 力,提高了可扩展性 UI边界≠模型边界 通过提炼隐含业务规则完善模型 CONTENTS CONTENT 产品介绍 业务挑战及架构目标 架构演进 总结展望 DDD在研发中落地 统一语言 需求实例化 持续集成 接口测试 DDD落地与研发融合 架构演进驱动产品与研发 • 降低了整体业务的耦合,各业务独立演化; • 简化了集成关系,降低了集成成本,实现各业务的独立发布;
    0 码力 | 33 页 | 1.25 MB | 1 年前
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  • pdf文档 谭国富:深度学习在图像审核的应用

    qq.com SACC2017 优图团队立足于社交网络大平台,借助社交业务积累 的海量人脸、图片、音乐等数据,专注在人脸、图像、 音乐、语音、机器学习等领域开展技术研究,并积极 推动研究成果在业务中落地产生价值。 关于优图实验室 人脸识别 图像识别 音频识别 SACC2017 目录 01 腾讯优图内容审核能力介绍 02 深度学习技术介绍 03 内容审核的扩展和延伸 00 图像审核的行业背景
    0 码力 | 32 页 | 5.17 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2024 中国开源开发者报告

    结合当前人工智能产业界的“人工智能+”计划,小模型在特定任务优化上的优势愈发突出, 预计将在金融、医疗和工业自动化等热门领域发挥引领作用,以更高效、更精准的方式满足多样 化需求,帮助人工智能在实际应用场景中落地。 开源多元化与应用细分 中国开源模型的发展不仅体现在技术突破上,还在生态建设中展现出巨大的活力。中国开源 模型从竞争激烈的“百模大战”逐步迈向多元化和深度细分,国内社区在今年发布了大量高质量
    0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前
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  • pdf文档 2019-2021 美团技术年货 前端篇

    flutter_tools 中的编译流程做了干预,分别进行了 JS 文件分片、静态资源 Hash 化、资源文件上传 CDN 等优化,使得这些 在常规 Web 应用中基础的性能优化手段得以在 FlutterWeb 中落地。同时 加强了 FlutterWeb 特殊场景下的资源优化,如:字体图标精简、Runtime Manifest 隔离、Mobile/PC 分平台打包等; ● 加载优化:在编译阶段进行静 本地开发时,我们则会通过 Bifrost 定义的 MockPlatform 异步加载布局子系统 的静态资源,保证线上 / 线下运行效果的一致性,方便本地联调。 工程实践 代码层面的改动虽然不多,但要在实际的生产环境中落地,还需要解决一系列老 生常谈的问题,包括: ● 本地开发时,如何保证与线上实际运行效果的一致性? ● 如何实现全局状态管理和子系统之间的通信? ● 如何对公共依赖和公共模块进行管理?
    0 码力 | 738 页 | 50.29 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2020美团技术年货 算法篇

    领域做出更多、更好的解决方案。比较幸运的是,这次竞赛的场景与我们美团无人配 送的场景具备一定的相似性,所以我们相信未来它能够直接为业务赋能。目前,我们 已经将该研究工作在竞赛中进行了测试,也验证了算法的性能,同时为该算法在业务 中落地提供了一个很好的支撑。 六、参考文献 [1] Zhang P, Ouyang W, Zhang P, et al. Sr-lstm: State refinement for lstm towards
    0 码力 | 317 页 | 16.57 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2022年美团技术年货 合辑

    检索式对话系统是一个复杂的系统,包括离线数据流程、在线召回排序、个性场景策 略等多个算法模块,其整体框架早已成熟,不过针对其中细分模块的优化仍然是研究 和实践的重点。 经过一年多的技术探索与应用实践,我们不仅在多个业务中落地,并且构建了一套可 快速推广复用的检索式对话系统。尽管当前的系统已经达到了较高的满意度,基本覆 盖解决了咨询场景中的闲聊、知识等类型问题,但是针对系统本身以及咨询场景的解 决方案依然有很多探索优化的方向,包括但不限于: TensorFlow CPU 场景的 4 倍以上。 注:原生 TensorFlow 使用了 tf.Variable 作为 Embedding 的参数存储。 5. 业务落地 Booster 架构要在业务生产中落地,不只是要有一个良好的系统性能,还需要同时关 注训练生态系统的完备性以及训练产出模型的效果。 5.1 完备性 一次完整的模型训练实验,除了要跑训练(Train)任务外,往往还需要跑模型的效果 于各家公司的基础设施 建设成熟度和技术选型差异巨大,所以没有一个可用的完整生态可以做到“开 箱即用”,所以我们需要基于现有的技术架构和基础设施来设计自己的规则, 同时推广这套标准在安全运营工作中落地。 ● 数据质量与数据链路的可靠性:数据质量和可用性问题是从立项开始一直到后 期运营阶段都会出现的问题,问题可能来自于上游采集逻辑不完备或采集错 误,还有数据链路不稳定导致写入计算引擎出现大批量丢失的问题,还有数据
    0 码力 | 1356 页 | 45.90 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Pro Git 中文版 第2版 2.1.66

    iss53 分支)能够通过所有测试,并且不会引入更 多 bug 之后,就可以合并入主干分支中,等待下一次的发布。 事实上我们刚才讨论的,是随着你的提交而不断右移的指针。 稳定分支的指针总是在提交历史中落后一大截, 而前沿分支的指针往往比较靠前。 图表 26. 趋于稳定分支的线性图 通常把他们想象成流水线(work silos)可能更好理解一点,那些经过测试考验的提交会被遴选到更加稳定的流 水线上去。
    0 码力 | 501 页 | 19.30 MB | 1 年前
    3
  • epub文档 Pro Git 中文版 第2版 2.1.66

    iss53 分支)能够通过所有测试,并且不会引入更多 bug 之后,就可 以合并入主干分支中,等待下一次的发布。 事实上我们刚才讨论的,是随着你的提交而不断右移的指针。 稳定分支的指 针总是在提交历史中落后一大截,而前沿分支的指针往往比较靠前。 图表 26. 趋于稳定分支的线性图 通常把他们想象成流水线(work silos)可能更好理解一点,那些经过测试考 验的提交会被遴选到更加稳定的流水线上去。
    0 码力 | 670 页 | 13.59 MB | 1 年前
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宋净超开源Istio企业企业级服务如何落地网格领域驱动设计中台一个实际复杂业务中落DDD方法相关架构化繁为简软件软件架构演进国富深度学习图像审核应用2024中国开发开发者报告20192021美团技术年货前端2020算法2022合辑ProGit中文文版中文版2.166
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