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因法律问题,Fedora 禁用 Mesa 的 H.264 / H.265 / VC1 VA-API 支持

Fedora 的 Mesa 包已经构建了完整的 VA-API 支持(Video Acceleration API 是一个开源库和 API 规范,它提供了对视频处理图形硬件加速能力的访问。),但由于法律(专利)原因,Fedora Linux 37 正在删除其 H.264 / H.265 / VC1 加速支持。 该变化发生在上周,Fedora从 Mesa VA-API 构建中移除了一系列 H.264 / H.265 / VC1 支持,并发表评论称:“我们对此没有法律批准,以前它是“意外发货”的。” Red Hat 的 David Airlie 在这个关于 VA-API法律问题的讨论线程中评论道: 此前启用该功能是我们的疏忽。除了新的 Fedora 37版本,我们还必须将其从旧版 Fedora 中删除。Fedora 不能发布任何 导致操作系统提供公开专利算法的 API 的内容。 围绕 H264/H265 的专利许可,可能会使 Red Hat 和其他 Fedora 分销商面临法律问题。 对于使用带有开源驱动程序的 GPU (主要是 AMD),并使用它来加速 H.264、H.265 或 VC1 ...

图片、视频、DNA序列……非结构化数据井喷,新技术风向标在哪?

万物互联的今天,数据井喷,数据类型也不断增长,其中包括图片、视频、分子结构等在内的非结构化数据暴涨。根据 IDC 预测,到 2025 年,中国数据总量预计增加至 48.6ZB,独占全球份额的 27.8%,成为世界上数据容量最大的区域。在全球数据增量和总量都不断增长的同时,其中 80% 都数据都将是非结构化数据。这不仅为非结构化数据研究提供了沃土,也为技术创业者创造了机会。 另一方面,回归到数据技术本身,如何在新型数据、计算机、上层业务之间构筑有效的桥梁,正是当下技术公司亟需解决的问题。 首先要实现计算机对于非结构化数据的理解,业界目前普遍认可的做法便是通过深度学习模型,将数据生成向量 embedding,然后做近邻的匹配,实现相似数据检索。这一过程涉及多个技术领域,比如除了传统的大规模数据存储、传输外,还要关注 AI 技术中深度学习模型对向量数据转换的精确度的影响等等。再加之数据库上云所涉及到的分布式技术、在线服务能力等等,对向量数据库的开发者提出了非常高的技术要求。 对于这些问题,向量数据库公司 Ziliiz 提出了自己的解决办法,并开源非结构化数据处理系列工具链,包括非结构化数据 ...

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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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