做了这么多年项目，不知道你有没有发现一个有趣的现象：有时候面对同一个问题，当我们对它的定义不同，往往最终解决方案的差异也会非常大。 拿我司之前的一个需求来说，客户要求将一份带有大量文字介绍的图片报告转换成 PDF 格式，以方便用户下载。但由于每张图片具体说明信息不同，所以难免会出现一些排版格式的错误。 于是，我们项目组的一位技术骨干提出了一个看似“完美”的解决方案： 利用后台渲染技术，在服务器端的浏览器进程中渲染页面，再将渲染好的页面通过浏览器后台进程转存为 PDF 文档，并通过云端的大规模存储服务缓存；
11月30日，IEEE金融风控大模型标准启动会在深圳召开。该标准由腾讯主导发起，是全球范围内首个金融风险控制领域的大模型国际标准，旨在为金融机构风控建模环节中应用AI大模型技术提供参考和指引，使金融机构能够在日益复杂和数据驱动的金融环境中高效预测、衡量和管理业务风险。
Freedgo Design 是一in款在线绘制专业图形的网站。Freedgo Design可以绘制各种类型的图形，针对业务逻辑的流程图，软件设计ER模板，工作流，各种云平台的系统部署架构图包括阿里云、AWS云、腾讯云、Oracle、Asure云、IBM云平台等。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-道一云 ---- 11 月 5 日，由中国IT服务全媒体平台主办，各地ITSS评估机构和软协、B.P商业伙伴协办的“2020年中国IT服务大会”在京盛大召开。工信部相关领导、ITSS分会、各地评估机构和工作组等出席本次盛会。道一云受邀出席大会并荣获“创新技术方案Top100”奖。 图 | 右四为道一云代表上台领奖 道一云七巧Plus荣获“创新技术方案Top100”奖 会上，由2020中国IT服务创新大会推出的《2020中国IT服务创新技术方案Top
给定一个数据集，如何找到一套高效解决问题的 AI 算法加超参数？对于机器学习开发者来说，这是需要耗费大量时间来完成的工作。不过近几年来出现的自动机器学习工具 AutoML，用 AI 的方式让构建 AI 的模型选择、调参工作变成了全自动。
这几天把跨年搞的和人生分水岭似的🤪 2023年的你有什么不一样了吗？ 是不是还和去年一样的造型？ 新姿（知）势（识），学起来 腾讯云开发者社区带着干货来了 腾讯云×尚硅谷大数据研究院强强联手 重磅推出新年第一弹 腾讯云EMR数仓教程发布 腾讯云开发者社区“公开课”直达： https://mc.tencent.com/JLIcWlY0 扫码加入“腾讯云大数据EMR交流群” 免费获取全套教程 群内提供腾讯云官方大数据团队导师全程指导及技术交流 本教程由腾讯云官方与尚硅谷大数据研究院联合推出，分为实时
此外，FATE 还联合 VMware 中国研发开放创新中心云原生实验室的团队一起搞了个「大事」——支持在公有云和私有云中部署及使用，全容器化云原生部署方案。
威胁建模是利用软件、系统或威胁模型在开发软件或者系统的早期及时发现安全问题以及理解安全需求，并根据这些安全问题制定缓解、清除措施。
工业4.0 时代的到来使智能工厂成为大趋势,众多工业云平台企业已成功通过设备联网抓取到大量数据，目前已开始部署设备健康诊断和预测性维护系统，以帮助解决诸如加工过程中,某台机床突然出现故障的造成难以弥补的损失等问题。
Orbit 是腾讯云 CODING 推出的一个企业级云原生应用交付平台（图3-1）。Orbit 以应用为中心进行设计，主要包括应用建模、应用交付、应用运维和声明式基础设施设施交付 4 个方面进行平台设计，围绕着基于 OAM 应用建模、Application As Code、GitOps 版本化管理、统一可观测性 4 个维度进行具体价值主张声明。
企业架构系统并不总是必不可少的。据推测，在 1940 年代，国际商业机器公司的一位领导人小托马斯·沃森 (Thomas Watson Jr.) 曾说过：“我认为大约有 5 台计算机的全球市场。” 没有人需要定制软件来跟踪这么短的列表。
