[Image](/uploads/documents/e/4/9/3/e49344461e365e22bb8395172c2e53dd/p5_8.jpg) ## 后台线程 • 进行局部或全局优化，减少误差累积 • 场景回路检测 输出 • 设备实时位姿 · 三维点云  大疆Phantom4 结合双目立体视觉和超声波，实现空中精准悬停和安全航线自动生成 ## SLAM应用介绍 ## · 无人车 ![Image](/uploads/documents/e/4/9/3 左右双目+前视RGB摄像头+深度传感器 HoloLens融合了场景位置感知和头盔显示技术，并提供了完整的软硬件解决方案。 ## 视觉SLAM - 主要传感器 • 单目摄像头 • 双目摄像头 - 多目摄像头 - 其它辅助传感器 - 廉价IMU、GPS - 深度传感器 优势 • 硬件成本低廉 - 小范围内定位精度较高 无需预先布置场景 ![Image](/uploads/documen

## 全民双十一 基于容器服务的大促备战  李斌 阿里云容器服务  ## 我是谁

诺墨，Gitee开源社区产品负责人 张力文，Gitee 公有云研发负责人 李泽辰，Gitee 主编 李涛，APUS董事长兼CEO 2023年12月发布 设计：张琪 ## LLM 技术报告 大语言模型（LLM）技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学 ## LLM Tech Map ## 大模型 ➢ 备案上线的中国大模型 知名大模型 知名大模型应用 LLMOps 大模型聚合平台 ## 工具和平台 ➢ 开发工具 插件、IDE、终端代码生成工具 ## AI 编程 ## 算力 ## 基础设施 向量数据库 数据库向量支持 ➢ 大模型框架、微调 (Fine Tuning) ➢ 大模型训练平台与工具 ## LLM Agent Agent ## 编程语言 ## LLM Tech Map 大模型技术图谱  ## 基础设施 AquilaDB Annoy marqo MongoDB Faiss Weaviate Qdrant ScanN ROCKSET

# Context原理及其适用场景 随手记 李帅(飞雪无情) ___ ¥ 随手记 👨‍👩‍👧‍👦 卡牛 📸 随管家 ___ ## 大纲 常见并发模式 ■ Context实现原理 ☑ TLS VS Context ☑ 典型适用场景 ## Channel func add(a,b int) <-chan int{ sum:=make(chan int) go

## 大容量redis存储方案--Pika 陈宗志 360基础架构组技术经理 ## 简介 ## • 13年入职360 基础架构组 – Bada – Pika – Zeppelin – Mario, Pink, slash, floyd • https://github.com/Qihoo360 ## 概要 - 存在问题 - 分析问题 - 解决问题 - Pika vs redis redis ## I ntroduction - Pika 是DBA 和 基础架构团队一起设计开发的大容量redis的解决方案 - 完全兼容redis 协议, 用户不需要修改任何代码进行迁移 ## Pika User • Redis实例数量：6000+个 • 日访问量：5000+亿 • Pika数据数量：1000+个 • 日访问量：1000+亿 • 覆盖率：80%以上业务线 • 单份数据体积：6 ## Pika 定位 Pika 的出现并不是为了替代 Redis，而是 Redis 的场景补充。 Pika 力求在完全兼容 Redis 协议、继承 Redis 便捷运维设计的前提下通过持久化存储的方式解决 Redis 在大容量场景下的问题 ## Redis 问题 - 恢复时间长 - 一主多从, 主从切换代价大 - 缓冲区写满问题 - 成本问题 ## Redis 问题 ## • 恢复时间长

chat_response) #### 1.10.4 多卡分布式部署 要提高模型的处理吞吐量，分布式服务可以通过利用更多的 GPU 设备来帮助您。特别是对于像 Qwen1.5-72B-Chat 这样的大模型，单个 GPU 无法支撑其在线服务。在这里，我们通过演示如何仅通过传入参数 tensor_parallel_size，来使用张量并行来运行 Qwen1.5-72B-Chat 模型： from vllm

## TypeScript 多场景开发实践 Best practices of TypeScript and Dev in Alibaba ## 陈仲寅（花名：张挺） 就职于 阿里巴巴淘宝技术部 MidwayJS 团队  zhangting@taobao 在内部体系中，Egg作为底层框架，不直接使用 ## 场景不同 Egg 解决的是 BFF 场景，而淘宝有不少全栈场景 ## 场景不同 Egg 解决的是 BFF 场景，而淘宝有不少全栈场景除了明确意义的 controller service 承载了太多的职能。 ## 场景不同 子目录缺乏支持 Egg 解决的是 BFF 场景，而淘宝有不少全栈场景 ## T ## 体验不同 我们希望引入 TypeScript 原生的体验 src app.ts app.js app.d.ts app.js.map ## 体验不同 Egg 解决的是 BFF 场景，而淘宝有不少全栈场景 js/ts 目录混合 ## 体验不同 Egg 解决的是 BFF 场景，而淘宝有不少全栈场景 ## ☐ ☐ ☐ const Controller = require('egg').Controller; class

stio + MOSN 在 Dubbo 场景下的探索之路 陈鹏 多点生活 平台架构组研发工程师 陈鹏、多点生活平台架构组研发工程师 • 开源项目与云原生爱好者 多年网上商城、支付系统相关开发经验 • 2019 年至今从事云原生和 Service Mesh 相关开发工作 ## /01 为什么需要 Service Mesh 探索 Istio 技术点 Dubbo 场景下的改造 对比传统微服务架构 • "metadata": "Object{...} } ] } ] }, ## /03 ## Dubbo 场景下的改造 从数据面、控制面两个方面来介绍如何改造 ## 改造方案1 Istio+Envoy - 通过创建 EnvoyFilter 资源来给 xDS 资源打 patch Envoy 解析 Dubbo

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## ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践 胡甫旺 哔哩哔哩OLAP平台  ## 目录 ClickHouse在B站 内核 日志 用户行为数据分析 Future Work Q&A ![Image 7/p3_2.jpg) ## bilibili ## B站ClickHouse应用概况 近400个节点，30个集群 日均1.5+万亿条数据摄入 日均800+万次Select请求 ✿ 应用场景包括（不限于）： ➢ 日志&Trace分析 ➢ 用户行为分析（包括事件分析，漏斗分析，路径分析等） ➢ 圈人定投 ➢ 广告DMP（包括统计分析，人群预估） 电商交易分析 ➢ OGV内容分析 ments/9/0/4/5/90450d8d637a7624f7a2038fdd8a63b7/p20_9.jpg) ## 事件分析 海量埋点事件数据，日增数据千亿级。 用户行为事件的多维度分析场景。 事件包含公共属性和私有属性，均可作过滤和聚合维度。 不同事件有不同的私有属性字段。 动态选择的过滤维度和聚合维度。 交互式分析延迟要求 (5秒内)。 ![Image](/uploads