在OpenAI DevDay发布会上，OpenAI再次震撼整个人工智能行业，为AI领域带来了重大的更新。CEO Sam Altman宣布推出了定制版本的ChatGPT，这意味着用户现在可以根据自己的需求打造个性化的GPT，并分享至GPT Store。这一消息对于受AI影响广泛的各行各业都具有深远的意义。
尽管在过去 30 年中，我们开发软件的方式已经发生了巨大变化。就可用的技术和工具而言，我们确实已经取得了巨大进步。
根据Mary Meeker的“2017年互联网趋势”报告，所有的迹象表明企业云计算的采用率不断的上升，并且在云计算上的花费越来越多。TechRepublic报道，云计算的支持将超过数据中心的支出。在近
OpenAI首届开发者大会，AI圈连夜爆炸，创业公司直呼玄妙，刷爆朋友圈~~~
Livepeer项目正在构建互联网上的广播和流媒体直播技术。以下不同类型的用户可以使用Livepeer:
如果您的公司建立在单体monolith之上。由于您的业务知识在内部传播，因此这种单体monolith可能是您的最佳资产，但是由于多年的技术债务和团队在相互沟通的情况下发布代码，这些是脏的。 单体程序缓慢，不透明，容易出错，未经测试。发布新代码时开发人员和sysops团队都开始担心，因此最终会建立和定义繁重的流程以及漫长的发布周期和漫长的手动测试过程。这是因为我们需要安全地发布新版本，我们不能中断生产，因为恢复或回滚很困难。 但是，单体仍然存在，可以为您带来大部分收入，但也会影响团队的表现。您如何改善主要收入来源并优化团队以实现长期可预测性和业务发展？这是DDD派上用场的地方。 但是，在使用DDD之前，我们需要了解为什么单体程序仍在工作并为大量流量提供服务。因为单体本身不是一个错误的根源，问题出在耦合造成大泥球。 单体非常便宜且用途广泛。单体架构能够长期存在的原因是，单体架构中的决策在中期是可恢复的。因为数据和代码在一个地方，所以重构更简单（可以使用您最喜欢的IDE来完成），并且数据传输便宜。例如，让我们从以下用例开始： 我们是像Amazon这样的在线购物平台，并且我们出售图书。在产品的第一个迭代期间，我们不会验证仓库中书籍的库存，因为我们没有收到那么多的采购订单，因此我们可以手动修复损坏的订单。我们最终得到以下架构图。
随着移动和最后一公里的宽带接入进入高级和现代化的应用所需的低延迟时代，计算正在从集中的数据中心迁移到网络边缘。但是关于边缘数据中心有很多误解，本文将对这些误解进行分析。 误解一：边缘计算使廉价服务器
我们在 3 月发布了 GPT-4 的第一个版本，并在 7 月向所有开发者正式发布了 GPT-4。今天，我们将推出该模型的下一代预览，GPT-4 涡轮增压.
整理｜褚杏娟、核子可乐 近日，加州大学伯克利分校的 Sky Computing 实验室发布了开源框架 SkyPilot，这套框架能够在任何云环境上无缝、且经济高效地运行机器学习与数据科学批量作业，适用于多云和单云用户。SkyPilot 的目标是大大降低云使用门槛、控制运行成本，而且全程无需任何云基础设施专业知识。 SkyPilot GitHub 地址： https://github.com/skypilot-org/skypilot 据悉，Sky Computing 实验室成员研发了一年多的时间，Sky
近日，路透社援引消息人士称，为了吸引更多企业和开发者更多地使用其技术，OpenAI 计划下个月为旗下的 AI 产品推出重大更新，以便开发者们能够更便宜、更快速地构建基于其 AI 模型的软件应用程序。
许多开发人员说，无服务器是计算的未来，而其他开发人员说，它永远不会成功。 我们自己的观点没有那么两极分化。我们将无服务器视为一种选择，这是从初创企业到中型企业，再到大型企业的一个可能的垫脚石。 在这两篇博文中，我们将讨论无服务器如何适应这一过程，以及它的优点和缺点。
Cloudflare 有一个云计算平台称为 Workers。不像据我所知道的其它云计算平台所必须的那样，它无需容器或虚拟机。我们相信这将是无服务器和云计算的未来，我也将努力说服你这是为什么。
在我看来，Web3 是大家对于一种新的商业模式或协作关系的总称或抽象指代，而这套协作关系或商业范式的底层，是由互联网、密码学和分布式计算构成的关键技术——区块链。
导读：用于 ML 和数据科学的云计算已经比较困难，如果你想要通过成本优化削减成本，你的整体成本包括资源和人力，可能会不降反增。不想在机器闲置时停止？因为这样你可能需要反复的启停，并且重新配置环境或者准备数据。想要通过使用抢占实例降低成本？解决抢占实例的调度问题也可能会花上几周时间。如何很好的利用地区之间的巨大价格差异，或者不同云厂商之间更大的价格差异来降低成本？
在他的配置下，整个系统需花费 6200 美元（约合 41700 元人民币），相比 AI 硬件供应商 Lambda Labs 提供的整机要便宜一半。如何为实验室组装一台最强大的计算机，让我们来看看他是怎么做到的。