Orbit 以应用为中心进行设计，主要包括应用建模、应用交付、应用运维和声明式基础设施设施交付 4 个方面进行平台设计，围绕着基于 OAM 应用建模、Application As Code、GitOps 版本化管理、统一可观测性 4 个维度进行具体价值主张声明。
近日，国际权威研究机构Forrester发布《2024年第一季度隐私保护技术市场格局》报告，分析了隐私保护技术最新的使用场景和不同用例，腾讯云依托天御隐私计算解决方案被评为推荐厂商，护航金融、出行、政务等行业安全激活数据要素价值。
作者 | 罗燕珊 采访嘉宾｜梅容, 明源云天际·PaaS 平台数据云事业部产品负责人 数据运行时如何保证快稳准？规范在前、开发在后、实时运维、有的治理。 “数据”是新的生产要素已成为共识，而要挖掘数据价值，就绕不过数据管理。在数据管理层面，近几年业界有一个相关概念受到广泛关注——DataOps。 DataOps 的概念自首次被提出至今已有 8 年，并在 2018 年被 Gartner 纳入数据管理技术成熟度曲线。从实施上看，当下 DataOps 仍处在发展初期，鲜少企业或团队能据此真正沉淀一套方法论或
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量：一方面以低成本优势推动客户上云，另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命，本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱，并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者：于华丽，腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中，成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了，一年机器就够托管三五年了”，这基本上是刚开始接触公有云的企业，在进行了详细价格
每年双 11 开卖的那一刻，千万用户同时在线下单，那个瞬间服务器的压力是平时流量的数百倍，淘宝系统是否能够稳定支撑，是每年所有人关注的热点话题。
大数据时代，信息安全就是企业的生命线！如今，随着人工智能、移动互联等新技术的发展和应用，金融科技正在加速重构金融业务模式。尤其是依托云计算构建的各类金融服务平台，也在以更加低的造价成本和更高效的服务体验，不断为金融机构创造新的应用场景，提高金融触达效率，形成新的利润增长点。与此同时，围绕金融机构的信息安全问题，也愈演愈烈。
今天，招联金融与腾讯云宣布成立“招联金融-腾讯云业务安全联合实验室”。双方将基于腾讯在金融风控方面的技术经验和招联金融丰富的业务场景，共同开展反欺诈风控、交易风控以及风控联合建模等方面的研究与合作，推进消费金融行业安全能力建设与服务智能化升级。
SMT（Surface Mounted Technology，表面贴片技术）指的是在印刷电路板 （Printed Circuit Board，PCB）基础上进行加工的系列工艺流程的简称，是电子组装行业里最流行的一种技术和工艺。SMT 目前发展已有 40 多年的历史，现已广泛的应用于通信、计算机、家电等行业。并在向高密度、高性能、高可靠性和低成本的方向发展。
3月29日，北京金融科技产业联盟正式发布《多方安全计算金融应用现状及实施指引》、《联邦学习技术金融应用白皮书》等两项隐私计算技术相关的报告。这是继本月早前发布《隐私计算技术金融应用研究报告》后，再次推出隐私计算技术的相关研究成果，是对落实《金融科技发展规划（2022—2025年）》“推动数据有序共享”要求的积极响应。 腾讯云是两份报告的主要参编单位之一，两份报告分别对多方安全计算、联邦学习进行详细分析，介绍了相关的政策及标准情况，梳理了两项技术在金融业应用情况及案例，并从金融应用的平台间互联互通等方面提出建
3月29日，北京金融科技产业联盟正式发布《多方安全计算金融应用现状及实施指引》、《联邦学习技术金融应用白皮书》等两项隐私计算技术相关的报告。这是继本月早前发布《隐私计算技术金融应用研究报告》后，再次推出隐私计算技术的相关研究成果，是对落实《金融科技发展规划（2022—2025年）》“推动数据有序共享”要求的积极响应。
