不断增长的漏洞积压,加上对修复哪些漏洞以及何时修复缺乏明确性,可能导致一系列包括浪费开发人员的时间,延迟上市时间,以及由于修复时间长而增加企业攻击面等问题。当代行业和环境要求快速、频繁地推出功能性和安全代码的压力一直存在,而这也倒是需要开发人员确保和解决的任务和问题也越积越多,随之造成了漏洞积压。解
原文在这里。 由 Robert Findley and Alan Donovan 发布于 2023年9月8日 今年夏天初,Go团队发布了gopls的v0.12版本,这是Go语言的语言服务器,它进行了核心重写,使其能够适应更大的代码库。这是一项长达一年的努力的成果,我们很高兴分享我们的进展,并稍微谈一
随着模型规模的增长,生成式人工智能的实现需要大量的推理资源。这不仅增加了每次生成的成本,而且还增加了用于满足此类请求的功耗。因此,文本生成的推理优化对于降低延迟、基础设施成本以及功耗都至关重要,其可以改善用户体验并提高文本生成任务的效率。 辅助解码是一种用于加速文本生成的流行方法。我们在英特尔 Ga
https://www.ithome.com/0/652/910.htm IT之家 11 月 10 日消息,今日晚间,中芯国际在港交所发布公告,披露了截至 2022 年 9 月 30 日止三个月未经审核业绩。 财报显示,中芯国际第三季度营收 19.07 亿美元(约 138.26 亿元人民币),同比增
安全公司 Mend 在 2022 年前九个月发现并添加到其漏洞数据库中的开源漏洞数量比 2021 年增加了 33%,这反映了已发布的开源软件包数量的增长。该报告从 2022 年 1 月到 2022 年 9 月对大约 1,000 家北美公司进行了代表性抽样,结果显示已知漏洞中只有 13% 得到了修复,
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![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-7fdd8d6d86b797b2041a2cda61ede5145c2.jpg) **【导读】** 如何实现用户增长及提升用户活跃度是各大开发者关注的重点之一,日常运营过程中,消息推送作为一个触达用户的有效手段,通过恰
激活用户的关键在于深入理解产品功能、引导用户体验产品的核心价值。在这方面,推送功能就是简单而便捷的解决方案之一。通过推送活动和优惠消息,吸引用户点击,进而提升用户参与度和留存率。 在推送消息的过程中,我们可能会遇到这些问题:同应用的多个推送消息被折叠、千篇一律的消息推送的样式、推送条数受限制、标签维
数据的爆炸性增长 对业务连续性带来了巨大的挑战 传统灾备方式资源利用率底、切换时间长、成本高 对此,基于云计算的多云多活技术正在逐步兴起 巨大的业务价值、超高的技术难度 让“多云多活”被称为“技术皇冠上的明珠” 本期,京东云资深混合多云多活专家将带来 京东内部秒级容灾切换实战分享 以及多行业跨云多活
本文基于C端用户拉新的业务场景,以质量保证的全视角,总结了质量保证过程中的框架、策略、流程、规范、方法、工具以及实践,全面阐述了用户增长质量保证的价值观、方法论以及我们所理解的内涵,即高质量=质量策略多样化+质量流程标准化+质量活动规范化+质量工具平台化+质量运营常态化。
随着业务的不断增长,支撑业务系统的压力也逐渐增加,会面临如系统越来越厚重、逻辑越来复杂、迭代节奏越来越快等繁杂的情况。我们当前并没有做到在每次变化时快速识别出性能风险,检测产品或系统的稳定性、可靠性,而且我们还在不断的投入人力成本在压测这件事情上也是不合理的,所以我们要将性能验证融入到我们日常的工作中,把压测做到常态化,做成平常的一件事。
随着自动化测试需求的不断增长,Selenium作为广泛使用的自动化测试工具,虽然功能强大,但也存在一些限制和挑战。在2024年, 越来越多的替代工具涌现,它们提供了更高效、更易用的解决方案。那么,哪些替代品值得我们关注呢? 在自动化测试领域,除了Selenium,还有哪些工具能够满足我们的需求,并且
随着对 AI 的需求不断增长,为 AI 模型提供信息的能力也变得同样重要。这就是提示工程(Prompt Engineering)的用武之地,通过给 AI 模型提供正确的“提示”来满足业务需求。在本文中,我们将一同探讨提示工程的概念、基本要素,以及提示工程面临的挑战与未来趋势。
## 背景 最近一组业务redis数据不断增长需要扩容内存,而扩容内存则需要重启云主机,在按计划扩容升级执行主从切换时意外发生了数据丢失与master进入只读状态的故障,这里记录分享一下。 ## 业务redis高可用架构 该组业务redis使用的是一主一从,通过sentinel集群实现故障时的自动主
随着大模型参数规模的不断增长,在有限的算力资源下,提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发,推理使用C++/CUDA,对外提供pyth
随着分发规模地逐步增长,各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且,各类业务使用CDN的场景各式各样,导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑,国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费,就算不用峰值点的带宽,也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此,控制CDN带宽的峰谷具有重要意义,降低峰值就意味着成本节省。
作者:陈昌浩 1 背景 随着数据量的增长,发现系统在与其他系统交互时,批量接口会出现超时现象,发现原批量接口在实现时,没有做分片处理,当数据过大时或超过其他系统阈值时,就会出现错误。由于与其他系统交互比较多,一个一个接口做分片优化,改动量较大,所以考虑通过AOP解决此问题。 2 Spring-AOP
随着人工智能和图形处理需求的不断增长,多 GPU 并行计算已成为一种趋势。对于多 GPU 系统而言,一个关键的挑战是如何实现 GPU 之间的高速数据传输和协同工作。然而,传统的 PCIe 总线由于带宽限制和延迟问题,已无法满足 GPU 之间通信的需求。为了解决这个问题,NVIDIA 于 2018 年
摘要:快来加入云推官,开启你的技术变现之旅吧~ 活动时间 即日起 - 6月30日24点 参与活动对象 已加入华为云奖励推广计划的个人推广者 参与返现条件 加入奖励推广后,推荐好友注册并下单购买指定产品,即可获得相应返现奖励 活动奖励-基础现金奖励: 6月新加入的云推官最高奖励比例31%,单月奖励封顶
项目中使用了mysql数据库,但数据量增长太快,不久到了百万级,很快又到表到了千万级,尝试了各种优化方式,最终效果仍难达到秒级响应,那么引发了我关于数据库选型到一些思考。 1、mysql的单表性能瓶颈究竟是多少? 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万