有不少人都知道，服务器作为一个网站构建不可或缺的东西，在搭建网站平台的时候作用是很大的，但是有很多人把服务器租来了，却不知道接下来的步骤该如何操作。那么租了云服务器怎么用？在服务器租用的时候又应该注意哪些事项呢？
编译 T客汇 Felix 每个公司都有不同的要求，因此云解决方案的种类越来越多，比如：私有云、公有云、混合云和多重云，这些方案每个都各自具有自己独特的管理和服务模式。 人们对于每种云都有不同的认识，比如某某是最便宜的，某某是最安全的。这些认识往往都是技术刚起步时形成的，还会在技术成熟、进化和变得不一样后持续。 公有云首当其中，这可能是人们听到的第一种云技术，而且它是“公共的”，因为每个人都或多或少听到过。但是正如我们常讨论的，技术很少在一个地方停留很长时间，而且“人人都知道”的很快就会变得不再正确。 所以，
一些运行在 Kubernetes 中的复杂微服务架构是 CPU 和内存密集型的，在某些情况下编译或测试可能非常耗时且占用大量资源。然而大多数工程师的标准设备是笔记本电脑，有 CPU 和内存的限制，编译一次的时间估计够喝好几杯咖啡。
一直以来如果想要构建网站的话，那么就少不了服务器，服务器能够控制网站的后台，进行很好的搭建，不过很多人都不知道服务器。在租用时都需要哪些步骤？那么服务器租用一些流程是什么流程？服务器租用的价格都是怎么样的？
OpenAI的CEO Altman在分享了GPT-4的数十项新增功能和改进，并降低了平台许多服务的定价：
加利福尼亚大学伯克利分校计算机科学与电气工程教授Ion Stoica在展望云计算的未来时，思考了该如何推动目前的差异化云计算平台逐渐发展成为一项公共服务，称其为“Sky Computing”，就像这个词汇的含义，Sky Computing是云平台之上的一层，目标是实现云之间的互操作性。
ChatGPT有多强?OpenAI老板Sam Altman直接开门见山地介绍说：这是我们迄今为止功能最强大的模型！在各种专业和学术基准上和人类相当！不得不说，自打ChatGPT问世以来，微软和谷歌之间打响的数轮科技战役，微软这次又赢麻了。
如果知道一些技巧和方法的话，企业可以将云计算成本减少30%甚至更多。本文介绍了降低云计算成本的一些方法，许多方法都涉及改善沟通，以便开发人员和devops团队可以做出更明智的财务决策。
最近，美国一名嵌入式系统工程师 George Hilliard 的名片引发了众人的关注。他以自己的名片为「主板」，在小小的空间里打印了计算机系统所需的所有元器件，使其可以成为了一台可以运行 Linux 的电脑。上面还有一个简化版的 Python 解释器。
微服务重构概述 将单体应用程序转换为微服务的过程是应用程序现代化的一种形式。这是几十年来开发人员一直在做的事情。因此，在将应用程序重构为微服务时，有一些方法可以重用。 一个策略是不推荐“大面积”重写。那就是当您将所有的开发工作集中在从头开始构建新的基于微服务器的应用程序时。虽然听起来很吸引人，但它是非常危险的，可能会以失败告终。 您应该逐步重构单体应用程序，而不是大面积重写。您应该逐渐构建一个由微服务组成的新应用程序，并与您的单体应用程序一起运行。随着时间的推移，单体应用程序实现的功能量会缩小，直到它完全消
现如今建站的公司非常多，尤其是一二线城市，可以说一抓一大把，每个区基本都会有不少，就拿深圳来讲，每个区应该不会少于200家，如果在加上建站的个人等。你可能说这也不多呀，对于市场需求来讲，这个数量其实还是有点饱和。
如果您从事开发工作（无论您是开发团队的成员还是在需要经常与技术团队沟通的公司工作），您很可能会遇到数据解析这个术语。简单地说，这是一个将一种数据格式转换为另一种更易读的数据格式的过程。
Python是一个非常受欢迎的语言。但在企业世界中，能打的go并没有给人任何生存的机会。
没有四层交换机的环境下，为了实现系统架构的高扩展性，可以使用 LVS 或 HAProxy 替代 (开源软件最显著的好处就是便宜) ，不过引入了四层(TCP层)交换逻辑或服务后，又会增加此层的单点风险，为了有效规避，可以使用 keepalived 来进行故障转移(故障判断和服务漂移)
但这部分简单逻辑的代码又几乎是现阶段互联网公司里最消耗研发人员的部分，任何的业务需求实现都会包括大量接口的开发，但这些不同业务间差异性较大的接口又不具备可复用性，因此不断的造接口带来的是研发、测试到交付上线一整套的人员投入。
每年，软件工程行业都会冒出各种新工具和新趋势。由于我已经研究一段时间了，我想是时候开始开发一个像样的雷达工具，来发现哪些趋势将产生持久的影响，而哪些趋势将虎头蛇尾。可以肯定的是，我曾做过一些令人尴尬的预测，例如和我的一个朋友打赌 Git 会输给 Mercurial，因为 Git 的用户功效学太差了。但我们都知道结果如何。
机器之心编译 机器之心编辑部 撸代码、写博客、动手做点好玩的东西是一个码农常见的进阶方式。很多大牛都有写博客的习惯，动手能力更是不在话下。今天介绍的这位机器学习爱好者 WILL HO 也喜欢写博客，他不仅自己注册了一个博客网站，还搭了一个 28 核的树莓派集群来实现自托管。在此过程中，他学到了 Linux、Docker、Docker Swarm、Kubernetes、DNS、TLS 和网络拓扑等很多方面的技能。 在最新的一篇博客中，WILL HO 介绍了自己搭建的 28 核树莓派集群。这个集群名叫 Kra