（1） 设备容器增加设备驱动，包括：西门子（S7-200smart、S7-300、S7-400、S7-1200、S7-1500）、三菱（FxSerial）、MQTT协议等。
公有云SAAS产品不同于传统的软件包产品，我们不仅需要负责软件的研发，同时需要负责产品的运维，面对众多用户，需要保障产品7X24不间断运行；客户业务是不断变化的，产品需要在持续运行过程中进行持续升级，以满足客户业务不断变化的需要。相对传统软件包产品，公有云产品的升级更加复杂，风险也更高，类似于在运动的汽车上更换轮胎。 设计的本质就是让产品变化更容易。微服务架构是互联网时代以适应快速的业务变化而产生的一种架构模式，提供了让变化更容易的基础。自2014年起开始得到业界的广泛关注，近几年，随着DevOps技术的
EdgeRec:Recommender System on Edge in Mobile Taobao(CIKM2020)
导读｜过去几年，数据湖能力已经在腾讯内部包括微信视频号、小程序等多个业务大规模落地，数据规模达到 PB至 EB 级别。在此基础上，腾讯自研业务也启动了云原生湖仓能力建设。云原生湖仓架构最大的挑战什么？腾讯云原生湖仓 DLC 从哪些方面着手解决问题？接下来由腾讯云大数据专家工程师于华丽带来相关分享。 云原生湖仓的诞生背景、价值、挑战 当前这个阶段，相信大家对于数据湖，数据仓，湖仓一系列的名词已经不算陌生了，我用最直白、最狭义方式去解释“湖仓”的话，就是数据湖跟数仓存储架构统一。 数据湖最初的需求是，要存储和
企业架构并不是一个新的概念，粗略地算一下它已经有40年的历史了，那么企业架构是干什么的呢？我们直接对真实世界的企业进行分析的话是比较困难的，因为表面上看企业是由人组成的，这样的话如果我们想对它进行分析、了解它的价值和缺陷就很难。因此我们将企业进行一个抽象，不同领域对企业的抽象是不一样的，比如经济学会认为企业就是由许多契约组成的一个关系，就像人和企业间签订的劳动合同等；IT、数据领域对企业的抽象则是一些流程及信息流。所以我们也说企业架构是对真实世界企业的业务流程、IT设施的抽象描述。
今天准备再谈下对低代码开发平台的扩展思考，最近2到3年，低代码开发平台可以算作一个小热点，不论是传统的BPM厂家，还是原来的快速开发平台厂家，包括还有一些中台建设厂家都逐步推出自己的低代码开发平台。
随着国家对数字孪生的重视，很多企业和单位开始数字孪生项目的建设，比如智慧城市、智慧工厂、智慧校园。这些程序大多用unity或者UE4引擎开发，根据内容的不同，程序一般很大三维模型的面数也很多，交互对资源的消耗比较大。传统的模式大多是在Windows设备上通过鼠标键盘完成交互。在和客户沟通的过程中，点量小芹发现很多客户对于使用实时云渲染技术后，程序可以在手机或者平板中使用，是否需要对程序进行修改以适配在手机中使用？可以很肯定的给出答复是不需要的，下面小芹就详细说明下载点量实时云渲染技术下是如何在手机和平板中使用服务器上的Windows程序完成交互的。准备好了吗，马上开始咯！！！
导语 文章整理了全球软件开发大会QCon《PB级数据秒级分析-腾讯云原生湖仓DLC架构揭秘》。大数据基于海量数据的分析，硬件、存储、计算资源尽量都可以用廉价的资源完成，如何在廉价资源上进行性能优化尤为重要。大数据是一种IO密集型负载，性能优化也首先着眼于IO优化。 开篇：云提供了便利的按需使用方式，最佳实践非常重要 主持人：过去几年，数据湖能力已经在腾讯内部包括微信视频号、小程序等多个业务大规模落地，数据规模达到 PB 至 EB 级别，在此基础上，腾讯自研业务也启动了云原生湖仓能力建设
SketchUp Pro 2022 for Mac是一款全球最受欢迎的3D设计软件之一，它具有出色的平面绘图和建模功能。SketchUp Pro 2022 for Mac旨在为专业人士和广大用户提供一个轻松易用的工具来创作、设计和分享他们的创意。本文将介绍SketchUp Pro 2022 for Mac的主要功能和优点。
