摘要：随着各领域加快向数字化、移动化、互联网化的发展，企业信息环境变得庞大复杂，身份和权限管理面临巨大的挑战。 本文分享自华为云社区《面对庞大复杂的身份和权限管理，企业该怎么办？》，作者： 华为云PaaS服务小智。 随着各领域加快向数字化、移动化、互联网化的发展，企业信息环境变得庞大复杂，身份和权限
前言 Android Media是一块非常庞大的内容，上到APP的书写，中到播放器的实现、封装格式的了解，下到编解码组件的封装、VPU API的了解，每块内容的学习都需要我们下很大的功夫。此外，我们还要对相关的模块进行了解，比如AudioFlinger、SurfaceFlinger等，他们与Medi
背景 单个主题消息量庞大，需要指定这个主题的消息留存时间缩小点 执行命令 ./bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server node1:9092 --entity-type topics --entity-name gaofengTest --alter --add
图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详
如何恰当地处理数据量庞大的Excel文件，避免内存溢出问题？本文将对比分析业界主流的Excel解析技术，并给出解决方案。
问题复现 近期部门内部有一个应用由于数据量过于庞大，或者说sql优化性能问题，导致查询全量数据时老报错nginx404，后来查看浏览器timing信息，发现其竟然时常达到可怕的2分钟十秒，抛去解决sql优化问题，这里从Nginx端的配置来说如何解决这类问题！ 存在的问题 服务器处理请求时间过长，导致
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个
经过几年的平台建设，vivo监控平台产品矩阵日趋完善，在vivo终端庞大的用户群体下，承载业务运行的服务数量众多，监控服务体系是业务可用性保障的重要一环，监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。
随着各大电商网购平台的发展，快递业已形成一个规模庞大的产业，据统计，全球快递企业已超过千家，而快递查询对于电商平台而言是最基础的功能之一，通过输入快递单号，不用区分具体是哪家快递公司，即可查询到快递的实时状态。目前的主流方法都是调用第三方快递查询接口，下面就介绍一下在活字格中如何调用API接口来进行
云同步方案有很多种，比如 Seafile 和 Nextcloud，这两者都是正儿八经的云盘，功能多，体型庞大，部署起来很麻烦，如果应用场景仅仅是需要同步一下公司电脑和家里电脑的文档，犯不上用这两者。 Syncthing不是云盘，它就是一个同步器，可以让你在公司没干完的活同步到家里的电脑里继续完成，假
数据库性能调优，不止是加索引，索引建多了，会导致索引数据过去庞大，也会严重影响性能。了解索引的利用率可以帮助我们更好处理垃圾索引。 1、mysql查看索引利用率： SELECT t.TABLE_SCHEMA, t.TABLE_NAME, INDEX_NAME, CARDINALITY, TABLE_
就像人际关系中人与人之间的关系一样，软件生态系统中包含一个庞大的关系网络。其中一些联系非常深入，而有一些关系则更为表面。但实际上，现代基于开源的软件开发涉及一个极其庞大的依赖关系树，依赖关系层层叠加，同时涉及和包含已知或未知的风险。 Endor Labs 最近的一份报告发现，95% 的易受攻击的依赖
量子计算机和超级计算机 有什么区别？ 超级计算： 超级计算是利用超级计算机的非常庞大和集中的计算资源来处理高度复杂问题，它使解决问题和数据分析变得更加容易和简单。超级计算机还是基于经典的半导体芯片，是一系列装满处理器、内存和存储的巨大计算机，主要用于科学计算、天气预报、金融风险评估等领域，体积巨大。
近年来，软件项目的规模及其复杂性正在以空前的速度增长，互联网用户市场庞大，互联网公司和相应的软件产品层出不穷。快速响应需求变化往往是互联网行业的常态，软件产品的快速开发迭代对于公司迅速占领市场、抢占商机有着举足轻重的意义。 伴随着行业的快速发展，原有的研发模式逐渐不能适应高速发展的市场大环境。因此，
很早之前我们就聊过ToolFormer，Gorilla这类API调用的Agent范式，这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题，介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。 真实世界的API数量庞大且多样：之前的多数工具调用论文，工具数量有限，工具相对简单具体，并且往往
前言 在日常开发中，我们常常需要将一个对象映射到另一个对象，这个过程中可能需要编写大量的重复性代码，如果每次都手动编写，不仅会影响开发效率，而且当项目越来越复杂、庞大的时候还容易出现错误。为了解决这个问题，对象映射库就随之而出了，这些库可以自动完成对象之间的映射，从而减少大量的开发工作量，提高开发工
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 在当今高速发展的互联网时代，信息传播迅速，用户数量激增。在面对如此庞大的用户群体和高频的访问需求时，系统高并发访问的性能问题成为了无法回避的挑战。为了满足业务场景中对数据并发查询的即时性和准确性要求，越来越多的企业
https://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/13925259.html 一、简介 这些年软件的设计规模越来越庞大，业务需求也越来越复杂，针对系统的性能、高吞吐率、高稳定性、高扩展等特性提出了更高的要求。可以说业务需求是软件架构能力的第一推动力，由于这些因素导致了软件架构
https://www.cnblogs.com/huaweicloud/p/12166354.html 1.1 鲲鹏处理器NUMA简介 随着现代社会信息化、智能化的飞速发展，越来越多的设备接入互联网、物联网、车联网，从而催生了庞大的计算需求。但是功耗墙问题以功耗和冷却两大限制极大的影响了单核算力的发
学习文章：英特尔×同态科技 | 基于AVX-512指令集的同态加密算法中大整数运算性能优化与突破 文章 人工智能的安全隐患 ChatGPT的成功大部分来源于海量的数据支撑和丰富的数据维度，基于13亿参数量的庞大模型，随着用户的不断涌入，ChatGPT不断迭代进化新的“知识”，而在模型表达能力的增强之
