在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大

前言Python程序代码都是按自上而下的顺序加载并执行的，但实际需要代码处理的任务并不都是需要按部就班的顺序执行，通常为提高代码执行的效率，需要多个代码执行任务同时执行，也就是多任务编程的需求。基本的计算机模型是由CPU、RAM及各种资源(键盘、硬盘、显卡、网卡等)组成，代码的执行过程，实际就是CPU和相关寄存器及RAM之间的相关处理的过程。在单核CPU场景

虚拟机的迁移使资源配置更加灵活，尤其是在线迁移技术，提高了虚拟服务器的可用性和可靠性。本文是虚拟机迁移技术漫谈系列的第二部分，详细介绍KVM虚拟机在物理主机之间的静态迁移和在线迁移特性，而且包括基于数据块的在线迁移实现。前言虚拟机的迁移技术为服务器的虚拟化提供简便的方法。目前流行的虚拟化产品VMware，Xen，HyperV，

过去的2019年，云原生关注度依然居高不下，更多开发者热衷使用云原生技术，更多企业开始探索云原生架构转型落地。尽管云原生技术已经被广泛接受，其在企业技术栈的落地仍然面临挑战。在与各行业头部企业深度合作和交流中，我们发现国内云原生实践已累积了诸多宝贵经验。云原生技术带来的资源成本降低、研发运维效率提升等巨大价值，已经驱动企业主动迎接这些挑战。可以预见通

水务行业是城市经济发展的命脉，更是保障人民生活幸福的基本要素。近年来，得益于新兴数字技术的赋能，我国水务系统已进入从粗放式发展到高质量发展、从传统模式驱动到创新模式驱动的变革期。攀枝花市位于四川省南部，地处三江汇流地带，水资源丰富。攀枝花市水务（集团）有限

近日，数据堂发布全新数据产品，覆盖多语种大模型预训练、多模态大模型、语音识别及计算机视觉等多个前沿方向。所有数据集经严格标注与质量控制，提供商业级使用授权且已获得科研使用许可，知识产权归属清晰可溯，可为企业及研发团队提供大规模、多样化、合规可靠的数据资源，有效助力大模型与AI技术迭代升级，赋能全球应用场景创新。

为保障票务公平、提升服务效率，“苏超”携手天翼云构建了全省统一的云端票务系统。在天翼公有云“IaaSPaaS”一体化资源高可靠、弹性可扩展能力的支撑下，该系统以“苏服办”APP及支付宝、微信小程序等多端为入口，实现了“一点预约、全省通认”，成功平稳地承接了多轮售票高峰，有效保障了球迷购票流程的顺畅与公平。

作为一家数据智能公司，个推不仅拥有海量的关系型数据，也积累了丰富的keyvalue等非关系型数据资源。个推采用Codis保存大规模的keyvalue数据，随着公司kv类型数据的不断增加，使用原生的Codis搭建的集群所花费的成本越来越高。在一些对性能响应要求不高的场景中，个推计划采用新的存储和管理方案以有效兼顾成本与性能。经过选型，个推引入了360开源的存储

信息时代，高效、安全地把丰富内容交付给不同地区的用户，对于许多政企单位来说至关重要。然而，随着内容交付场景规模不断扩大，交付复杂程度提高，安全需求提升，内容分发工作也迎来新的挑战。在刚刚结束的天翼云4.0创新成果发布会上，天翼云CDN在资源能力、业务承载量、客户体验、安全、效率等方面全面升级，满足客户在数字时代高标准的内容交付需求，助推客户业务飞速发展。天翼

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