当下，随着5G、人工智能、区块链、云计算等新一代信息技术的加速创新和突破，产业的生产方式、服务模式、组织形态也正在被重塑。
近日，北京金融科技产业联盟发布《隐私计算技术金融应用研究报告》。该报告分析了隐私计算的关键技术，介绍了隐私计算相关的政策和法律法规，梳理了隐私计算技术在金融业应用情况及面临的问题，并从标准化建设、行业政策引导、技术发展等方面给出建议。
云原生架构（Cloud-Native Architecture）是一种以云计算为基础的软件架构范式，旨在利用云计算的优势，如弹性、可扩展性和灵活性，以构建高效、可维护、可扩展的应用程序。在云原生架构中，"可观测性"（Observability）是一个关键概念，它指的是系统的可监测、可诊断、可调试和可测量性，以确保应用程序的健康运行。
导读｜腾讯云OCR团队在产品性能的长期优化实践中，结合客户使用场景及产品架构对服务耗时问题进行了深入剖析和优化。本文作者——腾讯研发工程师彭碧发详细介绍了OCR团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC加速等)，通过引入TSA算法使用TI-ACC减少模型的识别耗时，结合客户使用场景优化编解码逻辑、对关键节点的日志分流以及与客户所在地就近部署持续降低传输耗时，克服OCR耗时优化面临的环节多、时间短甚至成本有限的问题，最终实现了OCR产品平均耗时从1815ms降低到824ms。希望大
机器之心报道 机器之心编辑部 任意长度的上下文都能 hold 住？这里有一个名为∞-former 的新模型。 在过去的几年里，Transformer 几乎统治了整个 NLP 领域，还跨界到计算机视觉等其他领域。但它也有弱点，比如不擅长处理较长上下文，因为计算复杂度会随着上下文长度的增长而增长，这使其难以有效建模长期记忆。为了缓解这一问题，人们提出了多种 Transformer 变体，但它们的记忆容量都是有限的，不得不抛弃较早的信息。 在一篇论文中，来自 DeepMind 等机构的研究者提出了一种名为 ∞-f
作者 | 刘燕 一个智慧与颜值并存的数智人是如何“养成”的？ 在元宇宙风潮之下，数字人先火了。近两年，国内数字人项目呈现井喷态势。IDC 预计，到 2026 年中国 AI 数字人市场规模将达到 102.4 亿元。作为时下最热的技术话题，我们判断，开发者有必要对数字人技术有完整的认知和理解。 在此背景下，InfoQ 特别策划了《数字人基础技术解析》专题。本专题将首先对数字人做概要介绍，紧接着围绕数字人的技术、应用落地等维度分别做解读。我们将收集来自国内业界一流团队的最佳实践，供读者参考。 本文是本专题的
2020 年 6 月，一则哈工大、哈工程等高校被禁用 MATLAB 的消息打破了国内软件圈的平静。
如果说，过去的购物是关于售货员、橱窗、柜台的，今天的柜台已经挪到了手机app上，橱窗变成了一张张图片和一段段视频，售货员变成了一个个带货主播。
本课程主要面向人群：(1)对强化学习感兴趣的人士，(2)对强化学习有一定了解的人士。主要内容：全景式介绍强化学习模型的算法。
采访嘉宾 | 九章云极 DataCanvas 创始人 & 董事长 作者 | 刘燕 2014 年，刚成立 1 年的数据智能基础软件供应商九章云极 DataCanvas 董事长方磊曾在一封发给投资人的邮件中谈到自己的创业设想。 这个设想的核心观点是，容器技术自 2012 年出现后，给分析行业带来了很大的改变，容器化的方式统一了分析流程的运行基础。而且，与容器结合后，机器学习、深度学习等不再只是在上层增光添彩的小工具，而成为了标准化的基础设施。 如今再回头去看，令方磊感到庆幸地是，创业这 9 年来，九章云极 D
机床被称为工业母机, 中国拥有世界最大的机床市场, 2016年底全国机床产量达到 270000 台,并每年高速的成长,预计到 2020 年机床年产量将会达到 304000 台。制造业需要大批高效、高性能、专用数控机床和柔性生产线,因此推进机床智能化,实现设备联网、健康诊断并利用云计算和大数据技术进行预测性维护与集群管理成为机床产业的重要议题之一。
