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开源公告|多模态内容理解算法框架 Lichee 开源

导语 Lichee是一个多模态内容理解算法框架项目,其中包含数据增强、预训练引擎、常见模型以及推理加速等模块。由腾讯看点内容算法研发中心研发。并于2021年在腾讯看点、腾讯视频、内容管线、QQ等业务场景均有落地,并平均减少标注样本量40%+。经过多次实践迭代,可以大幅缩短信息流内容理解需求的研发周期提升人效。此外,为QQ浏览器2021AI算法大赛-多模态视频相似度赛道提供baseline模型及代码。现将Lichee对外开源,为微服务开源社区贡献力量。 主要设计目标 1. 缩短信息流内容理解需求的研发周期 2. 集成AI领域的成熟解决方案 Lichee功能介绍以及适用场景 Lichee主框架采用分层的思想组织模型训练,通过配置文件组合 DATA、Parser、MODEL、Optimizer、Scheduler 等组件,构建具体的训练流程。此外,Lichee还提供了数据清理、推理加速等能力。 Lichee技术特点: 1. 性能优越的预训练引擎 提供了自研中文预训练模型,如LICHEE-NLG-ENGINE、LICHEE-RESNET-ENGINE等,免除训练中文预训练模型必须的大量资源和高...

你分库分表的姿势对么?——详谈水平分库分表

一、背景 提起分库分表,对于大部分服务器开发来说,其实并不是一个新鲜的名词。随着业务的发展,我们表中的数据量会变的越来越大,字段也可能随着业务复杂度的升高而逐渐增多,我们为了解决单表的查询性能问题,一般会进行分表操作。 同时我们业务的用户活跃度也会越来越高,并发量级不断加大,那么可能会达到单个数据库的处理能力上限。此时我们为了解决数据库的处理性能瓶颈,一般会进行分库操作。不管是分库操作还是分表操作,我们一般都有两种方式应对,一种是垂直拆分,一种是水平拆分。 关于两种拆分方式的区别和特点,互联网上参考资料众多,很多人都写过相关内容,这里就不再进行详细赘述,有兴趣的读者可以自行检索。 此文主要详细聊一聊,我们最实用最常见的水平分库分表方式中的一些特殊细节,希望能帮助大家避免走弯路,找到最合适自身业务的分库分表设计。 【注1】本文中的案例均基于Mysql数据库,下文中的分库分表统指水平分库分表。 【注2】后文中提到到M库N表,均指共M个数据库,每个数据库共N个分表,即总表个数其实为M*N。 二、什么是一个好的分库分表方案? 2.1 方案可持续性 前期业务数据量级不大,流量较低的时候,我们无需...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。