阅读本文有门槛，以下是需要掌握的全部信息，全文的主旨是组合前端现有的技术，共同对抗 GPT 的故事。
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目前园子的主要收入来源是会员、周边、广告，在当前会员与周边收入很少的情况下，随着今年广告业务的回暖，广告收入成为维持生存的新希望。 虽然因为被百度降权失去了巨大的搜索流量，但如果找到长期合作的广告单子，基于园子高质量的用户群，依靠现有的流量，努力做好推广，通过广告收入维持基本生存是可行的。 但残酷的
没想到今年六月是园子与阿里云的推广合作季，同时有好几个推广项目在合作，比如： 阿里云开发者社区有奖征文活动，期待您出文相助 「指间灵动，快码加编」：阿里云通义灵码，再次降临博客园 阿里云618创新加速季，5亿补贴享不停，上云礼包抢先领 再加上今天发布的 PolarDB 与 AI函数计算 动手活动，还
在我们的研发生产活动中，经常会遇到如下类似的疑惑：业务和技术在公司组织活动中，究竟应该各扮演什么样的角色？技术的目的是什么？
操作系统 ：Windows 10_x64 Python版本：3.9.2 noisereduce版本：3.0.2 从事音频相关工作，大概率会碰到降噪问题，今天整理下之前学习音频文件降噪的笔记，并提供Audacity和python示例。 我将从以下几个方面展开： noisereduce库介绍 使用Aud
目录数组和指针多维数组的物理结构证明数组a和&a不同数组与指针的差别之一什么时候数组名表示整个数组?数组训练理解指针与数组的题所有的数组,都可以看成一维数组.所有的数组传参,最终都会降维成一维数组函数函数的地址函数的规范内存管理malloc返回给用户的只有申请内存的起始地址,那free是如何准确释放
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 本文介绍了一种用于实时语音增强的双信号变换 LSTM 网络 (DTLN)，作为深度噪声抑制挑战 (DNS-Challenge) 的一部分。该方法将短时傅立叶变换 (STFT) 和学习分析和综合基础
前言 最近看到了几个事情，一个是某保险系统，为了快速上线，全量上云，结果生产正式运行后每月账单高达几十万。相关业务总扛不住这个支出，又劳师动众，让下面的项目经理、开发、运维、架构师花了3个月把业务全量从公有云迁移下来。相关人员被折磨的半死不活，而且大大拖慢了系统的迭代速度。 另一个是某个电商的案例，
还在为npm i安装大量依赖等待时间较长，npm扁平化node_modules依赖版本冲突在苦恼吗，不用苦恼pnpm为你保驾护航
为了降低启动时间，quarkus下的常规作用域bean遵循懒加载规则，但有时我们希望bean可以更早实例化，本篇，咱们一起来了解懒加载规则和改变规则的方法
2022年之前的十多年，我们没有做任何SEO，但百度一直对园子很友好，好到成为一种烦恼。因为排名前，收录快，很多想推广的人想尽办法骗过审核开通博客发推广内容，以求快速被百度收录，甚至有人在淘宝开店专门卖已经开通博客的博客园账号，后来我们多次向淘宝投诉这个商品才被下架。 由于身在福中不知福，我们没有花
概要 现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而，最先进模型的参数数量往往太大，无法部署在现实世界应用的设备上。为此，我们提出了微小递归U-Net（TRU-Net），这是一种轻量级的在线推理模型，与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节，足
最近一年各大中小厂都在搞"优化"，说到优化，目的还是"降本增效"，降低成本，增加效益（效率）。 技术层面，也有一些降本增效的常规操作。 比如池化、io缓冲区技术 | | golang | C# | eg. | | | | | | | 池化技术 | snnc.Pool | ObjectPool | 前
Sentinel的熔断降级实现有两个模式，一开始是基于熔断规则的简单处理(说简单其实不简单)，目前已改为了基于断路器模式实现，这也是业内常见实现。 断路器模式 断路器模式中讨论了 3 个主要状态。他们是： CLOSED OPEN HALF OPEN 让我们简要了解一下状态…… CLOSED Stat
https://www.expreview.com/85434.html 此前AMD公布了2022年第三季度业绩，营收为55.65亿美元，同比增长29%，相比上一个季度减少了9.85亿美元。其中客户事业部的营收为10.22亿美元，不到上个季度（21.52亿美元）的一半，同比下降40%，营业亏损了26
https://www.eet-china.com/mp/a224124.html ARM 发布了新一代的移动处理器内核，包括 Cortex-X4、Cortex-A720、Cortex-A520，预计将很快用于骁龙 8 Gen 3 以及天玑 9300 等处理器。值得一提的是，新的核心基于 Arm v
Kubernetes 早已成为容器编排引擎的事实标准，而随着 Kubernetes 环境的复杂性持续增长，成本也在不断攀升。CNCF 发布的调查报告《Kubernetes 的 FinOps》显示，68%的受访者表示 Kubernetes 开销正在上涨，并且一半的人所在的组织经历了每年超过20%的开销
微服务1：微服务及其演进史 微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略 微服务4：服务注册与发现 微服务5：服务注册与发现（实践篇） 微服务6：通信之网关 微服务7：通信之RPC 微服务8：通信之RPC实践篇（附源码） 微服务9：服务治理来保证高可用 微服务10：系统服务熔断、限流 1 介绍
Elasticsearch在db_ranking 的排名又（双叒叕）上升了一位,如图1-1所示;由此可见es在存储领域已经蔚然成风且占有非常重要的地位。随着Elasticsearch越来越受欢迎，企业花费在ES建设上的成本自然也不少。那如何减少ES的成本呢？今天我们就特地来聊聊ES降本增效的常见方法。