编者按：微软近日发布了一篇研究报告，介绍了一种为异步性、容错性和不确定性而设计的 P 语言，实现安全的异步事件驱动编程。该语言基于事件进行通信，能够很好的解决并发操作所带来的问题，并能够在软件的构建、测试和调试等各个阶段发挥作用。 新型软件的复杂性导致了编程人员需要新的方法来理解，并有效地构建、测试和调试这些系统。如今的软件通常使用云资源，嵌入在物理世界的设备中，并采用人工智能技术。这三个因素使得今天的软件系统难以发展。 通常现代应用需要异步性来提高性能，比如在下面这种情形：操作的请求者在发起操作后继续运行
对于寻求组织变革、开发新收入流，并为未来的创新做好准备的首席信息官来说，公有云已经成为他们的关键差异化因素。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进，随着云计算的普及，传统的数据仓库架构在资源弹性，成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO，腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成，为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术，以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
“AI平台”这个概念，也是最近两年才逐渐流行起来。在2015年之前，与AI平台概念比较相近的是数据建模工具，如比较著名的SAS跟SPSS等。2016年以来，伴随AlphaGO引领着AI概念的广泛传播，AI平台逐步在国内流行起来。国外在定义AI的概念时，主要根据其两大用途进行划分，一是通过机器学习的能力进行数据分析，一般称之为机器学习平台（Machine Learning Platform）或者数据科学平台（Data Science Platform），另外则是通过NLP或者CV接口提供通用AI识别能力，通常称之为AI智能接口。而国内在定义AI平台时，最初只是将“通过云端方式提供深度学习算法或者深度学习模型”称为AI平台。随着深度学习热度的褪去，这个市场由于没有足够的落地场景而冷却，AI平台也随之将数据科学平台的能力与深度学习算法能力逐步结合起来。2018年以来，数据中台及AI平台的概念逐渐兴起，也有不少人将AI平台的概念融入中台，称之为AI中台。
天翼云是中国电信旗下一家科技型、平台型、服务型公司，天翼云秉承央企使命，为客户提供全栈云服务，满足政府机构、各类企业数字化转型的需求。本次我们非常荣幸地采访到了天翼云AI产品研发总监陈金老师，和我们聊一聊产品创新所面临的挑战，并介绍了天翼云基于AI和NLP等技术所研发的数字虚拟老师目前的应用情况。 陈金 天翼云AI产品研发总监 陈金，2020年加入天翼云，专注于创新产品设计与研发工作，主导构建了天翼云VR视频直播系统，AI中台和虚拟数字人应用，现为天翼云AI产品研发总监。 文 / 陈金 策划、编辑 / 李
参考塞缪尔. 约翰逊（18 世纪英国文学评论家、诗人，著有《英语大辞典》、《莎士比亚集》）的思路，“当一个人厌倦了学习技术，那他肯定也厌倦了 IT 行业，因为只有持续学习，才会有 IT 行业带给你的一切，包括金钱”。这是 IT 行业的实际情况，没有哪个人可以靠吃老本长期生存，AI 技术更是如此。最近我在读《伦敦人》，书中讲述了 200 多位新老伦敦人对于伦敦这座城市的切身感受和故事，感觉应该就 AI 技术人才的成长写一篇，因此，有了本文。
如何利用仿真云平台来构建我国工业仿真云生态体系，提供服务化的仿真技术和开放式的仿真服务，让仿真无门槛！
云原生是指导企业应用上云的方法论和技术体系，包含应用的开发、交付、运行时等阶段， Cloud Native 可以理解为：
本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释最大熵模型。并且从名著中找了几个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
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