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开源的尽头是商业?

在今天,开源和商业行为并不二元对立,甚至共荣共生。商业因素正在深深地影响开源。据不完全统计,2021 年,我国开源原生商业公司投融资总额突破 52亿元,同比增长约 86%,开源商业化呈现欣欣向荣的姿态。 那么,开源的尽头是商业吗?对于大厂来说,开源带来的收益往往是间接的,而且是难以衡量的;对更多还在观望的开源项目而言,踏出商业化这一步可能并没有那么容易,最终能脱颖而出成为资本宠儿的,更是少之又少。 我们想邀请已经走上开源商业化之路的企业来谈一谈:企业投身开源的终极目的是什么?开源作为一种有力的营销手段,企业怎么利用它来触达客户,打开市场?当前,围绕开源已经形成 SaaS 模式、Open Core 模式等多种典型的商业模式,企业应该如何选择?不同的商业模式下,企业在营销及运营的时候,有哪些要特别注意的地方? 我们希望,通过此次直播可以帮助更多开源开发者拨开迷雾,一起探寻开源商业化路径。 一、直播主题 主题:开源的尽头是商业? 时间:8 月 30 日 19:00-20:30 平台:“OSC 开源社区”视频号 主办方:开源中国 二、直播嘉宾 李晨,Zilliz 社区运营负责人(兼主持人)...

英伟达首席科学家:深度学习硬件的过去、现在和未来

作者|BillDally 翻译|胡燕君、沈佳丽、贾川 过去十年是深度学习的“黄金十年”,它彻底改变了人类的工作和娱乐方式,并且广泛应用到医疗、教育、产品设计等各行各业,而这一切离不开计算硬件的进步,特别是GPU的革新。 深度学习技术的成功实现取决于三大要素:第一是算法。20世纪80年代甚至更早就提出了大多数深度学习算法如深度神经网络、卷积神经网络、反向传播算法和随机梯度下降等。 第二是数据集。训练神经网络的数据集必须足够大,才能使神经网络的性能优于其他技术。直至21世纪初,诸如Pascal和ImageNet等大数据集才得以现世。 第三是硬件。只有硬件发展成熟,才能将大型数据集训练大型神经网络的所需时间控制在合理的范围内。业内普遍认为:比较“合理”的训练时间大概是两周。至此,深度学习领域燃起了燎原之火。 如果把算法和数据集看作是深度学习的混合燃料,那么GPU就是点燃它们的火花,当强大的GPU可用来训练网络时,深度学习技术才变得实用。 此后,深度学习取代了其他算法,被广泛应用在图像分类、图像检测、语音识别、自然语言处理、时序分析等领域,甚至在围棋和国际象棋方面也能看到它的身影。...

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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。

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