互联网时代，网站都是每个企业必备的形象代表，就连在大学里，都开始教怎么做网站了。而网站不是单纯的敲敲代码就可以了，还需要各种必备，程序加服务器加域名，域名在线上有很多注册商可以购买。其次就是开启构建网站，下面就给大家说说购买域名后怎么弄网站？
我们来介绍一下 Kamal，它是基于 Docker 实现容器部署的 Capistrano。相比于 Kubernetes 或 Docker Swarm，它提供了更简单的替代方案。
早在上世纪90年代中后期，互联网是一个奇怪的、但不断增长的生态系统。企业意识到了这种潜力，一些企业实际上知道如何利用这种潜力。然而，人人都知道的一件事是，上网是必要的。他们不知道确切的原因，许多人只是用它作为一个目录来提供一个电话号码和地址，但有一个明显的需求。与新技术一样，这种紧迫感促使许多公司在知道目标是什么之前就在网上建立了自己的形象。
但简单不意味着可以立马手到擒来，我工作了7年了，现在才明白：简单的事情细致的做，做好、做对，坚持做正确的事情，就很棒了。
今天2018 SD-WAN峰会在北京召开，中国联通网络技术研究院首席科学家唐雄燕先生为我们带来主题演讲“电信运营商SD-WAN服务的机遇与挑战”。
随着教育市场的日益成熟化，传统简单的售卖课程已经无法满足市场竞争的需求，越来越多的机构尝试通过构建学习场景来锁住用户。
什么是Docker？Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，以及Windows Server 2016或Windows 10，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
今天午睡前，随便从阅读器里面翻到一本书。讲IOS开发的，看了一小会儿感觉还不错。准备小记一下，折腾到哪里算哪里～
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
我之前开发了免费、无广告的聚会小游戏给大家！不需要带桌游实体卡牌，也能在一起玩桌游！也支持线上玩！图片如下。
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如今是互联网时代，很多高端个人用户和企业客户，它们都会建立属于自己的网站，网站建设过程中会涉及到注册域名的环节，这个过程不仅需要花费时间，而且也需要花费资金。什么域名便宜？注册域名的费用是多少？
用服务器来搭建云游戏已经不是什么特别稀奇的事了，许多朋友在自己家里都可以操作，而将自己的服务器用来搭建云游戏，当作云游戏的主机，甚至于有些用户可以通过那些比较好的电脑来搭建一个云游戏，所以说这种操作已经能够被我们大众所接受了。我们今天就一起来看一下怎么用服务器搭建云游戏主机。
在十几年前，我们无法想象一个分布式系统会是什么样子。它给我们带来了全新的架构思路，但同时也引入了一些问题。 当时这些系统非常少有而且架构简单，工程师们通过尽可能的减少远程交互的方式降低复杂度。解决分布式问题最好的方法是尽可能的避免分布式系统，尽管这意味着会有大量重复的逻辑分布在不同的系统上。
市场上网络摄像头都是不开放的，做计算机视觉，要么就是摄像头+服务器模式，要么就是摄像头+嵌入式模式，前者成本高，部署麻烦，后者开发麻烦。借助移动开发的春风，计算设备小型化和便宜化，需要一款通用的小型计算机视觉设备平台，来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式，形成一个个智能的摄像头Cell，然后单独应用，或构建Camera Network，或作为产品平台的基石。
比特币是在2009年发明的。然而多年来，很多人认为它不太可能成为一个强大的金融工具。只有少数人对区块链技术感兴趣，认为比特币是未来的货币。他们没有弄错 - 在2017年，该货币的总资本超过了3,300亿美元（请随时查看Coinmarketcap了解更多统计数据）。
在面对大规模计算密集型算法时，MapReduce范式的表现并不总是很理想。为了解决其瓶颈，一支小型创业团队构建了名为ParallelX的产品——它将通过利用GPU的运算能力，为Hadoop任务带来显著的提升。 ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示，这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。它的最终产品是一项与亚马逊Elastic MapReduce类似的服务，只不过不同之处在于它将利用EC2 GPU实例类型
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